Brevet FR2939583A1 — publié le 20100611

PROCEDE D'IDENTIFICATION OU D'AUTORISATION, ET SYSTEME ET MODULE SECURISE ASSOCIES, La présente invention concerne l'identification et/ou l'autorisation à partir de données biométriques. L'identification consiste généralement à retrouver l'identité d'un individu à partir d'une de ses données biométriques. Elle est schématisée sur la figure 1, où elle est effectuée à l'aide d'un système comprenant une base de données biométriques M stockant des données biométriques b1,...,bN relatives à des individus respectifs et io préalablement obtenues lors d'une phase dite d'enrôlement, et un capteur biométrique C apte à acquérir de telles données biométriques. Les données biométriques peuvent être de tous types et se rapporter à n'importe quelle caractéristique d'un individu, tels qu'un iris, une ou plusieurs empreintes digitales, des minuties, un visage, une paume de la main, un 15 réseau veineux d'un doigt ou d'une main, une combinaison des caractéristiques précédentes, ou autres. Lorsqu'un individu se présente pour une identification, une donnée biométrique b' relative à cet individu est obtenue à l'aide du capteur C, puis est comparée, à tour de rôle, à chacune des données biométriques b1,...,bN 20 jusqu'à ce qu'une correspondance avec une de ces données biométriques, b;1, soit établie. A partir de cette donnée biométrique b;,, on retrouve une identité i;, de l'individu dont la donnée biométrique b' a été acquise. Cette identité ii1 est par exemple stockée en relation avec la donnée biométrique 25 Une autorisation se distingue simplement de l'identification qui vient d'être décrite par le fait que la donnée biométrique b;, obtenue n'est pas utilisée pour retrouver l'identité de l'individu dont la donnée biométrique b' a été acquise, mais pour donner une autorisation quelconque à cet individu, comme une autorisation d'accès à un site, une autorisation pour la délivrance d'un 30 produit, d'un document, ou autre. Dans un cas d'autorisation, on peut donc se contenter de répondre que b' a été détecté comme provenant d'un des 2939583 -2- individus de la base d'enrôlement mais sans chercher à lire ni renvoyer d'identité (qui peut donc ne pas être stockée dans ce cas). Du fait de la nature complexe et instable des données biométriques, la succession des opérations de comparaison susmentionnée induit une 5 importante quantité de calculs. Ainsi, les résultats de l'identification ou de l'autorisation ne sont disponibles qu'après un temps relativement long. De plus, la capacité de calcul requise impose l'utilisation de systèmes relativement lourds. Certaines tentatives ont été faites pour limiter la quantité de calculs, sans dégrader de façon excessive la fiabilité de l'identification ou de l'autorisation. L'article � A fast search algorithm for a large fuzzy database � de Feng Hao, John Daugman, Piotr Zielinski, publié en juin 2008 dans � IEEE Transactions on Information Forensics and Security � en est un exemple. Il prévoit d'appliquer à des codes binaires d'iris, des transformations, telles que des rotations, permutations et extractions, pour ne conserver que des valeurs numériques de taille limitée. Des comparaisons basées sur ces valeurs numériques sont donc largement simplifiées par rapport à celles, évoquées plus haut, réalisées directement sur des données biométriques. Un autre inconvénient des techniques décrites jusqu'ici réside dans leur faible niveau de protection des données biométriques. Ceci est particulièrement vrai dans le cas où les données biométriques b1,...,bN sont directement utilisées. Même si ces données biométriques sont stockées dans la base de données biométriques M de façon chiffrée, une version déchiffrée de ces données biométriques est cependant manipulée par le système, notamment aux fins de comparaison avec la donnée biométrique acquise b'. Ainsi, un attaquant ayant accès au système pourrait disposer d'une version non protégée des données biométriques. La préservation de l'identité des individus correspondants n'est donc pas assurée. Dans le cas où des valeurs numériques allégées sont exploitées en 2939583 -3- remplacement des données biométriques, conformément à l'enseignement de l'article � A fast search algorithm for a large fuzzy database � susmentionné, ces valeurs numériques donnent néanmoins de l'information sur les données biométriques dont elles sont issues. L'identité des individus correspondants 5 n'est donc pas non plus protégée dans ce cas de figure. Un but de la présente invention est d'améliorer la préservation de l'identité d'individus dont des données biométriques ont été acquises. L'invention propose ainsi un procédé d'identification ou d'autorisation utilisant un système comprenant au moins un capteur pour acquérir des 10 données biométriques et un module sécurisé stockant un ensemble de données numériques obtenues à partir d'un ensemble de données biométriques respectives à l'aide d'un algorithme de numérisation. Le procédé comprend les étapes suivantes : /a/ obtenir une donnée biométrique acquise par le capteur ; 15 /b/ obtenir une valeur numérique par application de l'algorithme de numérisation à la donnée biométrique acquise ; /c/ effectuer, au sein du module sécurisé, un classement de certaines au moins des données numériques dudit ensemble de données numériques en fonction de leur proximité avec la valeur numérique obtenue selon un 20 critère de proximité ; et /d/ obtenir une donnée biométrique dudit ensemble de données biométriques en tenant compte d'une position de la donnée numérique correspondante au sein du classement. L'utilisation d'un module sécurisé offre une protection contre l'accès 25 par un attaquant aux données numériques qu'il contient. De ce fait, ces données numériques ne sont pas accessibles à un tel attaquant. En outre, les données biométriques à partir desquelles lesdites données numériques sont obtenues peuvent elles-mêmes être protégées, par exemple par chiffrement et/ou par stockage au sein du module sécurisé. 30 L'identité des individus auxquels lesdites données biométriques sont relatives est donc préservée. 2939583 -4- De plus, le stockage et le traitement de données numériques avantageusement simples plutôt que de données biométriques peut permettre une mise en oeuvre par des systèmes légers et avec un temps de calcul limité. L'algorithme de numérisation susmentionné peut par exemple être un 5 algorithme de quantification agencé pour faire correspondre une donnée biométrique se rapportant à un même individu qu'une des données biométriques dudit ensemble de données biométriques, à une valeur numérique remplissant ledit critère de proximité avec la donnée numérique correspondant à ladite donnée biométrique dudit ensemble de données 1 o biométriques. Avantageusement, les étapes ultérieures suivantes peuvent être mises en oeuvre : /e/ vérifier une correspondance entre la donnée biométrique dudit ensemble de données biométriques obtenue et la donnée biométrique 15 acquise par le capteur ; et /f/ en cas d'absence de correspondance, obtenir une donnée biométrique dudit ensemble de données biométriques correspondant à une donnée numérique de position inférieure dans le classement. Une telle vérification fiabilise l'identification ou l'autorisation. La 20 complexité de calcul qu'elle entraîne reste en outre réduite par rapport aux comparaisons biométriques systématiques de l'art antérieur. Dans ce cas, le module sécurisé peut être divisé en au moins deux sous-parties agencées pour communiquer entre elles de manière sécurisée, une desdites sous-parties étant en charge de l'étape /c/ et une autre desdites 25 sous-parties étant en charge de l'étape /e/. Avantageusement, plusieurs ensembles de données numériques issues d'un ou plusieurs ensembles de données biométriques peuvent être utilisés. Le module sécurisé peut par exemple stocker au moins un premier et 30 un deuxième ensembles de données numériques obtenus chacun à partir d'au moins un premier et un deuxième ensembles respectifs de données -5- biométriques respectives à raide d'un algorithme de numérisation respectif. Selon un mode de réalisation avantageux pouvant être mis en oeuvre dans cette situation : on obtient au moins une donnée biométrique acquise par au moins un capteur respectif, on obtient au moins une première et une deuxième valeurs numériques par application à ladite donnée biométrique acquise de chacun des algorithmes de numérisation, on effectue, au sein du module sécurisé, un classement de certaines au moins des données numériques des premier et un deuxième ensembles de données numériques au moins en fonction de leur proximité avec chacune des première et deuxième io valeurs numériques au moins, et on obtient une donnée biométrique de l'un parmi les premier et deuxième ensembles de données biométriques au moins en tenant compte d'une position de la donnée numérique correspondante au sein du classement. On peut ainsi identifier ou autoriser un individu en acquérant au moins 15 une de ses biométries de façon indifférenciée (visage, empreinte, iris, etc.). Selon un mode de réalisation avantageux pouvant être mis en oeuvre dans cette même situation : on obtient au moins une première et une deuxième données biométriques acquises par des capteurs respectifs, on obtient au moins une première et une deuxième valeurs numériques par application de 20 l'algorithme de numérisation respectif à au moins la première et la deuxième données biométriques acquises respectivement, on effectue, au sein du module sécurisé, un classement d'un sous-ensemble de données numériques du deuxième ensemble de données numériques, en fonction de leur proximité avec la deuxième valeur numérique, on obtient une donnée biométrique du 25 deuxième ensemble de données biométriques en tenant compte d'une position de la deuxième donnée numérique au sein dudit classement, dans lequel ledit sous-ensemble de données numériques du deuxième ensemble de données numériques est sélectionné pour correspondre à un sous-ensemble de données biométriques du deuxième ensemble de données biométriques se 30 rapportant aux mêmes individus qu'un sous-ensemble de données biométriques du premier ensemble de données biométriques déterminé à partir de la première valeur numérique. 2939583 -6- L'identification ou l'autorisation peut ainsi être facilitée, car le classement n'est effectué que sur un nombre limité de données. Le temps de convergence peut donc être réduit de ce fait, sans dégrader la fiabilité de l'identification ou de l'autorisation. 5 L'invention propose aussi un système d'identification ou d'autorisation pour la mise en oeuvre du procédé susmentionné, le système comprenant au moins un capteur pour acquérir des données biométriques et un module sécurisé stockant un ensemble de données numériques obtenues à partir d'un ensemble de données biométriques respectives à l'aide d'un algorithme de io numérisation . Le système comprend : /a/ des moyens pour obtenir une donnée biométrique acquise par le capteur ; /b/ une unité de calcul pour déterminer une valeur numérique par application de l'algorithme de numérisation à la donnée biométrique 15 acquise ; /c/ une unité de classement pour effectuer, au sein du module sécurisé, un classement de certaines au moins des données numériques dudit ensemble de données numériques en fonction de leur proximité avec la valeur numérique obtenue selon un critère de proximité ; et 20 /d/ une unité d'identification ou d'autorisation pour obtenir une donnée biométrique dudit ensemble de données biométriques en tenant compte d'une position de la donnée numérique correspondante au sein du classement. Le système considéré peut consister en un système local comprenant 25 un terminal incluant le capteur et auquel le module sécurisé est associé (e.g. par incorporation ou par mise en relation externe). Le module sécurisé peut par exemple prendre la forme d'une puce capable d'être incluse dans le terminal. En variante, le système peut être distribué. Il peut alors comprendre une base de données centralisée stockant une partie au moins des données 30 biométriques et au moins un terminal décentralisé incluant un capteur. Dans ce cas, chaque module sécurisé utilisé peut être associé à la base de données 2939583 -7- centralisée, associé à au moins un des terminaux décentralisés ou bien associé pour une partie à la base de données centralisée et pour une autre partie à au moins un des terminaux décentralisés. L'invention propose également un module sécurisé pour une utilisation 5 dans un système d'identification ou d'autorisation pour la mise en oeuvre du procédé susmentionné et comprenant au moins un capteur pour acquérir des données biométriques, le module sécurisé comprenant une mémoire pour stocker un ensemble de données numériques obtenues à partir d'un ensemble de données biométriques respectives à l'aide d'un algorithme de numérisation . Le module sécurisé comprend en outre : - des moyens pour obtenir une valeur numérique par application de l'algorithme de numérisation à une donnée biométrique acquise par le capteur ; une unité de classement pour effectuer un classement de certaines au moins des données numériques dudit ensemble de données numériques en fonction de leur proximité avec la valeur numérique obtenue selon un critère de proximité ; et - une unité d'identification ou d'autorisation pour obtenir une donnée biométrique dudit ensemble de données biométriques en tenant compte d'une position de la donnée numérique correspondante au sein du classement. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description ci-après d'exemples de réalisation non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1, déjà commentée, est un schéma illustrant une identification ou autorisation à partir de données biométriques selon l'art antérieur ; - la figure 2 est un schéma illustrant un premier exemple non limitatif de système d'identification ou d'autorisation selon l'invention ; - la figure 3 est un schéma illustrant des étapes successives pouvant être mises en oeuvre dans le cadre de l'invention ; - la figure 4 est un schéma illustrant un deuxième exemple non limitatif de système d'identification ou d'autorisation selon l'invention. 2939583 -8- La figure 2 montre un premier exemple de système d'identification ou d'autorisation selon l'invention. Dans cet exemple, le système comprend un terminal 1 incluant un capteur 2 apte à acquérir des données biométriques qui peuvent être de tous 5 types et se rapporter à n'importe quelle caractéristique d'un individu, tel qu'un iris, une ou plusieurs empreintes digitales, des minuties, un visage, une paume de la main, un réseau veineux d'un doigt ou d'une main, une combinaison des caractéristiques précédentes, ou autres. Le terminal 1 comprend aussi un module sécurisé 4, c'est-à-dire une 10 entité assurant une protection physique des données qu'elle renferme. Dans l'exemple de la figure 2, ce module sécurisé consiste en une puce qui est incluse dans le terminal 1, par exemple lors de sa conception ou par insertion d'une carte à puce, éventuellement amovible, à l'intérieur de ce terminal 1. Le terminal 1 stocke un ensemble de données biométriques b1,...,bN 15 relatives à des individus respectifs. Ces données biométriques sont par exemple issues d'un enrôlement préalable des individus correspondants. Elles peuvent éventuellement avoir été obtenues à l'aide du capteur 2 du terminal 1, ou bien par tout autre moyen approprié, comme un capteur indépendant du terminal 1. 20 Ces données biométriques peuvent être stockées dans une mémoire 3 du terminal 1. Dans ce cas, elles sont de préférence stockées de manière chiffrée, pour éviter qu'un attaquant ayant accès au terminal 1 puisse y avoir accès. Dans l'exemple de la figure 2, ceci est illustré par les références EK(bi),...,EK(bN), où E désigne un algorithme de chiffrement et K une clé de 25 chiffrement. Cette solution est avantageuse dans la mesure où elle assure simultanément deux niveaux de protection de données. En effet, en plus de la protection physique des données numériques assurée par le module sécurisé 4 et qui sera détaillée plus bas, le stockage sous forme chiffrée des données 30 biométriques dans une mémoire 3 séparée du module sécurisé 4 assure une autre forme de protection pour ces données biométriques elles-mêmes. L'algorithme de chiffrement utilisé peut être de tous types, par exemple 2939583 -9- symétrique ou asymétrique. Les algorithmes AES et DES constituent des exemples non limitatifs d'algorithmes de chiffrements utilisables. Avantageusement, l'algorithme de chiffrement retenu peut être choisi pour que l'algorithme de déchiffrement correspondant soit d'exécution relativement 5 rapide, pour limiter le temps de calcul nécessaire. La puce 4 mémorise avantageusement l'algorithme de déchiffrement et/ou la clé de déchiffrement appropriés (ce qui est symbolisé par la référence à la clé de chiffrement K à l'intérieur de la puce 4 sur la figure 2), de façon à pouvoir retrouver les données biométriques b1,...,bN à partir de leur version 10 chiffrée stockée dans la mémoire 3. En variante, les données biométriques b1,...,bN peuvent être stockées à l'intérieur de la puce 4, lorsque celle-ci possède une capacité de mémorisation suffisante. Dans ce cas, les données biométriques peuvent être stockées en clair, puisque la puce 4 en assure une protection physique. 15 Une combinaison entre ces deux modes de stockage, à savoir un stockage de certaines des données biométriques de façon chiffrée dans une mémoire 3 et un stockage en clair de certaines de données biométriques au sein de la puce 4, est également envisageable. Par ailleurs, les données biométriques b1,...,bN pourraient n'être pas 20 mémorisées au sein du terminal 1, mais par exemple être accessibles depuis une base de données externe. Un ensemble de données numériques c1,...,cN est par ailleurs obtenu à partir des données biométriques respectives b1,...,bN à l'aide d'un algorithme de numérisation 43. Autrement dit, on a c1 = D (b1) , ... , cN = t (bN). 25 L'algorithme de numérisation 43 est un algorithme qui fait correspondre une donnée numérique et une donnée biométrique. Les données numériques c1,...,cN ainsi obtenues sont éventuellement de taille réduite par rapport aux données biométriques. A titre d'exemple non limitatif, cet algorithme de numérisation fait correspondre à une donnée biométrique b; de l'ordre du 30 kilooctet, une donnée numérique c; d'une centaine d'octets seulement, voire moins. Le rapport des tailles entre données numériques et données 2939583 -10- biométriques est ainsi de 1 à 10 ou plus (un rapport de 1 à 100 est également envisageable). En d'autres termes, l'algorithme de numérisation 1 peut être vu comme un algorithme de projection des données biométriques vers des données 5 numériques avantageusement allégées. Dans un cas avantageux, la numérisation réalisée pour obtenir une donnée numérique dégrade suffisamment la donnée biométrique correspondante pour rendre inefficace l'identification positive contre une grande base de données. io L'algorithme de numérisation d) peut par ailleurs consister en un algorithme de quantification agencé pour faire correspondre une donnée biométrique b' se rapportant à un même individu qu'une des données biométriques b; parmi b1,...,bN, à une valeur numérique c' remplissant un critère de proximité avec la donnée numérique c; correspondant à la donnée 15 biométrique b;. En d'autres termes, si une valeur numérique c' a été obtenue à partir d'une donnée biométrique b' à l'aide d'un tel algorithme de quantification 1, une proximité entre c' et une donnée numérique c; parmi c1,...,CN révèle que la donnée biométrique b' et la donnée biométrique b; correspondant à c; se 20 rapportent au même individu, avec un certain taux d'erreur statistique. Ce taux d'erreur statistique concerne les faux positifs, c'est à dire une proximité entre les valeurs numériques sans que les individus auxquels se rapportent les données biométriques correspondantes soient les mêmes, comme les faux négatifs, c'est à dire une absence de proximité entre les 25 valeurs numériques correspondant à deux données biométriques issues du même individu. Du fait de cette propriété, l'algorithme de quantification 413 peut permettre de retrouver, avec un certain niveau de confiance, des données biométriques d'individus à partir de valeurs numériques de taille limitée. 30 Le critère de proximité utilisé peut faire usage d'un calcul de distance numérique, telle qu'une distance de Hamming, une distance euclidienne, ou 2939583 -11- autre. Dans ce cas, l'algorithme de quantification 1 peut être tel que d(c;,c') Dans l'exemple de la figure 3, l'indice i1 est le premier de la liste 7. Ceci signifie que la donnée numérique correspondant cil est la plus proche de c' au sens du critère de proximité susmentionné. Lorsque l'algorithme de numérisation 4 utilisé est un algorithme de quantification tel que défini plus haut, ses propriétés font que la donnée biométrique b;1 telle que cil = t(b;1) a de grandes chances de se rapporter au même individu que b'. Pour faciliter l'obtention, dans ce cas, de la donnée biométrique bit correspondant à la donnée numérique ci1, en se basant sur l'indice i1, il peut être avantageux que l'ordre dans lequel les données numériques c1,...cN sont stockées dans la puce 4 soit le même que celui dans lequel les données biométriques b1,...,bN sont stockées par exemple dans la mémoire 3. Des ordres différents sont néanmoins possibles, dans la mesure où l'on peut retrouver la donnée biométrique b; correspondant à toute donnée numérique c;. Toujours dans l'exemple de la figure 3, la puce 4 peut alors être en mesure d'obtenir cette donnée biométrique b;1, soit parce qu'elle en dispose dans sa mémoire, soit parce qu'elle est capable d'en recevoir une version chiffrée EK(b;1) (étape 8) à partir de la mémoire 3 du terminal 1. Après un éventuel déchiffrement à l'aide de l'algorithme et/ou de la clé stockés dans sa mémoire, la puce 4 dispose alors de la donnée biométrique bi1 à l'étape 9. Cette donnée biométrique bit peut être utilisée directement pour identifier ou autoriser l'individu qui s'est présenté à cet effet. On notera que la -14- valeur de b;1 ne sort pas de la puce 4, ce qui en assure la protection. Avantageusement, une vérification supplémentaire est réalisée pour augmenter la fiabilité de l'identification ou de l'autorisation. Cette vérification supplémentaire peut consister à effectuer une comparaison entre la donnée biométrique bi1 obtenue à l'étape 9 et la donnée biométrique b' acquise par le capteur (étape 10). Cette comparaison biométrique peut mettre en oeuvre tout algorithme conventionnel, selon la nature des données biométriques utilisées. Elle peut se faire au sein de la puce 4. Si la comparaison révèle une correspondance entre les données biométriques b' et b;1 avec un niveau de confiance suffisant, on peut considérer que la donnée biométrique b;1 est bien représentative du même individu que b', si bien que l'identification ou l'autorisation peut se poursuivre sur cette base. On peut alors retourner la valeur OK, comme illustré sur la figure 3, dans le cas d'une autorisation, ou bien une identité ii1 correspondant à la donnée biométrique bi1, dans le cas de l'identification. On notera que le signe "=" utilisé à la figure 3 (comme à la figure 1) ne correspond nécessairement pas à une égalité stricte des données biométriques comparées, mais à un test de proximité biométrique entre ces données, parfois appelé "matching", comme cela est bien connu dans le domaine de la biométrie. En cas d'absence de correspondance (au sens du "matching"), au contraire, il est envisageable de continuer la procédure en obtenant une autre donnée biométrique correspondant à une donnée numérique de position inférieure dans le classement mentionné plus haut. En variante, on peut s'arrêter là et signifier un échec (NOK). A titre d'exemple de poursuite de la procédure, la donnée biométrique bi2 correspondant à la donnée numérique q2 présentant la deuxième plus grande proximité avec la valeur numérique c' d'après le classement établi à l'étape 7, peut être obtenue, éventuellement après déchiffrement (étapes 11 et 12). Ce processus peut avantageusement se poursuivre jusqu'à obtenir une donnée biométrique parmi b1,...bN correspondant au même individu que b' -15-avec un niveau de confiance suffisant. A la lumière de ce qui vient d'être décrit, on comprend que la quantité de calculs nécessaire aux fins de l'identification ou de l'autorisation est limitée. En effet, les calculs de distance effectués à l'étape 6 sont de complexité réduite, puisqu'ils s'appliquent à des valeurs numériques de faible taille. La donnée biométrique b;1 obtenue à l'étape 9 peut donc être déterminée à l'issue d'un temps de calcul relativement court. En outre, une puce 4 ayant des capacités de calcul limitées est tout de même capable de mettre en oeuvre ces calculs simples. Une complexité supérieure est néanmoins requise dans le cas optionnel où une vérification supplémentaire est effectuée entre certaines données biométriques, comme cela a été décrit en référence aux étapes 10 et suivantes. Dans la plupart des cas cependant, le nombre de vérifications d'une telle complexité reste faible du fait des éventuelles propriétés de l'algorithme de numérisation 4 introduit plus haut. Selon une amélioration de l'exemple décrit en référence aux figures 2 et 3, plusieurs ensembles de données numériques c1...cN pourraient être obtenus chacun à partir des données biométriques bl...bN à l'aide d'un algorithme de numérisation 4 respectif. Dans ce cas, les étapes décrites plus haut peuvent être mises en oeuvre en relation avec chacun des ensembles de données numériques cl...cN. En particulier, des valeurs numériques c' obtenues chacune par application d'un des algorithmes de numérisation à la donnée biométrique b' peuvent être calculées. Puis un classement de certaines au moins des données numériques de chacun de ces ensembles peut être effectué au sein de la puce 4 selon un critère de proximité tel que mentionné plus haut. On peut alors obtenir une donnée biométrique parmi b1...bN en tenant compte des différents classements réalisés en relation avec les différents ensembles de données numérique c1...cN. A titre d'exemple, l'indice parmi 1,...,N ayant la position la plus élevée en considérant les différents classements réalisés peut être retenu en première approximation pour obtenir la donnée biométrique correspondante. Selon un autre exemple, les données 2939583 -16- biométriques correspondant aux différentes données numériques en tête des classements respectifs pourraient être sélectionnées puis faire l'objet, chacune, d'une vérification supplémentaire pour n'en retenir qu'une. D'autres possibilités pour obtenir une donnée biométrique parmi b1...bN 5 en tenant compte d'une position des données numériques au sein de différents classements sont également envisageables comme cela apparaîtra à l'homme du métier. Il est aussi possible d'effectuer un classement commun tenant compte de différents ensembles de données numériques. 10 Dans tous les cas, on comprend que l'usage de plusieurs ensembles de données numériques permet de fiabiliser le choix d'une donnée biométrique associée. De plus, du fait de la faible taille des données numériques, une puce 4 ayant des capacités de traitement et mémorisation limitées peut néanmoins être en mesure de stocker les différents ensembles de données numériques et 15 de réaliser les traitements numériques susmentionnés. Selon une autre amélioration, qui peut éventuellement se combiner avec la précédente, il est possible d'utiliser plusieurs ensembles de données biométriques b1...bN. Dans ce cas, différents ensembles de données numériques c1...cN correspondent chacun à un de ces ensembles de données 20 biométriques par l'intermédiaire d'un algorithme de numérisation respectif. A titre d'exemple, les ensembles de données biométriques pourraient se rapporter à des biométries différentes, par exemple des empreintes digitales de doigts respectifs, une empreinte digitale d'une part et un visage d'autre part, une empreinte digitale d'une part et un réseau veineux d'autre part, une 25 empreinte digitale, un iris et une empreinte palmaire, ou n'importe quelle combinaison envisageable. Dans ce cas de figure, une ou plusieurs acquisitions b' peuvent être mises en oeuvre à l'aide d'un ou plusieurs capteurs adaptés selon la nature des différents ensembles de données biométriques. Des valeurs numériques c' 30 respectives peuvent alors être obtenues à partir des données biométriques respectives b'. 2939583 -17- A noter qu'il peut y avoir ici moins de données biométriques capturées qu'à l'enrôlement (par exemple dix doigts à l'enrôlement et un seul à cette étape, le but étant alors de retrouver au moins un des dix doigts). Il peut aussi y avoir des cas où il n'est pas possible de déterminer la 5 nature précise (par exemple lequel des dix doigts, lequel de l'index droit ou gauche, etc.) de la donnée biométrique capturée, mais seulement un ensemble de natures possibles. On peut alors appliquer tous les algorithmes de numérisation utilisés lors de l'enrôlement et correspondant à cet ensemble de possibilités pour obtenir autant de valeurs numériques. Les classements 10 effectués à partir de ces valeurs numériques permettront par la suite d'obtenir une donnée biométrique et, par là même, de retrouver la nature exacte de b'. Une mise en oeuvre des étapes précédemment décrites permet d'aboutir à l'obtention de plusieurs données biométriques issues de certains au moins des ensembles de données biométriques disponibles. 15 Plusieurs stratégies sont alors envisageables pour poursuivre l'identification ou l'autorisation. A titre d'exemple, chacune des données biométriques obtenues pourrait être comparée avec la donnée biométrique acquise de même nature, pour ne retenir que celle qui a le plus de chances de correspondre à l'individu à identifier ou à autoriser. En d'autres termes, on 20 cherche au moins une donnée "matchante" (au sens du "matching") sans se soucier des liens entre les données biométriques des différents ensembles de données biométriques, i.e. peu importe que ces données biométriques soient reliées au même individu ou non (pour compenser par exemple l'erreur lors de la pose du doigt ; e.g. index gauche au lieu du droit). 25 En variante, des vérifications supplémentaires pourraient être mises en oeuvre jusqu'à ce que les différentes données biométriques obtenues se rapportent toutes à un même individu. Autrement dit, on peut faire un classement "renforcé" tenant compte des liens entre les données biométriques, i.e. relativement à un individu enrôlé. 30 En variante encore, on pourrait utiliser au moins deux biométries différentes : la première, dans le but de faire une sélection rapide d'individus (une liste de candidats possibles), et la deuxième qui permettrait d'identifier de 2939583 -18- manière précise, parmi cette sélection, l'individu correspondant aux biométries capturées. Autrement dit, le premier classement est utilisé pour faire une sélection de candidats (en considérant par exemple les k premières positions du classement) sur laquelle est fait le deuxième classement. Le deuxième 5 classement se base ainsi sur la proximité entre la valeur numérique obtenue par application d'un algorithme de numérisation à la deuxième biométrie et les seules données numériques se rapportant aux individus sélectionnés. Ceci peut être réalisé, par exemple, en utilisant une première biométrie peu discriminante, éventuellement non numérisée ou en combinaison avec la 10 valeur numérique, avant d'utiliser une deuxième biométrie très discriminante (e.g. le visage pour sélectionner les candidats, puis l'iris pour l'identification ; ou bien le réseau veineux pour sélectionner les candidats, puis l'empreinte pour l'identification). D'autres possibilités existent également comme cela apparaîtra à 15 l'homme du métier. D'autres systèmes que celui décrit en référence à la figure 2 sont par ailleurs susceptibles de mettre en oeuvre l'invention. Par exemple, un système de plus grande échelle pourrait être utilisé. Dans ce dernier cas, le module sécurisé pourrait comprendre un ou plusieurs boîtiers sécurisés, par exemple 20 de type HSM (Hardware Security Module). Bien qu'étant de dimensions et de capacité supérieures à une puce, ce type de module offre également une protection physique des données, de sorte qu'un attaquant ne puisse pas avoir accès à son contenu. Comme dans le cas précédent, la complexité de calcul reste limitée, 25 notamment par rapport à des comparaisons systématiques de données biométriques à l'aide d'algorithmes conventionnels. L'ensemble des opérations décrites plus haut, notamment en référence aux figures 2 et 3, est applicable à un système de ce type. Un tel type de système biométrique peut par exemple comprendre un 30 ou plusieurs sous-parties d'un ou plusieurs HSM(s), un ou plusieurs serveur(s) de bases de données centrales ou non, un ou plusieurs capteur(s), un ou 2939583 -19- plusieurs serveur(s) de numérisation et des liens réseaux pour permettre la communication entre ces différentes entités. Un HSM peut éventuellement se diviser en deux sous-parties, dont l'une au moins serait dédiée au classement des c; et une autre au moins serait dédiée à la vérification (matching), ces 5 sous-parties d'HSM, qui peuvent être physiquement séparées, étant agencées pour communiquer entre elles de manière sécurisée. D'autres architectures sont également envisageables comme cela apparaîtra à l'homme du métier. On notera d'ailleurs qu'un tel mode de fonctionnement n'est pas exclusif d'un système biométrique complexe. Un terminal tel que décrit en 10 référence à la figure 2 pourrait en effet utiliser un module sécurisé divisé en plusieurs sous-parties, éventuellement séparées physiquement, telles que plusieurs puces distinctes dédiées chacune à certaines tâches et capables de communiquer entre elles de manière sécurisée. La figure 4 illustre un exemple de système distribué comprenant une 15 base de données centralisée 13 et des terminaux décentralisés 14 et 15. On notera qu'un seul terminal décentralisé, ou bien un nombre de terminaux décentralisés supérieur à 3 pourrait être utilisé en variante. Dans cet exemple, la base de données 13 contient plusieurs ensembles de données biométriques, de préférence chiffrées. Elle peut 20 également contenir les algorithmes de numérisation permettant la mise en oeuvre du procédé décrit plus haut. Dans l'exemple illustré à la figure 4, la base de données 13 stocke un ensemble de données biométriques (EK(bl),...,EK(bN) et Ek(dl),...,Ek(dN)) ainsi qu'un algorithme de numérisation (d) et (p) pour chacun des deux terminaux 25 décentralisés 14 et 15 respectivement. De façon avantageuse, la base de données 13 peut faire partie d'un poste central où se font les enrôlements, c'est-à-dire les inscriptions de données biométriques préalables à toute vérification. Chacun des terminaux 14 et 15 peut fonctionner comme le terminal 1 30 décrit plus haut, après avoir obtenu depuis la base de données 13, de façon sécurisée, par exemple par chiffrement, les données biométriques nécessaires - 20 - à son fonctionnement aux fins de l'identification ou de l'autorisation. Avantageusement, le système d'enrôlement gère aussi l'envoi ou le renouvellement des données c; ou e; stockées dans les terminaux. Ce type d'architecture peut par exemple être utilisé sur un site comprenant un poste central où se font les enrôlements, et une pluralité de salles dont l'accès est contrôlé par un terminal respectif. Dans ce cas, l'identité des individus enrôlés est préservée par le chiffrement de leurs données biométriques au sein de la base de données 13 et par la protection physique assurée par les modules sécurisés de chacun des terminaux 14 et 15. De plus, les terminaux 14 et 15 peuvent être de complexité réduite, puisqu'ils travaillent sur des données numériques de taille réduite en comparaison des données biométriques. De façon générale, le système peut être local. Il comprend ainsi un terminal incluant le capteur et auquel le module sécurisé est associé (e.g. par incorporation ou par mise en relation externe). Le module sécurisé peut par exemple prendre la forme d'une puce capable d'être incluse dans le terminal. En variante, le système peut être distribué. II peut alors comprendre une base de données centralisée stockant une partie au moins des données biométriques et au moins un terminal décentralisé incluant un capteur. Dans ce cas, chaque module sécurisé utilisé peut être associé à la base de données centralisée, associé à au moins un des terminaux décentralisés ou bien associé pour une partie à la base de données centralisée et pour une autre partie à au moins un des terminaux décentralisés. Une partie des données biométriques pourraient aussi être stockées au niveau d'au moins un des terminaux décentralisés. On notera enfin que tout ou partie des opérations décrites plus haut peuvent être mises en oeuvre à l'aide d'un programme informatique comprenant des instructions de code approprié et coopérant avec au moins un module sécurisé. REVENDICATIONS1. Procédé d'identification ou d'autorisation utilisant un système comprenant au moins un capteur (2) pour acquérir des données biométriques et un module sécurisé (4) stockant un ensemble de données numériques (c1,...,cN) obtenues à partir d'un ensemble de données biométriques (b1,...,bN) respectives à l'aide d'un algorithme de numérisation (d)), le procédé comprenant les étapes suivantes : /a/ obtenir une donnée biométrique (b') acquise par le capteur ; /b/ obtenir une valeur numérique (c') par application de l'algorithme de numérisation à la donnée biométrique acquise ; /c/ effectuer, au sein du module sécurisé, un classement de certaines au moins des données numériques dudit ensemble de données numériques en fonction de leur proximité avec la valeur numérique obtenue selon un critère de proximité ; et /d/ obtenir une donnée biométrique (bi1) dudit ensemble de données biométriques en tenant compte d'une position de la donnée numérique correspondante au sein du classement. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre les étapes ultérieures suivantes : /e/ vérifier une correspondance entre la donnée biométrique (b;1) dudit ensemble de données biométriques (b1,...,bN) obtenue et la donnée biométrique (b') acquise par le capteur (2) ; et /f/ en cas d'absence de correspondance, obtenir une donnée biométrique (b;2) dudit ensemble de données biométriques correspondant à une donnée numérique de position inférieure dans le classement. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le module sécurisé (4) est divisé en au moins deux sous-parties agencées pour communiquer entre 2939583 -22- elles de manière sécurisée, une desdites sous-parties étant en charge de l'étape /c/ et une autre desdites sous-parties étant en charge de l'étape /e/. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit critère de proximité fait usage d'un calcul de distance 5 numérique, telle qu'une distance de Hamming. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit algorithme de numérisation est un algorithme de quantification agencé pour faire correspondre une donnée biométrique se rapportant à un même individu qu'une des données biométriques dudit ensemble de données 10 biométriques, à une valeur numérique remplissant ledit critère de proximité avec la donnée numérique correspondant à ladite donnée biométrique dudit ensemble de données biométriques. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel certaines au moins des données biométriques dudit ensemble de 15 données biométriques (b1,...,bN) sont stockées de manière chiffrée dans une mémoire externe (3) au module sécurisé (4), et dans lequel le module sécurisé est agencé pour déchiffrer les données biométriques chiffrées. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel certaines au moins des données biométriques dudit ensemble de 20 données biométriques (b1,...,bN) sont stockées en clair dans le module sécurisé (4). 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les données numériques dudit ensemble de données numériques (c1,...,cN) ont une taille inférieure à une taille des données biométriques 25 respectives dudit ensemble de données biométriques (b1,...,bN). 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module sécurisé (4) stocke au moins deux ensembles de données numériques obtenus chacun à partir d'un ensemble de données biométriques respectives à l'aide d'un algorithme de numérisation respectif, dans lequel on obtient au moins deux valeurs numériques par application de 2939583 - 23 - l'algorithme de numérisation respectif à la donnée biométrique (b') acquise, on classe, au sein du module sécurisé, certaines au moins des données numériques de chacun desdits ensembles de données numériques en fonction de leur proximité avec la valeur numérique correspondante selon un critère de 5 proximité, et dans lequel on obtient une donnée biométrique dudit ensemble de données biométriques en tenant compte d'une position des données numériques correspondantes au sein des classements. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module sécurisé (4) stocke au moins un premier et un deuxième io ensembles de données numériques obtenus chacun à partir d'au moins un premier et un deuxième ensembles respectifs de données biométriques respectives à l'aide d'un algorithme de numérisation respectif. 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel on obtient au moins une donnée biométrique acquise par au moins un capteur respectif, on obtient 15 au moins une première et une deuxième valeurs numériques par application à ladite donnée biométrique acquise de chacun des algorithmes de numérisation, on effectue, au sein du module sécurisé, un classement de certaines au moins des données numériques des premier et un deuxième ensembles de données numériques au moins en fonction de leur proximité avec chacune des première 20 et deuxième valeurs numériques au moins, et on obtient une donnée biométrique de l'un parmi les premier et deuxième ensembles de données biométriques au moins en tenant compte d'une position de la donnée numérique correspondante au sein du classement. 12. Procédé selon la revendication 10, dans lequel on obtient au moins 25 une première et une deuxième données biométriques acquises par des capteurs respectifs, on obtient au moins une première et une deuxième valeurs numériques par application de l'algorithme de numérisation respectif à au moins la première et la deuxième données biométriques acquises respectivement, on effectue, au sein du module sécurisé, un classement d'un 30 sous-ensemble de données numériques du deuxième ensemble de données numériques, en fonction de leur proximité avec la deuxième valeur numérique, on obtient une donnée biométrique du deuxième ensemble de données 2939583 - 24 - biométriques en tenant compte d'une position de la deuxième donnée numérique au sein dudit classement, dans lequel ledit sous-ensemble de données numériques du deuxième ensemble de données numériques est sélectionné pour correspondre à un sous-ensemble de données biométriques 5 du deuxième ensemble de données biométriques se rapportant aux mêmes individus qu'un sous-ensemble de données biométriques du premier ensemble de données biométriques déterminé à partir de la première valeur numérique. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le système est un système local comprenant un terminal (1) 10 incluant le capteur et auquel le module sécurisé (4) est associé. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel le système est un système distribué comprenant une base de données centralisée (13) stockant une partie au moins des données biométriques (EK(b1),...,EK(bN) ; Ek(d1),...,Ek(dN)) et au moins un terminal décentralisé 15 (14 ;15) incluant un capteur. 15. Système d'identification ou d'autorisation pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, le système comprenant au moins un capteur (2) pour acquérir des données biométriques et un module sécurisé (4) stockant un ensemble de données numériques 20 (c1,...,cN) obtenues à partir d'un ensemble de données biométriques (b1,...,bN) respectives à l'aide d'un algorithme de numérisation (4 ), le système comprenant : /a/ des moyens pour obtenir une donnée biométrique (b') acquise par le capteur ; 25 /b/ une unité de calcul pour déterminer une valeur numérique (c') par application de l'algorithme de numérisation à la donnée biométrique acquise ; /c/ une unité de classement pour effectuer, au sein du module sécurisé, un classement de certaines au moins des données numériques dudit 30 ensemble de données numériques en fonction de leur proximité avec la valeur numérique obtenue selon un critère de proximité ; et 2939583 -25- /d/ une unité d'identification ou d'autorisation pour obtenir une donnée biométrique (bit) dudit ensemble de données biométriques en tenant compte d'une position de la donnée numérique correspondante au sein du classement. 5 16. Module sécurisé (4) pour une utilisation dans un système d'identification ou d'autorisation pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 14 et comprenant au moins un capteur (2) pour acquérir des données biométriques, le module sécurisé comprenant une mémoire pour stocker un ensemble de données numériques (c1,...,cN) 10 obtenues à partir d'un ensemble de données biométriques (b1,...,bN) respectives à l'aide d'un algorithme de numérisation (4)), le module sécurisé comprenant en outre : - des moyens pour obtenir une valeur numérique (c') par application de l'algorithme de numérisation à une donnée biométrique acquise (b') par le 15 capteur ; - une unité de classement pour effectuer un classement de certaines au moins des données numériques dudit ensemble de données numériques en fonction de leur proximité avec la valeur numérique obtenue selon un critère de proximité ; et 20 une unité d'identification ou d'autorisation pour obtenir une donnée biométrique (b;1) dudit ensemble de données biométriques en tenant compte d'une position de la donnée numérique correspondante au sein du classement.