Passe-partout biométriques

Biometric masterkeys

• Auteur / Autrice : Tanguy Gernot
• Direction : Patrick Lacharme
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 28/11/2022
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, information et ingénierie des systèmes (Caen)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Caen Normandie (1971-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen (1995-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marine Minier, Patrick Bas, Caroline Fontaine, Gildas Avoine, Sandra Cremer
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marine Minier, Patrick Bas

Mots clés

Mots clés contrôlés

Méthode de projection aléatoire

Accès -- Contrôle

Systèmes informatiques -- Mesures de sûreté

Algorithmes génétiques

Biométrie

Mots clés libres

Sécurité

Passe-partout

Security

Biometrics

Genetic algorithm

Access control

Projection

Masterkey

Résumé

L'informatique est un domaine de plus en plus utilisé au quotidien et il est désormais incontournable dans une grande partie de nos activités. La sécurité informatique s'impose pour protéger ces activités et nos données privées.La biométrie nous permet à tous de contribuer à cette sécurité en limitant les contraintes pour l'usager, mais les données biométriques sont à caractère personnel.Cette thèse s'inscrit dans la sécurité des données biométriques, qui passe notamment par des transformations paramétrées par des graines. Nous avons initialement attaqué la propriété de non-inversibilité de ces transformations en construisant des préimages proches et réutilisables à l'aide d'un algorithme génétique. Des variantes de ces préimages nous ont amenés à vouloir construire des passe-partout biométriques, permettant d'usurper une large partie des utilisateurs d'un système biométrique.Enfin, nous avons voulu orienter le choix des graines et donc des transformations pour permettre à un passe-partout fixé d'usurper l'intégralité des utilisateurs d'un système biométrique. Nous avons étendu ce concept à un individu passe-partout, pour lequel les futures acquisitions biométriques persistent à usurper les utilisateurs.Nous avons validé ces concepts à l'aide de différentes données biométriques de visages, d'empreintes digitales et d'électrocardiogrammes. En outre, nous avons comparé nos algorithmes à d'autres existants.

Computer science is a field that is used more and more in our daily lives and is now essential to a large part of our activities. Cybersecurity is necessary to protect these activities and our private data.Biometrics allows us to contribute to this cybersecurity by limiting the constraints for the user, but biometric data is personal.This thesis deals with the security of biometric data, which is notably achieved through transformations parameterized by seeds. We initially attacked the non-invertibility property of these transformations by building long-lived nearby-template preimages using a genetic algorithm. Variations of these preimages led us to build biometric masterkeys, allowing spoofing a large part of the users of a biometric system.Finally, we wanted to choose the seeds to allow a fixed masterkey to spoof all the users of a biometric system. We have extended this concept to multiple masterkeys person, for which future biometric acquisitions persist in spoofing users.We validated these concepts using different biometric data of faces, fingerprints and electrocardiograms. In addition, we compared our algorithms to other existing ones.