(57)【要約】  バイオメトリックデータおよびバイオメトリック記述子の階層を使用して、暗号鍵が生成される。バイオメトリック記述子の階層は、複数のレベルを含み、第1のレベルにおけるバイオメトリック記述子が、次の下位レベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる。暗号鍵を生成するために、バイオメトリックデータが収集され、階層の第1のレベルにおけるバイオメトリック記述子と比較される。第1のレベルにおいて、バイオメトリック記述子のうちの1つが選択され、第1の選択されたバイオメトリック記述子に基づいて、第1の鍵成分が生成される。次いでバイオメトリックデータは、第1の選択されたバイオメトリック記述子に関連する階層の第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットと比較される。バイオメトリック記述子を選択し、鍵成分を生成するこのプロセスは、階層のレベルごとに続く。次いで、鍵成分は、暗号鍵を生成するために使用される。
2018510593.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バイオメトリックデータを取得するステップと、
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択するステップと、
前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得するステップと、
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子を選択するステップと、
前記第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得するステップと、
少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を取得するステップと
を含む方法。
【請求項２】
バイオメトリック記述子の前記階層の前記第1のレベルは、第1の複数のバイオメトリック記述子を含み、バイオメトリック記述子の前記階層の前記第2のレベルは、第2の複数のバイオメトリック記述子を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットは、前記第1のレベルにおける前記第1のバイオメトリック記述子に関連付けられる、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の前記階層の前記第2のレベルにおける前記第2のバイオメトリック記述子を選択するステップは、
前記第1のバイオメトリック記述子に関連する前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子の前記サブセットを取得するステップと、
前記第2の複数のバイオメトリック記述子の前記サブセットと前記バイオメトリックデータを比較するステップと、
前記第2のバイオメトリック記述子を選択するステップと
を含む、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
バイオメトリック記述子の前記階層の少なくとも1つの追加の下位レベルを取得するステップと、
各追加の下位レベルに関して、追加のバイオメトリック記述子を選択し、前記追加のバイオメトリック記述子に少なくとも基づいて、追加の鍵成分を取得するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、前記暗号鍵を取得するステップは、
少なくとも前記第1の鍵成分、前記第2の鍵成分および各追加の下位レベルに関する前記追加の鍵成分を使用して、前記暗号鍵を取得するステップ
を含む、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記バイオメトリックデータは、指紋のセットにおける少なくとも1つの指紋に関する指紋データを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
バイオメトリック記述子の前記階層の前記第1のレベルは、複数の指紋タイプを含み、バイオメトリック記述子の前記階層の前記第2のレベルは、マクロ特異性の複数の分布を含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
バイオメトリック記述子の前記階層は、複数の第3のレベルの隆線マップを含む第3のレベルをさらに含む、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
前記指紋データを処理して、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく隆線マップを取得するステップと、
指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく前記隆線マップを使用して、第3のレベルの隆線マップを選択するステップと、
前記選択された第3のレベルの隆線マップに基づいて、第3の鍵成分を取得するステップと
をさらに含む、請求項9に記載の方法。
【請求項１１】
前記指紋データを処理して、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく隆線マップを取得するステップは、
指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋中の複数の点における隆線の配向を決定するステップと、
前記複数の点における前記隆線の前記決定された配向をベクトルとして表して、前記隆線マップを生成するステップと
を含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
バイオメトリック記述子の前記階層は、複数の第4のレベルのグリッドパターンを含む第4のレベルをさらに含む、請求項9に記載の方法。
【請求項１３】
前記指紋データを処理して、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づくグリッドパターンを取得するステップと、
指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく前記グリッドパターンを使用して、第4のレベルのグリッドパターンを選択するステップと、
前記選択された第4のレベルのグリッドパターンに基づいて、第4の鍵成分を取得するステップと
をさらに含む、請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
前記指紋データを処理して、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく前記グリッドパターンを取得するステップは、
前記隆線マップを前記選択された第3のレベルの隆線マップに位置合わせするステップと、
前記隆線マップ上にm*nグリッドをオーバーレイするステップと、
指定基準を満たす前記m*nグリッドにおけるセルを選択するステップと、
前記選択されたセルに基づいてグリッドパターンを生成するステップと
を含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
バイオメトリックデータを取得するように構成されたバイオセンサー回路と、
前記バイオセンサー回路に結合された処理回路と
を備え、前記処理回路は、
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択することと、
前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得することと、
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子を選択することと、
前記第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得することと、
少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を取得することと
を行うように構成される、デバイス。
【請求項１６】
バイオメトリック記述子の前記階層の前記第1のレベルは、第1の複数のバイオメトリック記述子を含み、バイオメトリック記述子の前記階層の前記第2のレベルは、第2の複数のバイオメトリック記述子を含む、請求項15に記載のデバイス。
【請求項１７】
前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットは、前記第1のレベルにおける前記第1のバイオメトリック記述子に関連付けられる、請求項16に記載のデバイス。
【請求項１８】
前記処理回路は、
前記第1のバイオメトリック記述子に関連する前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子の前記サブセットを取得することと、
前記第2の複数のバイオメトリック記述子の前記サブセットと前記バイオメトリックデータを比較することと、
前記第2のバイオメトリック記述子を選択することと
を行うようにさらに構成される、請求項17に記載のデバイス。
【請求項１９】
前記処理回路は、
バイオメトリック記述子の前記階層の追加の下位レベルを取得することと、
前記追加の下位レベルに関して、前記追加の下位レベルにおける追加のバイオメトリック記述子を選択し、前記選択された追加のバイオメトリック記述子に少なくとも基づいて、追加の鍵成分を取得することと
を行うようにさらに構成される、請求項18に記載のデバイス。
【請求項２０】
前記処理回路は、
少なくとも前記第1の鍵成分、前記第2の鍵成分および前記追加の鍵成分を使用して、前記暗号鍵を取得する
ようにさらに構成される、請求項19に記載のデバイス。
【請求項２１】
命令が記憶されたプロセッサ可読媒体であって、前記命令は、1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサに、
バイオメトリックデータを取得することと、
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択することと、
前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得することと、
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子を選択することと、
前記第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得することと、
少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を取得することと
を行わせる、プロセッサ可読媒体。
【請求項２２】
バイオメトリックデータを取得するための手段と、
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択するための手段と、
前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得するための手段と、
前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子を選択するための手段と、
前記第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得するための手段と、
少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を取得するための手段と
を含むデバイス。
【請求項２３】
クライアントデバイスと通信するように構成されたネットワークインターフェースと、
前記ネットワークインターフェースに動作可能に結合された処理回路とを備えるサーバであって、前記処理回路は、
複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得することであって、バイオメトリック記述子の前記階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられる、取得することと、
前記クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信することと
を行うように構成される、サーバ。
【請求項２４】
バイオメトリック記述子の前記階層の前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットは、バイオメトリック記述子の前記階層の前記第1のレベルにおける前記第1の複数のバイオメトリック記述子のうちの1つに関連付けられる、請求項23に記載のサーバ。
【請求項２５】
前記処理回路は、
前記クライアントデバイスから公開鍵を受信するようにさらに構成され、前記公開鍵が、前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分に少なくとも部分的に基づく、請求項23に記載のサーバ。
【請求項２６】
前記第1の複数のバイオメトリック記述子および前記第2の複数のバイオメトリック記述子は、合成的に事前生成される、請求項23に記載のサーバ。
【請求項２７】
前記第1の複数のバイオメトリック記述子は、複数の合成的に生成された隆線マップを含み、前記第2の複数のバイオメトリック記述子は、複数の合成的に生成されたグリッドパターンを含む、請求項26に記載のサーバ。
【請求項２８】
前記処理回路は、
前記クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信するようにさらに構成され、バイオメトリック記述子の前記更新された階層における少なくとも1つのバイオメトリック記述子が、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータを含む、請求項26に記載のサーバ。
【請求項２９】
前記処理回路は、
前記クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信するようにさらに構成され、バイオメトリック記述子の前記更新された階層の前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットが、
ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータから導出されたバイオメトリック記述子に対する第1の指定しきい値よりも小さい類似性パラメータを有するスパースバイオメトリック記述子、および
前記スパースバイオメトリック記述子からの第2の指定しきい値よりも大きい類似性パラメータを有する複数の選択されたバイオメトリック記述子
を含む、請求項26に記載のサーバ。
【請求項３０】
前記処理回路は、前記クライアントデバイスとのトランザクションの開始に応答して、前記クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信するように構成される、請求項23に記載のサーバ。
【請求項３１】
複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得するステップであって、バイオメトリック記述子の前記階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられる、ステップと、
クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信するステップと
を含む方法。
【請求項３２】
バイオメトリック記述子の前記階層の前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットは、バイオメトリック記述子の前記階層の前記第1のレベルにおける前記第1の複数のバイオメトリック記述子のうちの1つに関連付けられる、請求項31に記載の方法。
【請求項３３】
前記クライアントデバイスから公開鍵を受信するステップをさらに含み、前記公開鍵が、前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分に少なくとも部分的に基づく、請求項31に記載の方法。
【請求項３４】
前記第1の複数のバイオメトリック記述子および前記第2の複数のバイオメトリック記述子は、合成的に事前生成される、請求項31に記載の方法。
【請求項３５】
前記第1の複数のバイオメトリック記述子は、複数の合成的に生成された隆線マップを含み、前記第2の複数のバイオメトリック記述子は、複数の合成的に生成されたグリッドパターンを含む、請求項34に記載の方法。
【請求項３６】
前記クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信するステップをさらに含み、バイオメトリック記述子の前記更新された階層における少なくとも1つのバイオメトリック記述子が、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータを含む、請求項34に記載の方法。
【請求項３７】
前記クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信するステップをさらに含み、バイオメトリック記述子の前記更新された階層の前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットが、
ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータから導出されたバイオメトリック記述子に対する第1の指定しきい値よりも小さい類似性パラメータを有するスパースバイオメトリック記述子、および
前記スパースバイオメトリック記述子からの第2の指定しきい値よりも大きい類似性パラメータを有する複数の選択されたバイオメトリック記述子
を含む、請求項34に記載の方法。
【請求項３８】
バイオメトリック記述子の前記階層は、前記クライアントデバイスとのトランザクションの開始に応答して、前記クライアントデバイスに送信される、請求項37に記載の方法。
【請求項３９】
命令が記憶されたプロセッサ可読媒体であって、前記命令は、1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサに、
複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得することであって、バイオメトリック記述子の前記階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられる、取得することと、
クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信することと
を行わせる、プロセッサ可読媒体。
【請求項４０】
複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得するための手段であって、バイオメトリック記述子の前記階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられる、手段と、
クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信するための手段と
を含むデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、2015年4月6日に米国特許商標庁に出願された非仮出願第14/679,840号の優先権および利益を主張する。
【０００２】
本開示は、暗号化技法に関し、より詳細には、バイオメトリックデータを使用する暗号鍵の生成に関する。
【背景技術】
【０００３】
1つの暗号作成方式は、2つの鍵、すなわち、公開鍵および秘密にされる秘密鍵を使用する、公開鍵暗号システムである。メッセージは、公開鍵を使用して暗号化され、対応する秘密鍵を使用してのみ復号できる。たとえば、送信者が、所与の公開鍵に関してメッセージを暗号化し、公開鍵に関連する秘密鍵の所有者のみが、生じた暗号文を復号し、メッセージを復元することができる。公開鍵暗号システムの例としては、RSA、デジタル署名標準(DSS)、Paillier暗号システム、およびディフィーへルマン鍵交換プロトコルがある。別の暗号化方式は、暗号化および復号に単一のセキュアな鍵を使用する対称鍵暗号システムである。セキュアな鍵は、セキュアな最初の交換において当事者間で交換され、次いで両当事者によって、メッセージを暗号化および復号するために使用される。対称鍵暗号システムの例としては、Twofish、Serpent、AES、Blowfish、CAST5、RC4およびIDEAがある。さらに、ハイブリッド暗号システムは、公開鍵暗号システムと対称鍵暗号システムの両方を用いる。たとえば、対称鍵が、送信者によって生成され、受信者の公開鍵によりメッセージにおいて暗号化される。受信者はメッセージを、その対応する秘密鍵により復号して、対称鍵を取得する。送信者および受信者は次いで、対称鍵を使用してメッセージを暗号化および復号する。
【０００４】
秘密鍵または対称鍵などの暗号鍵を生成するための1つの方法は、バイオメトリックデータの使用を含む。しかし、バイオメトリックデータの使用は、バイオメトリックデータ収集の性質に起因して、不正確で繰返し不可能なことがある。たとえば、指紋または網膜などのバイオメトリックの画像は、スキャン技法の質、スキャン中のバイオメトリックの動き、背景条件、摩損したまたは負傷した指紋などに応じて変わることがある。さらに、バイオメトリックデータの収集は、生じ得る不正アクセスおよびバイオメトリック情報の使用についてのプライバシーの懸念を引き起こす。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Public Key Cryptography:Lecture Notes in Computer Science、Volume 1751、373〜390ページ(2000年)において発表された、P. Bohannon、M. JakobssonおよびS. Srikwanによる「Cryptographic approaches to privacy in forensic DNA databases」
【非特許文献２】A. Shamirによる、Communications of the ACM 22 (11):612〜613ページにおいて発表された記事「How to share a secret」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
したがって、ロバストでセキュアである暗号鍵の生成のためのバイオメトリックデータの使用を可能にする解決策が必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様によれば、バイオメトリックデータを取得し、バイオメトリックデータおよびバイオメトリック記述子の階層を使用して暗号鍵を生成するための方法が提供される。バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子が選択される。第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分が取得される。バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子が選択される。第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分が取得される。次いで、少なくとも第1の鍵成分および第2の鍵成分を使用して、暗号鍵が生成される。
【０００８】
たとえば、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルは、第1の複数のバイオメトリック記述子を含み、第2のレベルは、第2の複数のバイオメトリック記述子を含み、第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットが、第1のレベルにおいて選択された第1のバイオメトリック記述子に関連付けられる。第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子を選択するために、第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子のこのサブセットとバイオメトリックデータが比較される。
【０００９】
バイオメトリック記述子の階層はまた、追加の下位レベルを含み得る。バイオメトリック記述子の階層の少なくとも1つの追加の下位レベルが取得される。各追加の下位レベルに関して、追加のバイオメトリック記述子および追加の鍵成分が取得される。次いで暗号鍵が、少なくとも第1の鍵成分、第2の鍵成分および任意の追加の鍵成分を使用して生成される。
【００１０】
例示的な実施形態では、バイオメトリックデータは指紋データを含む。バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルは、複数の指紋タイプを含み、バイオメトリック記述子の階層の第2のレベルは、マクロ特異性の複数の分布を含む。バイオメトリック記述子の階層は、複数の第3のレベルの隆線マップを含む第3のレベルおよび複数の第4のレベルのグリッドパターンを含む第4のレベルなど、追加の下位レベルをさらに含み得る。第3のレベルの隆線マップのうちの1つを選択するために、少なくとも1つの指紋に関する指紋データが処理されて、隆線マップが取得される。少なくとも1つの指紋に関する指紋データにおける複数の点において、隆線の配向角が取得される。配向角が複数の点においてベクトルとして表されて、隆線マップが生成される。隆線マップは、選択された第2のレベルのバイオメトリック記述子に関連する階層の第3のレベルにおける複数の隆線マップのサブセットと比較され、第3のレベルの隆線マップが選択される。選択された第3のレベルの隆線マップに基づいて、第3の鍵成分が取得される。
【００１１】
階層における第4のレベルのグリッドパターンのうちの1つを選択するために、指紋データが処理されて、グリッドパターンが取得される。少なくとも1つの指紋に関する指紋データに基づいて生成された隆線マップは、選択された第3のレベルの隆線マップと位置合わせされる。隆線マップ上にm*nグリッドがオーバーレイされ、指定基準を満たすm*nグリッドにおけるセルが選択される。選択されたセルに基づいて、グリッドパターンが生成される。グリッドパターンは、選択された第3のレベルの隆線マップに関連する第4のレベルにおける複数のグリッドパターンのサブセットと比較され、第4のレベルのグリッドパターンが選択される。選択された第4のレベルのグリッドパターンに基づいて、第4の鍵成分が取得される。次いで、第1の鍵成分、第2の鍵成分、第3の鍵成分および第4の鍵成分またはそれらのサブセットを使用して、暗号鍵が生成される。
【００１２】
別の態様によれば、デバイスが、バイオメトリックデータを取得するように構成されたバイオセンサー回路と、バイオセンサー回路に結合された処理回路とを備える。処理回路は、バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択することと、第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得することとを行うように構成される。処理回路は、バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子を選択することと、第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得することとを行うようにさらに構成される。処理回路は、少なくとも第1の鍵成分および第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を取得するようにさらに構成される。
【００１３】
別の態様によれば、複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層が取得され、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられる。例示的な実施形態では、第1の複数のバイオメトリック記述子および第2の複数のバイオメトリック記述子は、合成的に事前生成され、第1の複数のバイオメトリック記述子が、複数の合成的に生成された隆線マップを含み、第2の複数のバイオメトリック記述子が、複数の合成的に生成されたグリッドパターンを含む。
【００１４】
バイオメトリック記述子の階層は、クライアントデバイスに送信される。一実施形態では、階層は、クライアントデバイスとのトランザクションの開始に応答して、クライアントデバイスに送信される。たとえば、サーバは、ユーザ識別子に関連する登録ユーザに関する暗号鍵を生成するよう求めるクライアントデバイスからの要求を受信し、サーバは、それに応答してクライアントデバイスにバイオメトリック記述子の階層を送信する。別の例では、公開鍵がクライアントデバイスから受信され、公開鍵は、第1の鍵成分および第2の鍵成分に少なくとも部分的に基づく。
【００１５】
いくつかの実施形態では、バイオメトリック記述子の更新された階層が、クライアントデバイスから受信されることがあり、更新された階層における少なくとも1つのバイオメトリック記述子が、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータを含む。他の可能な実施形態では、バイオメトリック記述子の更新された階層が、クライアントデバイスから受信されることがあり、第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットが、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータから導出されたバイオメトリック記述子と比較した第1の指定しきい値よりも小さい類似性パラメータを有するスパースバイオメトリック記述子を含む。第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットはまた、スパースバイオメトリック記述子と比較した第2の指定しきい値よりも大きい類似性パラメータを有する複数の選択されたバイオメトリック記述子を含む。
【００１６】
別の態様では、サーバが、クライアントデバイスと通信するように構成されたネットワークインターフェースと、ネットワークインターフェースに動作可能に結合された処理回路とを備える。処理回路は、複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得するように構成され、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられる。処理回路は、クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の階層を送信するようにさらに構成される。
【００１７】
ここで、単に例として、添付の図面を参照しながら、本開示の実施形態による装置または方法のいくつかの実施形態について説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】暗号鍵の生成のためのバイオメトリック記述子の階層の実施形態の概略ブロック図である。
【図２】バイオメトリックデータを使用する暗号鍵の生成のための方法の実施形態の論理フロー図である。
【図３】バイオメトリックデータを使用する暗号鍵の生成のための方法300の別の実施形態の論理フロー図である。
【図４】通信ネットワークの実施形態の概略ブロック図である。
【図５】暗号鍵の生成のためのバイオメトリック記述子の階層の別の実施形態の概略ブロック図である。
【図６】バイオメトリック記述子の階層の実施形態において使用される指紋のタイプの概略ブロック図である。
【図７】指紋およびサンプル隆線の配向Θの実施形態の概略ブロック図である。
【図８】隆線マップの実施形態の概略ブロック図である。
【図９】グリッドパターンの実施形態の概略ブロック図である。
【図１０】バイオメトリック記述子の階層の下位レベルを生成するための方法の実施形態の論理フロー図である。
【図１１】指紋データを使用する鍵生成のための方法の実施形態の概略ブロック図である。
【図１２】暗号鍵の生成のためのアサーションプロセスの実施形態の論理フロー図である。
【図１３】ユーザ固有階層を生成するための方法の実施形態の論理フロー図である。
【図１４】少なくとも1つの指紋を使用する暗号鍵の復元のための方法の実施形態の論理フロー図である。
【図１５】指紋の異なるサブセットを使用する暗号鍵の生成のための方法の実施形態の概略ブロック図である。
【図１６】暗号化サービスにおける鍵復元のための方法の実施形態の論理フロー図である。
【図１７】暗号化サービスを提供するための方法の実施形態の論理フロー図である。
【図１８】バイオメトリックデータを使用する暗号鍵生成のために構成されたデバイスの実施形態の概略ブロック図である。
【図１９】暗号化サービスを提供するように構成された暗号サーバの実施形態の概略ブロック図である。
【図２０】暗号化サービスを提供するための方法の実施形態の論理フロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
説明および図面は、様々な実施形態の原理を示すにすぎない。したがって、本明細書で明示的に説明されていないか、または示されていないが、本明細書および特許請求の範囲における原理を具現化し、本開示の趣旨および範囲内にある様々な構成を当業者が考案することが可能であることが諒解されよう。さらに、本明細書に記載される例は、主に、実施形態および概念を理解するのを助けるよう、教育上の目的のために意図されており、そのような具体的に記載される例および実施形態に限定されないものと解釈されるべきである。その上、いくつかの実施形態および具体的な例を記載する本明細書における記述は、それらの同等物を包含するよう意図されている。
【００２０】
概要
バイオメトリック記述子の複数のレベルを含む階層が生成され、第1のレベルにおけるバイオメトリック記述子が、次の下位レベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる。暗号鍵を生成するために、バイオメトリックデータが取得され、階層の第1のレベルにおけるバイオメトリック記述子と比較される。第1のレベルにおいて、バイオメトリック記述子のうちの1つが選択され、第1の選択されたバイオメトリック記述子に基づいて、第1の鍵成分が取得される。次いでバイオメトリックデータは、第1の選択されたバイオメトリック記述子に関連する階層の第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットと比較される。第2のレベルにおけるサブセット中のこれらのバイオメトリック記述子のうちの1つが選択され、第2の鍵成分が取得される。したがって、階層の第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットとバイオメトリックデータが比較される必要があるだけである。これは、暗号鍵を生成するプロセスにおいてランダム性を実現しながらも、比較の数および処理時間および計算負荷を減らす。
【００２１】
バイオメトリック記述子を選択し、鍵成分を生成するプロセスは、階層のレベルごとに続く。たとえば、階層がN個のレベルを含むとき、バイオメトリック記述子のN個の選択が行われ、N個の鍵成分が生成される。次いで、N個の鍵成分は、暗号鍵を生成するために使用される。
【００２２】
バイオメトリックデータを使用する例示的な暗号鍵生成および抽出
図1は、暗号鍵の生成のためのバイオメトリック記述子の階層の実施形態の概略ブロック図を示す。バイオメトリック記述子の階層110は、バイオメトリック記述子(BD)100、102、104、106の複数のレベル112、114、116、118を含む。階層110は、木のような構造を有し、階層110の上位レベルにおけるバイオメトリック記述子が、階層110の下位レベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる。たとえば、階層110の第1のレベル112におけるBD1は、第2のレベル114におけるバイオメトリック記述子BD1〜kのサブセットに関連付けられ、階層110の第1のレベル112におけるBDjは、第2のレベル114におけるバイオメトリック記述子BD1〜mのサブセットに関連付けられる。同じレベルにおけるサブセットは、異なる数のバイオメトリック記述子を含むことがあり、たとえば、サブセットBD1〜kにおけるバイオメトリック記述子102の数は、サブセットBD1〜mにおけるバイオメトリック記述子102の数よりも多いこと、もしくは少ないこと、またはサブセットBD1〜mにおけるバイオメトリック記述子102の数に等しいことがある。さらに、異なるレベルは、異なる数のバイオメトリック記述子を含むことがあり、たとえば、第2のレベル114は、第1のレベル112よりも多いが、第3のレベル116よりも少ないバイオメトリック記述子を含み得る。図1に示す例では、階層110はN個のレベルを含み、Nは2以上である。
【００２３】
階層110中の下位レベルにおけるバイオメトリック記述子は、上位レベルにおけるバイオメトリック記述子よりも多くの詳細または複雑性を有することが好ましい。たとえば、第2のレベル114におけるバイオメトリック記述子102は、同様のレベルの複雑性または詳細を有するが、第1のレベル112におけるバイオメトリック記述子100よりも多くの詳細を有し、第3のレベルのバイオメトリック記述子104は、第2のレベルのバイオメトリック記述子102よりも多くの詳細または複雑性を含む。さらに、下位レベルにおけるバイオメトリック記述子は、ランダムであるか、または上位レベルにおけるバイオメトリック記述子に対して独立していることが好ましい。レベル112、114、116、118の数もしくはバイオメトリック記述子100、102、104、106の数またはそれらの組合せは、所望のランダム性またはエントロピー値を達成するために調整され得る。バイオメトリック記述子100、102、104、106は、実際のバイオメトリックデータの集合、合成バイオメトリックデータまたはそれらの組合せから構成され得る。
【００２４】
一実施形態では、階層110は、複数のシステムユーザに関して事前生成される。階層110は、中央システムに記憶され、要求時にユーザのデバイスにダウンロードされる。階層110は、次いで、複数のユーザによって本明細書で説明するように、取得され、鍵生成、たとえば、鍵抽出プロセスと鍵復元プロセスの両方において使用される。一実施形態では、ユーザのバイオメトリックデータのセキュリティを保持するために、階層110は、ユーザのバイオメトリックデータ130の全体または実質的部分とマッチする単一のバイオメトリック記述子100、102、104、106を含まない。たとえば、バイオメトリック記述子は、特定のバイオメトリックまたはユーザのアイデンティティが識別可能となるような、ユーザのバイオメトリックデータの実質的部分を含まない。したがって、ユーザのバイオメトリックデータ130は、バイオメトリック記述子または階層110のみからは識別できない。これは、ユーザのバイオメトリックデータを含む少数のテンプレート(たとえば、およそ10個未満)を記憶し、次いでバイオメトリックデータ130をテンプレートとマッチングする既存の方法と比べてセキュリティを高める。これらの既存の方法では、不正アクセスがあった場合、ユーザのバイオメトリックデータ130は、テンプレートから、またテンプレートから生成された暗号鍵からも識別できる。
【００２５】
使用中に、バイオメトリックデータ130は最初に、第1のレベル112におけるバイオメトリック記述子100と比較され、強調表示されたブロックによって示されているように、第1のバイオメトリック記述子BDn100nが選択される。この第1の選択されたバイオメトリック記述子BDn100nに基づいて、関連する第1の鍵成分A120と、関連する第2のレベルのバイオメトリック記述子BD1〜m102のサブセットの両方が取得される。バイオメトリックデータ130は次いで、第2のレベルのバイオメトリック記述子BD1〜m102と比較され、強調表示されたブロックによって示されているように、第2のバイオメトリック記述子BD2102dが選択される。ここでも、この第2の選択されたバイオメトリック記述子BD2102dに基づいて、関連する第2のレベルの鍵成分B122と、関連する第3のレベルのバイオメトリック記述子BD1〜q104のサブセットの両方が取得される。図1にさらに見られるように、次いで、第3のレベルにおけるバイオメトリック記述子BD1104cがバイオメトリックデータ130に基づいて選択され、第3の鍵成分C124が取得される。バイオメトリック記述子106が階層110の第Nのレベル118において選択され、対応する第Nの鍵成分126が取得されるまで、このプロセスは続く。
【００２６】
N個の鍵成分またはそれらのサブセットは、暗号鍵128を取得するために使用される。たとえば、暗号鍵128を取得するためにN個の鍵成分に、またはそれらのサブセットに、暗号学的ハッシュ関数が適用され得る。N個の鍵成分またはそれらのサブセットを使用して暗号鍵128を取得するために他の方法が用いられてもよい。
【００２７】
図2は、バイオメトリックデータを使用する暗号鍵の生成のための方法200の実施形態の論理フロー図を示す。バイオメトリックデータはデバイスによって、たとえば、デバイスに組み込まれた、もしくはデバイスに結合されたバイオメトリックセンサーから、またはセキュアな接続を介して別のデバイスから取得される。バイオメトリックデータは、特定のバイオメトリックの画像、データ、または他の情報を含み得る。バイオメトリックデータは処理、操作され得、または本明細書で説明するようにバイオメトリック記述子100の比較および選択において使用する他のデータがバイオメトリックデータから導出され得る。バイオメトリック記述子の階層は、デバイスによってアクセスされる。階層は、すでにデバイス上に記憶されていること、または要求され、暗号サーバからダウンロードされることがある。
【００２８】
バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の複数のレベルの各レベルにおける1つのバイオメトリック記述子が選択される202。各レベルにおける選択された各バイオメトリック記述子に対応する鍵成分が決定されて、複数の鍵成分が取得される204。複数の鍵成分または複数の鍵成分のサブセットを使用して、暗号鍵が生成される206。また、暗号鍵を使用して、公開鍵が生成される。したがって、公開鍵も、本明細書で説明するように、鍵成分またはそれらのサブセットに少なくとも部分的に基づく。
【００２９】
ユーザ識別子および任意の生成された公開鍵が暗号サーバに送信されて、「バイオメトリックロック」情報として記憶される。バイオメトリックロック情報は、ユーザ識別子、鍵生成に使用された(指紋のセット、網膜などの識別情報のような)バイオメトリックの識別情報、および暗号鍵を生成するために使用された階層のバージョン識別子ならびに生成された任意の公開鍵または他の構成情報を含む。
【００３０】
図3は、バイオメトリックデータを使用する暗号鍵の生成のための方法300の別の実施形態の論理フロー図を示す。鍵生成のプロセスを開始するために、ユーザ識別子がデバイスによって取得される。たとえば、ユーザがデバイス上にユーザ名またはパスワードを入力する。ユーザ識別子を示す要求が暗号サーバに送られる。デバイスは、最初に暗号鍵を生成するために使用されたバイオメトリック記述子の階層のバージョンを含むユーザ識別子に関連するバイオメトリックロック情報を取得する。次いで、ユーザが、バイオメトリックロック情報において識別された少なくとも1つのバイオメトリックをスキャンするよう要求される。一実施形態では、ユーザが、複数の指紋などの複数のバイオメトリックをスキャンするよう要求され得る。さらに、指紋および網膜など、異なるバイオメトリックがスキャンされ得る。次いで、デバイスは、ユーザの要求されたバイオメトリックをスキャンまたは画像化し、バイオメトリックデータを取得する。
【００３１】
バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおいて、第1のバイオメトリック記述子が選択される302。次いで、第1のバイオメトリック記述子に基づいて第1の鍵成分が取得される304。バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子が取得される306。次いで、本方法は、階層110の次の下位レベルにおけるバイオメトリック記述子とバイオメトリックデータを比較し、第2のバイオメトリック記述子が選択される。第2のレベルにおける第2のバイオメトリック記述子に関連する鍵成分が取得される308。階層が別の下位レベルを含む場合、バイオメトリック記述子が選択され、鍵成分がレベルごとに取得されるまで、プロセスは繰り返す。次いで、鍵成分または鍵成分のサブセットを使用して、暗号鍵が生成される310。
【００３２】
次いで、暗号鍵は、暗号化、復号、認証、デジタル証明に、または他の目的および機能に使用され得る。
【００３３】
図4は、本明細書で説明する方法が機能し得る例示的な通信ネットワーク400の実施形態の概略ブロック図を示す。例示的な通信ネットワーク400は、ワイドエリアネットワーク(WAN)402、ローカルエリアネットワーク(LAN)404、ワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)406、ワイヤレスネットワーク408など、通信可能に結合されている1つまたは複数のネットワークを含む。LAN404およびWLAN406は、家庭または企業環境において機能し得る。ワイヤレスネットワーク408は、たとえば、3Gもしくは4Gセルラーネットワーク、GSMネットワーク、WIMAXネットワーク、EDGEネットワーク、GERANネットワークなど、または衛星ネットワーク、あるいはそれらの組合せを含み得る。
【００３４】
デバイスA412a、デバイスB412b、デバイスC412c、デバイスD412dおよびデバイスE412eなどのデバイスのいずれも、たとえば、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、モバイルフォン、スマートタブレット、ポイントオブセールデバイス、車両または本明細書で説明する機能を実行するように動作可能な他のタイプのデバイスを含み得る。デバイスA412aは、より詳細に示されている。デバイスA412aの様々な構成要素は、他の例示的なデバイス412b、412c、412dおよび412eにも含まれ得る。例示的なデバイスA412aは、ネットワークインターフェース416、バイオセンサー回路418、処理回路420およびメモリ/記憶デバイス422を含む。ネットワークインターフェース416は、ワイヤレスおよび/またはワイヤードネットワーク通信のためのインターフェースを含む。ネットワークインターフェース416はまた、デバイス412のリソースの一部または全部へのアクセスを可能にする前に認証を行う認証能力を含み得る。ネットワークインターフェース416はまた、ファイアウォール、ゲートウェイおよびプロキシサーバ機能を含み得る。
【００３５】
例示的な実施形態では、バイオセンサー回路418は、1つのバイオメトリックまたは複数のバイオメトリックの画像をキャプチャするための1つまたは複数のカメラまたはスキャナを含む。バイオメトリックは、個人の顕著な、測定可能な識別子を提供する生理的特性である。バイオメトリックは、指紋、手のひら静脈、顔認識、DNA、掌紋、虹彩認識、網膜スキャン、音声などを含み得る。マルチモードバイオメトリックセンサーは、同じバイオメトリックからの複数の画像(すなわち、1つの虹彩の複数の画像、もしくは同じ指の複数のスキャン)を取得すること、または異なるバイオメトリックからの情報(音声認識もしくは顔認識とともに複数の指のスキャンもしくは複数の指紋のスキャン)を取得することができる。マルチモードバイオメトリックシステムは、順次、同時に、それらの組合せで、または連続して、複数のバイオメトリックのバイオメトリックデータを取得することができる。バイオセンサー回路は、1つのバイオメトリックまたは複数のバイオメトリックのバイオメトリックデータをキャプチャするための2次元もしくは3次元画像化技法または他のタイプのセンサーを使用し得る。バイオセンサー回路418はまた、温度、動きおよび血圧センサーなど、なりすまし防止のための他のセンサーを含み得る。
【００３６】
処理回路420は、バイオメトリックデータからの暗号鍵の生成のための本明細書で説明する機能を実行するバイオメトリック鍵生成回路/モジュール424を含む。メモリ/記憶デバイス422は、バイオメトリック記述子の階層110および他の構成情報を記憶する。
【００３７】
暗号サーバ410は、デバイス412に暗号化サービスを提供するためのローカルまたはリモートサーバを含む。暗号サーバ410は、デバイス412に暗号化サービスを提供するように機能する暗号化サービス回路/モジュール432を含む。メモリ/記憶デバイス434は、バイオメトリック記述子の階層110および暗号化サービスのユーザに関連するバイオメトリックロック情報436を記憶する。メモリ/記憶デバイス434は、1つまたは複数の内部メモリデバイス、切り離されたメモリデバイス、ネットワーク接続記憶デバイス、ストレージエリアネットワーク、または1つの地理的ロケーションもしくは複数の地理的ロケーションに位置する他のメモリデバイスにおいて実装され得る。
【００３８】
ここで、バイオメトリックが少なくとも1つの指紋に関する指紋データを含む、バイオメトリック記述子の階層および鍵生成方法の様々な例について説明する。
【００３９】
指紋データを使用する暗号鍵生成のためのバイオメトリック記述子の例示的な階層
図5は、バイオメトリックデータが指紋データ502を含む、暗号鍵528の生成のためのバイオメトリック記述子の階層500の別の実施形態の概略ブロック図を示す。第1のレベル512におけるバイオメトリック記述子504は、指紋の6つのタイプ、すなわち、弓状紋、突起弓状紋、左蹄状紋、右蹄状紋、単純渦状紋、および二重渦状紋を含む。
【００４０】
ここで図6を参照すると、図6は、指紋の6つのタイプ600の概略ブロック図を示している。弓状紋602は、マクロ特異性をまったく有しない指紋を識別する指紋タイプである。突起弓状紋604は、1つのコアおよび1つのデルタを有する指紋であり、対称軸がデルタを通る。左蹄状紋606は、コアおよびデルタの1つのペアを有し、デルタが対称点の右側にある。右蹄状紋608は、コアおよびデルタの1つのペアを有し、デルタが対称の左側にある。単純渦状紋610は、2つのデルタおよび1つのコアを含んでいる。二重渦状紋612は、2つのコアおよび2つのデルタを含んでいる。
【００４１】
再び図5を参照すると、階層500の第1のレベル512における指紋505の6つのタイプは、異なる第1のレベルの鍵成分A520にそれぞれ関連付けられる。たとえば、タイプiが第iのタイプの指紋を表す場合、Kiは、関連する第1の鍵成分A520を表す。
【００４２】
第2のレベル514の場合、バイオメトリック記述子は、マクロ特異性の分布506に基づく。一実施形態では、マクロ特異性はコアおよびデルタを含む。たとえば、マクロ特異性の分布506は、指紋におけるコアおよびデルタの様々な構成または配置を含む。第2のレベルにおけるマクロ特異性の分布506は、異なる第2のレベルの鍵成分522にそれぞれ関連付けられる。たとえば、Miが第iの第2のレベルのマクロ特異性を表す場合、Kiは、関連する第2の鍵成分B522を表す。
【００４３】
第3のレベル516の場合、バイオメトリック記述子は、複数の点における隆線の配向角を表す隆線マップ508を含む。隆線マップを作るために、実際の指紋または合成指紋の画像上の複数の点において、そのロケーションにおける隆線の接線とベース軸との間の角度が決定される。この角度は、その点における隆線の配向と呼ばれる。隆線の配向Θは、0から179の間の値である。隆線配向の例が、図7に示されている。
【００４４】
図7は、指紋画像708中の1点におけるサンプル隆線706の隆線配向Θ704を描いている、例示的なベース軸700および接線702を示す。
【００４５】
再び図5を参照すると、第2のレベル514におけるコアおよびデルタ分布に基づいて、(数学的ジェネレータ関数によって、または実際の指紋のデータベースを使用することによって)複数の隆線マップが生成される。たとえば、一実施形態では、階層500は、たとえば、128個の第2のレベルのマクロ特異性分布506を含む。128個の第2のレベルのマクロ特異性分布506の各々は、64個の第3のレベルの隆線マップ508に関連付けられる。
【００４６】
図8は、隆線マップ800の実施形態の概略ブロック図を示す。隆線マップ800は、複数の点における隆線配向を表すベクトル802を含む。隆線マップ800は、コア804およびデルタ806の分布を示す。
【００４７】
再び図5を参照すると、第3のレベルの隆線マップ508は、異なる第3の鍵成分C524にそれぞれ関連付けられる。たとえば、隆線マップiが第iの隆線マップを表す場合、Kiは、関連する第3の鍵成分C524を表す。
【００４８】
階層500の第4のレベル518は、複数のグリッドパターン510を含む。グリッドパターンを生成するために、m*nのグリッドを使用して、隆線マップ508のエリアをオーバーレイし、mおよびnが、システムパラメータであるか、または特に個人ユーザもしくは個人ユーザのグループのために設定される。一実施形態では、1の値が、最も大きい数の特徴点を含むグリッドのk個のセルに割り当てられ、0の値が、残りのセルに割り当てられる。同順位(同様の数の特徴点を有する2つのセル)がある場合、セルは、グリッドの中央から始まる、外側への渦巻におけるそれらの順序に基づいて選択される。1の値を持つk個のセルを有するm*nグリッドは、有効なグリッドパターンを作成する。有効なグリッドパターンが、ベクトルにマッピングされる。グリッドパターンまたはマッピングされたベクトルのいずれかが、第4のレベルのバイオメトリック記述子510として使用され得る。有効なグリッドパターンおよび対応するベクトルが、第3のレベルの隆線マップ508の各々に関連するサブセットにおいて生成される。第4のレベルグリッドパターン510は、異なる第4の鍵成分D526にそれぞれ関連付けられる。たとえば、グリッドパターンiが第iのグリッドパターンを表す場合、Kiは、関連する第4の鍵成分D526を表す。
【００４９】
グリッドパターン510を生成するためにセルを選択する他の様々な方法が考えられる。たとえば、セルは、時間の経過とともにロバストに読み取られる可能性が高い特徴点の数に基づいて選択され得る。別の例では、セルは、隆線の密度に基づいて選択され得る。また別の例では、第4のレベルに関するグリッドパターン510を生成するようにセルを選択するために、複数の選択方法が同時にまたは反復的に使用される。
【００５０】
図9は、グリッドパターン900の例の概略ブロック図を示す。図9は、指紋画像904上にオーバーレイされたm*nグリッド902を示す。埋められているグリッド902中のセル906は、特徴点の数または特徴点の質または特徴点のロバストネスまたは隆線の密度または他のタイプの基準など、指定基準を満たす。生じたグリッドパターンが、2進値のベクトルにマッピングされる。たとえば、図9における6*8グリッドに関するグリッドパターンは、48個の2進値、たとえば、選択されたセルの場合は「1」、選択されていないセルの場合は「0」を有するベクトルにマッピングされる。グリッドが5*6グリッドとして構成され、30個のセルを含む別の例示的な場合では、30個のセルは、4バイトの数によって表される。4バイトの数の各々は、可能な構成のうちの1つを表す。この4バイトの数におけるいくつかの値は、指紋の有効な構成を表さないことがある。30個のうち1/3のセルのみが、十分な数の特徴点を有するなど、指定基準を満たし、中央から始まる渦巻の平均的長さが15であると仮定すると、15個のグリッドパターンのみが有効であり得る。
【００５１】
再び図5を参照すると、別の実施形態では、第5のレベルが階層500に追加され得る。第5のレベルにおけるバイオメトリック記述子は、第4のレベルのバイオメトリック記述子510における特徴点に関係するさらなる詳細を指定し得る。たとえば、第5のレベルのバイオメトリック記述子は、隆線上の孔のロケーションを指定し得る。
【００５２】
階層500は、生成されると、暗号サーバによって記憶される。隆線マップなど、バイオメトリック記述子のうちのいくつかは、数学的に記述される。その場合、隆線マップを生成したジェネレータ関数およびパラメータを記憶することで十分である。他のバイオメトリック記述子は、適正なサイズの整数として記憶される点または行列またはベクトルの座標を含むだけでよい。好ましくは、階層は複数のユーザに関して事前生成され、たとえば、バイオメトリック記述子の階層500は、複数のユーザのバイオメトリックデータを使用することなく生成されるか、またはユーザ登録前に生成される。
【００５３】
使用中に、指紋データ502は最初に、第1のレベル512における指紋タイプ504a〜nと比較され、強調表示されたブロックによって示されているように、第1の指紋タイプ504cが選択される。この選択された第1のレベルの指紋タイプ504cに基づいて、関連する第1の鍵成分A520とマクロ特異性の関連する第2のレベルの分布506のサブセットの両方が取得される。指紋データ502は次いで、第2のレベル514におけるマクロ特異性の関連する第2のレベルの分布506a〜nのサブセットと比較され、強調表示されたブロックによって示されているように、マクロ特異性の第2のレベルの分布506bが選択される。マクロ特異性のこの選択された第2のレベルの分布506bに基づいて、関連する第2の鍵成分B522と第3のレベルの隆線マップ508a〜nの関連するサブセットの両方が取得される。
【００５４】
第3のレベル516の場合、隆線マップが、指紋データから生成され、第3のレベルの隆線マップ508a〜nの関連するサブセットと比較される。第3のレベルの隆線マップ508aが選択され、関連する第3の鍵成分C524が取得される。第4のレベル518の場合、本明細書でより詳細に説明するように、指紋データおよび選択された第3のレベルの隆線マップ508aから部分的にグリッドパターンが生成される。グリッドパターンは、選択された第3のレベルの隆線マップ508aに関連する第4のレベルのグリッドパターン510a〜nのサブセットと比較される。第4のレベルのグリッドパターン510aが選択され、関連する第4の鍵成分D526が取得される。
【００５５】
4つの鍵成分A、B、C、Dまたは4つの鍵成分のサブセットは、暗号鍵528を取得するために使用される。たとえば、暗号鍵128を取得するために4つの鍵成分に、または4つの鍵成分のサブセットに、暗号学的ハッシュ関数が適用され得る。鍵成分またはそれらのサブセットを使用して暗号鍵528を取得するために他の方法が用いられてもよい。
【００５６】
図10は、バイオメトリック記述子の階層の下位レベルを生成するための方法の実施形態の論理フロー図を示す。バイオメトリック記述子の階層の1つまたは複数のレベルに関するバイオメトリック記述子を生成するために、様々な技法が用いられ得る。一般に、バイオメトリック記述子は、合成的に生成されること、または実際のバイオメトリックからのデータに基づいて生成されることがある。1つまたは複数の関数を使用して、合成的に生成されたバイオメトリック記述子が数学的に構成される。一実施形態では、合成的に生成されたバイオメトリック記述子が実際のバイオメトリックデータから抽出されない。
【００５７】
たとえば、例示的な実施形態では、複数の隆線マップが合成的に生成される1002。ジェネレータ関数が、合成隆線配向を生成し、使用されて、合成隆線マップが生成される。デルタ(di)およびコア(ci)のロケーションに基づく隆線マップに関するジェネレータ関数の例を、以下で与える。この関数は、パラメトリックであり、単一のコアおよびデルタの設定のためのいくつかの隆線マップ配向を生成する。以下の式を使用して、隆線の配向マップが抽出され得る。
【００５８】
【数１】
2018510593.tif 000003
【００５９】
関数gは、
【００６０】
【数２】
2018510593.tif 000004
【００６１】
個の値のセットに対して計算された各点における配向に関する訂正値を与える。
【００６２】
【数３】
2018510593.tif 000005
【００６３】
隆線配向を生成するために使用されるL個の数のアレイとして、
【００６４】
【数４】
2018510593.tif 000006
【００６５】
を設定する。単一の第2のレベルのコアおよびデルタ分布に対して適用される複数の
【００６６】
【数５】
2018510593.tif 000007
【００６７】
個の設定を使用して、複数の隆線マップ1004を生成することができる。代替として、実際の指紋から隆線マップを導出すること、または合成的に生成された隆線マップと実際の指紋から導出された隆線マップとの組合せを使用することが可能である。隆線マップ1004の例が、図10に示されている。
【００６８】
グリッドパターンを生成するために、少なくとも1つの隆線マップを使用して密度マップが導出される1006。たとえば、隆線マップ上にm*nグリッドをオーバーレイすることによって、密度マップが生成される。グリッドのセル中の隆線の数がカウントされる。次いで、グレースケールが適用されて、セル中の隆線の数が表され、密度マップが取得される。密度マップ1008の例が、図10に示されている。密度マップ1008のより暗い部分は、より高い隆線密度を表し、より明るい部分は、より低い隆線密度を表す。
【００６９】
次に、輪郭マップが生成される1010。例示的な実施形態では、ガボールまたは類似のタイプの関数、たとえば、反復的ガボールフィルタ(たとえば、様々な尺度および回転によるガボールフィルタからなるフィルタバンク)が隆線マップおよび密度マップに適用されて、輪郭マップが生成される。たとえば、隆線マップ中の複数の点において隆線マップおよび密度マップに基づいてガボールフィルタを適用することによって、生成された隆線を含む輪郭マップが取得される。生成された隆線に加えて、特徴点も輪郭マップ中に生成され得る。このプロセスは、特徴点のタイプ、ロケーションおよび配向など、実際の指紋の特徴点特性を含む輪郭マップをもたらす。輪郭マップ1012の例が、図10に示されている。
【００７０】
特徴点が輪郭マップから抽出され、グリッドパターンが生成され得る1014。たとえば、特徴点の詳細は、特徴点テンプレートおよびテンプレートフィルタを使用することによって抽出される。同じ隆線マップから複数の異なる輪郭マップを取得することが可能である。たとえば、同じ隆線マップに異なる密度マップを適用し、ガボール関数を使用することによって、複数の異なる輪郭マップが取得され得る。
【００７１】
次いで、生成された輪郭マップおよびそれらの対応する抽出された特徴点が、たとえば、階層の第4のレベルにおいて、バイオメトリック記述子として使用され得る。たとえば、m*nグリッドが、生成された輪郭マップ上にオーバーレイされ、グリッドからのセルが、セルに位置する特徴点の数または他の基準に基づいて選択される。指定された数kの特徴点がグリッドの特定のセル内に位置する(たとえば、k=1)場合、そのセルは「1」に等しく、そうでない場合、セルは「0」に等しい。「1」および「0」のグリッドパターンはベクトルにマッピングされる。
【００７２】
このプロセスを使用して、グリッドパターンのサイズを変えることによって、階層に追加のレベルが追加され得る。たとえば、第4のレベルの場合、m=2であるm*mグリッドが、グリッドパターンを取得するために使用される。2×2グリッドが隆線マップ上にオーバーレイされ、各セル中の特徴点がカウントされる。次いで、次の下位レベルにおいて、増大したサイズのグリッド、たとえば、4×4グリッドが、グリッドパターンを取得するために使用される。次いで、16×16グリッドマップが、グリッドパターンを取得するために次の下位レベルに使用される。このプロセスは、連続するレベルごとに増加した詳細を作成する。
【００７３】
指紋データを使用する例示的な暗号鍵生成
図11は、指紋データを使用する鍵生成のための方法1100の実施形態の概略ブロック図を示す。指紋データを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおいて、第1のレベルの指紋タイプが選択される1102。第1のレベルの指紋タイプに基づく第1の鍵成分が取得される1104。マクロ特異性の第2のレベルの分布が選択される1106。マクロ特異性のこの選択された第2のレベルの分布に少なくとも基づいて、関連する第2の鍵成分が取得される1108。指紋データを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第3のレベルにおいて、第3のレベルの隆線マップが選択される1110。第3の鍵成分が取得される1112。指紋データを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第4のレベルにおいて、第4のレベルのグリッドパターンが選択される1114。選択された第4のレベルのグリッドパターンに関連する第4の鍵成分が取得される1116。次いで第4の鍵成分は、暗号鍵を取得するために使用される。
【００７４】
図12は、暗号鍵の生成のためのアサーションプロセスの実施形態の論理フロー図を示す。あるレベルにおいてマッチすることがない場合、そのレベルにおける最も近いバイオメトリック記述子が選択される1202。これにより、代替的可能性としていくつかの候補鍵成分が生じる。候補鍵成分は、好ましくは、正しい可能性の観点から順序付けられ、テストされる1204。鍵候補の最も可能性が高い組合せがテストされ、成功しなかった場合、鍵候補の2番目に可能性が高い組合せがテストされ、鍵成分の最も可能性が低いが依然として可能な組合せが考慮されるまで、以下同様である。
【００７５】
候補鍵成分をテストする1204の別の実施形態では、各候補鍵成分が、修正多項式点に対するオフセットを割り当てられる。既知の鍵成分を修正多項式点と組み合わせることによって、多項式点が計算される。十分な数のそのような多項式点を計算した後、これらは補間され、候補暗号鍵が生じる。記憶された修正多項式点およびオフセットから多項式点を計算するための方法は、参照により本明細書に組み込まれる、Public Key Cryptography:Lecture Notes in Computer Science、Volume 1751、373〜390ページ(2000年)において発表された、P. Bohannon、M. JakobssonおよびS. Srikwanによる「Cryptographic approaches to privacy in forensic DNA databases」において説明されている。
【００７６】
候補暗号鍵が対称鍵であるとき、候補暗号鍵は、結果を検証するために少なくとも1つの記憶された暗号文を復号することによってテストされる。非対称または公開鍵暗号作成方法の場合、候補暗号鍵は、対応する公開鍵により暗号化された暗号文を復号することによって、または対応する公開鍵を計算し、それを記憶された公開鍵と比較することによって、検証される。候補暗号鍵が成功裏に検証された場合1206、候補暗号鍵は暗号鍵として出力される1208。
【００７７】
場合によっては、多数(N個)のバイオメトリック記述子が指紋データと比較的類似している。この問題は、鍵抽出が実行されるたびにN個の比較的類似しているバイオメトリック記述子のうちの異なるものが選択され得るので、同じ暗号鍵を生成することの難しさにつながる。
【００７８】
この問題を軽減するのを助けるために、エラーを有する階層中のレベルにおけるバイオメトリック記述子が、そのレベルにおける同じバイオメトリック記述子の選択を支援するために並べ替えられ得る。例示的な実施形態では、指紋データと類似しているN個のバイオメトリック記述子のセットが取得される1210。実際の指紋データと最も類似しているこのセットからのバイオメトリック記述子のうちの1つが選択され、「マッチ」と呼ばれる1212。N個のバイオメトリック記述子のセットの中でロケーションN/2に「マッチ」が入るように、N個のバイオメトリック記述子のセットが並べ替えられる1214。変更された階層が保存され、その後に使用するために更新されたバージョン識別子とともに暗号サーバに送信される。後続の鍵抽出の間に、ロケーションN/2における最も類似しているバイオメトリック記述子が選択される1216。
【００７９】
選択が依然として見つからない場合、少なくとも、ロケーションN/2およびN/2+1およびN/2+2におけるバイオメトリック記述子が、テストのための候補として選択されるべきである。この手法を使用すると、最も近いマッチが(N個の最も近いバイオメトリック記述子の中央にある)ロケーションN/2にあるので、正しいバイオメトリック記述子を選択する確率が高まる。この手法は、最も近いマッチが、他の近い候補の中央にあるN/2に位置するので、多数のバイオメトリック記述子が実際の指紋データと類似している場合でも安定的である。この手法の後に候補暗号鍵が成功裏に検証された場合1218、候補暗号鍵は暗号鍵として出力される1220。
【００８０】
いくつかの場合には、候補鍵成分を選択するにあたり、あるレベルにおけるどのバイオメトリック記述子も指紋データと十分に類似していない。他の場合には、候補暗号鍵のいずれも検証されていない。これらのような場合、実際の指紋データがバイオメトリック記述子に挿入される。たとえば、あるレベルにおけるバイオメトリック記述子の選択においてエラーが発生したとき、デバイスは、そのレベルに関するバイオメトリック記述子の新しいセット、または少なくとも、上位レベルにおけるバイオメトリック記述子のうちの1つに関連する新しいサブセットを生成する。新しいバイオメトリック記述子のうちの少なくとも1つは、ユーザ識別子に関連する実際の指紋データを含む。関連する識別子に関する階層は、バイオメトリック記述子の新しいセットまたはサブセットにより変更され1224、階層のバージョン識別子が更新される。階層の更新されたバージョンおよびユーザ識別子は、暗号サーバに送信される。次いで、階層の更新されたバージョンは、その後、関連するユーザ識別子に使用される。指紋データおよび実際の指紋データに基づく実際のバイオメトリック記述子は、不正アクセスを防止するためにローカルデバイスから消去される。実際の指紋データを挿入するこの手法は、そのユーザに関する実際の指紋データとマッチするバイオメトリック記述子が各レベルにあることを保証する。実際の指紋データを挿入するこの手法は、バイオメトリック記述子を並べ替える前述の方法とともに、または当該方法に代えて使用され得る。
【００８１】
図13は、ユーザ固有階層を生成するための方法1300の実施形態の論理フロー図を示す。一実施形態では、ユーザ固有階層を生成するために、階層におけるバイオメトリック記述子にユーザに関する指紋データが含められる。
【００８２】
この例示的な実施形態では、事前生成された一般的階層が最初に作成される1302。一般的階層の最初の2つのレベルは、上述したバイオメトリック記述子、たとえば、指紋のタイプならびにデルタおよびコアの分布からなる。一般的階層の第3のレベルを作成するために、m*nグリッドとともに複数の隆線マップがオーバーレイされる。グリッドのセルは、単一の特徴点が1つのセル内に入り得るが、2つの特徴点が任意の1つのセル内に入る可能性が低くなるように、サイズ決定されることが好ましい。1つの特徴点がグリッドの特定のセル内に位置する場合、そのセルは「1」に等しく、そうでない場合、セルは「0」に等しい。次いで、グリッドパターンが決定され、ベクトルがグリッドパターンにマッピングされる。このプロセスにより、複数の一般的グリッドパターンおよび対応する一般的ベクトルが生じる。たとえば、セル中の特徴点の数、隆線の密度など、グリッドパターンを生成するようにセルを選択するために他の基準が使用されてもよい。
【００８３】
次いで、一般的グリッドパターンは、実際の指紋から抽出された確率データと比較される。たとえば、特徴点の密度マップが、実際の指紋のデータベースに基づいて生成され、一般的グリッドパターンと比較される。特徴点の確率分布が、実際の指紋のデータベースに基づいて生成される。次いで、一般的グリッドパターンは、実際の指紋データに基づく確率の分布を割り当てられる。確率のしきい値から外れているいくつかの一般的グリッドパターンは処分され得る。実際の指紋の他の特性も考慮され、一般的グリッドパターンを生成するにあたっての制約として使用される。一般的グリッドパターンは一般的ベクトルにマッピングされる。次いで、一般的グリッドパターンおよび/または一般的ベクトルは、一般的階層において、第4のレベルにおけるバイオメトリック記述子として挿入される。
【００８４】
一般的階層は、ユーザに関する暗号鍵の生成における開始点として使用される。ユーザの指紋のセットに関する指紋データが取得される。特徴点のグリッドパターンが、指紋のセットにおける第1の指紋の隆線マップから導出され、指紋グリッドパターンが指紋ベクトルにマッピングされる。指紋ベクトルは、一般的階層の第4のレベルにおける複数の一般的ベクトルと比較され1304、一般的グリッドパターンのうちの1つが可能なマッチであるかどうかが判断される1306。
【００８５】
マッチが可能であるとき、指紋ベクトルとの可能なマッチである一般的ベクトルが、スパースベクトルとして指定される。スパースベクトルは、指紋グリッドパターンに基づく指紋ベクトルに対する完全なマッチであるか、または第1の類似性パラメータ内にあり得る。たとえば、類似性パラメータがハミング距離を含むとき、スパースベクトルは、指紋ベクトルからの第1の指定しきい値内の最小ハミング距離(たとえば、min_hamは2以下である)を有し得る。他のタイプの類似性パラメータが使用されてもよく、または指紋データとバイオメトリック記述子との間の類似性を測定するための他の方法が用いられ得る。
【００８６】
次いで、複数の第4のレベルのグリッドパターンおよび対応する第4のレベルのベクトルが、ベクトルの確率分布に従って一般的階層から取得される。スパースベクトルが複数の第4のレベルのベクトルと比較され、比較ごとに類似性パラメータが計算される。類似性パラメータに基づいて、スパースベクトルとは異なる第4のレベルのベクトルが選択される。例示的な実施形態では、スパースベクトルからの第2の指定しきい値よりも大きい類似性パラメータを有する第4のレベルのベクトル(または選択された第3のレベルのグリッドパターンに関連する第4のレベルのベクトルのサブセット)が選択される1308。たとえば、類似性パラメータは、ハミング距離を含むことができ、しきい値内の最小ハミング距離(たとえば、min_hamは5以上である)を有する合成ベクトルが選択される。このプロセスは、鍵抽出中にロバストに選択されるように、スパースベクトルが他の第4のレベルのベクトル(または選択された第3のレベルのグリッドパターンに関連する第4のレベルのベクトルのサブセット)とは十分に異なることを保証する。このプロセスの代替または追加として、互いの最小ハミング距離内にある第4のレベルのベクトル(または選択された第3のレベルのグリッドパターンに関連する第4のレベルのベクトルのサブセット)のみが選択される。たとえば、互いから5以下であるハミング距離を有する第4のレベルのベクトルが選択される。したがって、選択された第4のレベルのベクトルは、互いに十分に類似しているので、スパースベクトルが区別される。例示的な実施形態では、スパースベクトルは、バイオメトリックデータに対する、他の選択された第4のレベルのベクトル(または選択された第3のレベルのグリッドパターンに関連するサブセット中の他の第4のレベルのベクトル)よりも大きい類似性を示す類似性パラメータを有する。
【００８７】
所定数の第4のレベルのベクトルが選択された後、選択された第4のレベルのベクトルにスパースベクトルが挿入され1310、それらの順序がランダム化される。次いで、第4のレベルにおけるバイオメトリック記述子として、スパースベクトルおよび選択された第4のレベルのベクトルを含むように、一般的階層が更新される1312。次いで、更新された階層を使用して本明細書で説明するように暗号鍵が生成され得る。このプロセスは、第4のレベルにおけるバイオメトリック記述子に関して説明されるが、同様のプロセスが他のレベルにおいて、たとえば、第3のレベルの隆線マップまたは第5以下のレベルにおける任意のバイオメトリック記述子で実行されてもよい。たとえば、階層の1つまたは複数のレベルが、バイオメトリックデータに対する、そのレベルにおける他のバイオメトリック記述子よりも大きい類似性を示す類似性パラメータを有するバイオメトリック記述子を含むように、更新され得る。
【００８８】
更新された階層は、更新されたバージョン番号を割り当てられ、ユーザに関するバイオメトリックロック情報の一部として記憶される。更新された階層およびバージョン番号ならびに関連するユーザ識別子は、暗号サーバに送信される。暗号サーバは、更新された階層およびバージョン番号ならびに関連するユーザ識別子を受信する。暗号サーバは、更新された階層およびバージョン番号を、ユーザに関連するバイオメトリックロック情報として記憶する。暗号鍵の生成を求める要求が、クライアントデバイスからユーザ識別子とともに受信されたとき、暗号サーバは、ユーザ識別子に関連する更新された階層をクライアントデバイスに送信する。
【００８９】
マッチが可能ではないとき1306、ユーザに関連する指紋データから導出されたベクトルが階層に挿入され得る。上記と同様に、複数の第4のレベルのグリッドパターンまたは対応する第4のレベルのベクトルが取得される1314。ユーザの識別子に関連する実際の指紋データから、特徴点のグリッドパターンが取得される。ベクトルがこのグリッドパターンから導出され、第4のレベルのグリッドパターン(たとえば、選択された第3のレベルのグリッドパターンに関連する第4のレベルのベクトルのサブセット内)に挿入される1316。したがって、階層は、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータに基づく少なくとも1つのバイオメトリック記述子を含むように更新される。
【００９０】
一般的階層の第4のレベルは、ユーザに関連する指紋データに基づくベクトルを含むように変更される1320。階層のバージョン識別子が更新される。階層の更新されたバージョン、更新されたバージョン識別子およびユーザ識別子は、暗号サーバに送信される。次いで、階層の更新されたバージョンは、暗号サーバによって記憶され、その後、関連するユーザ識別子に使用される。指紋データおよび実際の指紋データに基づく実際のベクトルは、不正アクセスを防止するためにローカルデバイスから消去される。
【００９１】
実際の指紋データを挿入するこの手法は、階層の第4のレベルにおいて実際の指紋データとマッチするベクトルがあることを保証する。さらに、この手法は、階層の第4のレベルにおけるバイオメトリック記述子を指紋データとマッチングするプロセスを加速させるのを助ける。このプロセスは、第4のレベルにおけるバイオメトリック記述子に関して説明されるが、同様のプロセスが他のレベルにおいて、たとえば、第3のレベルの隆線マップまたは第5以下のレベルにおける任意のバイオメトリック記述子で実行されてもよい。たとえば、階層の1つまたは複数のレベルが、ユーザの指紋データに基づくバイオメトリック記述子を含むように更新され得る。さらに、ユーザの指紋データに基づくバイオメトリック記述子をあるレベルに挿入するこのプロセスは、本明細書で説明する他のプロセスとともに実行され得る。たとえば、そのレベルにおける他のバイオメトリック記述子が、ユーザの指紋データに基づくバイオメトリック記述子からの指定しきい値よりも大きい類似性パラメータを有するように選択され得る。
【００９２】
好ましくは、鍵生成が最初に実行され、同じユーザに関しては繰り返されない。場合によっては、指紋データから暗号鍵が最初に生成されると、暗号鍵から公開鍵も生成され得る。したがって、公開鍵は、生成されるか、または鍵成分もしくはそれらのサブセットに少なくとも部分的に基づく。公開鍵およびバイオメトリックロック情報が暗号サーバ410に送信される。暗号サーバ410は、公開鍵およびバイオメトリックロック情報ならびにバイオメトリック記述子の階層の任意の更新されたバージョンを関連するユーザ識別子とともに記憶する。
【００９３】
鍵生成後に、ユーザがメッセージを暗号化もしくは復号すること、または暗号鍵を使用して認証を実行することを必要とするとき、鍵復元が実行される。鍵復元は、いくつかの実施形態では、鍵生成のプロセスと同様である。
【００９４】
図14は、少なくとも1つの指紋を使用する暗号鍵の復元のための方法1400の実施形態の論理フロー図を示す。バイオメトリック記述子の階層および少なくとも1つの指紋に関するデータが取得される1402。一例では、階層は、圧縮されたフォーマットで暗号サーバからダウンロードされる。圧縮されたフォーマットは、ダウンロード時間を減らし得るが、デバイスはその場合、階層のデータを抽出する必要がある。代替的に、デバイスによるより少ない処理を必要とするが、より長いダウンロード時間を必要とする、階層の完全記述バージョンがダウンロードされ得る。別の代替では、個人情報検索(PIR:private information retrieval)システムが、情報のセキュリティに影響を与えることなく転送されなければならない情報の量を制限するために、階層をダウンロードするにあたり暗号サーバにインタラクティブに照会することができる。
【００９５】
階層を取得した後、または階層を取得するのと並行して、ユーザの少なくとも1つの指紋に関するデータが、たとえば、指紋をスキャンまたは画像化することによって、取得される。指紋データは、指紋の少なくとも1つの画像もしくは指紋の複数の画像または指紋中のマクロ特異性および特徴点のロケーションを示す他の情報を含む。
【００９６】
階層の第1のレベルの場合、指紋データから指紋特徴が検出されて、指紋のタイプが決定される1404。たとえば、指紋画像が処理されて、任意のコアおよびデルタの数およびロケーションが決定される。次いで、任意の検出されたコアおよびデルタの数およびロケーションに基づいて、指紋のタイプが決定される。次いで、決定された指紋タイプが、階層の第1のレベルにおける6つの異なるタイプと比較される。比較に基づいて、6つの指紋タイプのうちの1つが選択され、選択された指紋タイプに関連する第1の鍵成分が取得される1406。
【００９７】
階層の第2のレベルの場合、指紋データにおけるデルタおよびコアの分布が指紋データから検出される1408。たとえば、コアおよびデルタの位置およびロケーションが指紋データから取得される。この情報は、検出されたコアおよびデルタの間またはベース軸の間の距離および角度のベクトルを含み得る。次いで、この情報は、選択された指紋タイプに関連する第2のレベルにおけるデルタおよびコア分布のサブセットと比較される。この比較に基づいて、サブセットにおけるコアおよびデルタ分布のうちの1つが選択され、関連する第2の鍵成分が取得される1410。
【００９８】
階層の第3のレベルの場合、複数の点における隆線の配向を決定するために、指紋データを処理することによって隆線マップが取得される1412。隆線マップは、選択されたコアおよびデルタ分布に関連する階層における第3のレベルの隆線マップのサブセットと比較される。この比較に基づいて、サブセットにおける第3のレベルの隆線マップのうちの1つが選択され、関連する第3の鍵成分「s」が取得される1414。
【００９９】
階層の第4のレベルの場合、特徴点のグリッドパターンを決定するために、指紋データが処理される1416。まず、指紋データから導出された隆線マップが、選択された第3のレベルの隆線マップと位置合わせされる。指紋データから導出された隆線マップが、その隆線配向が選択された第3のレベルの隆線マップと位置合わせされるまで、回転および平行移動する。その場合、位置合わせされた隆線マップ上に様々な特徴点が配置される。これらの特徴点は、たとえば、隆線の終点、隆線の分岐、島状隆線(island ridge)、点、非常に短い隆線、橋、突起(spur)、目、2分岐(double bifurcation)、および3分岐(trifurcation)を含み得る。次いで、既定のm*nグリッドが、位置合わせされた隆線マップのエリアにオーバーレイされる。
【０１００】
指定基準を満たすセルがグリッドにおいて選択されて、グリッドパターンが生成される1418。一例では、オーバーレイされたグリッドの各セルにおける特徴点の数がカウントされ、最大数の特徴点を有するK個のセルが選択され、Kが(たとえば、K=8などの)パラメータである。2つのセルが同じ数の特徴点を有するとき、それらのセルは、指紋エリアの中央から始まって外側へ回転する渦巻におけるそれらの出現順序に基づいて選択され得る。次いで、選択されたセルのグリッドパターンが、階層の第4のレベルにおけるグリッドパターンと比較される。一実施形態では、グリッドパターンは、ハミング重みxを有するベクトルにマッピングされる。次いで、このマッピングされたベクトルは、第4のレベルのグリッドパターンから生成されたベクトルと比較される。マッピングされたベクトルに最も密接に対応する、たとえば、マッピングされたベクトルからの最小ハミング距離を有する、第4のレベルのベクトルが選択される。選択された第4のレベルのベクトルのインデックス、すなわち、ベクトルのシーケンスにおけるそのロケーションは、「ベクトル番号」であり、使用されて第4の鍵成分が取得される1420。
【０１０１】
4つの鍵成分またはそれらのサブセットが使用されて、暗号鍵が取得される1422。例示的な実施形態では、第1の鍵成分は2ビットのエントロピーを提供し、第2の鍵成分は7ビットのエントロピーを提供し、第3の鍵成分は6ビットのエントロピーを提供し、第4の鍵成分は10ビットのエントロピーを提供する。したがって、暗号鍵は25ビットのエントロピーを有する。2本の指に関してこのプロセスを実行することによって、計50ビットのエントロピーが生成される。さらに、階層におけるいずれのバイオメトリック記述子も、すべての指紋データに対するテンプレートまたはマッチではないので、許可されていないユーザが階層およびバイオメトリックロック情報にアクセスして、どのバイオメトリック記述子がユーザに対応するか、またはどのバイオメトリック記述子が別のユーザに対応するか、または合成的に生成されるかを判断するのは可能ではない。したがって、ユーザのバイオメトリックデータのセキュリティは、ユーザの指紋データに対応する単一のテンプレートを記憶する他の方法と比べて高くなる。
【０１０２】
図15は、指紋の異なるサブセットを使用する暗号鍵の生成のための方法1500の実施形態の概略ブロック図を示す。この実施形態では、暗号鍵を取得するために、多項式補間方法が使用される。定数の多項式点が取得された後、参照により本明細書に組み込まれる、A. Shamirによる、Communications of the ACM 22 (11):612〜613ページにおいて発表された記事「How to share a secret」において説明された方法などの方法を使用して、多項式点の組合せが補間される。この方法は、次数k-1の多項式を定義するためにk個の点に基づく。k-1個の正の整数a1、・・・、ak-1を使用して、多項式は次のように定義され得る。
f(x)=a0+a1x+a2x2+a3x3+・・・+ak-1xk-1
多項式が任意のn個の点により補間され、たとえば、i=1,...nを設定して、(i,f(i))を取り出すことができる。これらのペアのk個の任意のサブセットを仮定すると、補間を使用して多項式の係数が取得され得る。暗号鍵は定数項a0として設定される。多項式を決定するために、N個の指紋に対応するN個の鍵成分によって、n個の点が定義される。たとえば、第1の多項式点1504を決定するように、鍵成分を生成するために指紋データとして、親指の指紋1502が使用される。第2の多項式点1508を決定するように、鍵成分を生成するために指紋データとして、インデックス指jの指紋が使用される。定数の多項式点が取得された後、多項式f(x)の係数を取得するために、多項式点の組合せが補間される。
【０１０３】
図16は、鍵生成のための方法1600の実施形態の論理フロー図を示す。例示的な一実装形態によれば、暗号サーバ1630は、複数のクライアントデバイス1640に暗号化サービスを提供する。暗号化サービスの一部として、暗号サーバ1630は、バイオメトリック記述子の事前生成された階層を取得する1602。事前生成された階層は、ユーザ識別子に関連する暗号鍵を生成するために、複数のクライアントデバイスによって使用される。一実施形態では、バイオメトリック記述子の事前生成された階層1922は、複数のユーザのバイオメトリックデータを使用することなく生成される。一般に、バイオメトリック記述子は、ランダムに収集された実際のバイオメトリックからのデータに基づいて生成されるか、または合成的に生成され得る。
【０１０４】
デバイス1640は、暗号化を求めるユーザからの要求およびユーザ識別子を受信する1604。ユーザが暗号化サービスに以前に登録されていない場合、デバイス1640は、新しい登録ユーザを設定することを求める要求を関連するユーザ識別子とともに送信する1606。暗号サーバ1630は、バイオメトリック記述子の事前生成された階層を、暗号鍵の生成のためにデバイス1640に送信する1608。デバイス1640は、ユーザから指紋データを取得し、本明細書で説明するように、バイオメトリック記述子の事前生成された階層を使用して鍵復元を試みる。
【０１０５】
デバイス1640は、バイオメトリック記述子の事前生成された階層を、階層の1つもしくは複数のレベルにおけるバイオメトリック記述子を挿入すること、またはあるレベルにおける1つもしくは複数のバイオメトリック記述子を並べ替えること、または本明細書で説明するように暗号鍵生成を支援するための他の修正を実行することによって、更新し得る。デバイスは、任意の更新された階層を更新されたバージョン番号およびユーザ識別子とともに暗号サーバに送信し1614、暗号サーバ1630は、更新された階層をその更新されたバージョン識別子とともに、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックロック情報として記憶する1616。階層の更新されたバージョンは、その後、ユーザ識別子に関連する暗号化要求に使用される。しかし、バイオメトリック記述子の事前生成された階層は、新しいユーザまたは関連する更新された階層を有しない複数のユーザのうちの他の者によって使用されるように、送信され続ける。
【０１０６】
デバイス1640は、本明細書で説明するように鍵生成方法を使用して、指紋データおよび更新された階層を使用して暗号鍵を取得すること1618に進む。暗号化サービスが公開鍵暗号システムであるとき、デバイス1640は、暗号鍵を使用して公開鍵を決定する。デバイス1640は、公開鍵および関連するユーザ識別子を暗号サーバ1630に送信する。暗号サーバは、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックロック情報の一部として公開鍵を記憶し、公開鍵が、本明細書で説明するように鍵成分またはそれらのサブセットに少なくとも部分的に基づく1622。デバイス1640は、情報への不正アクセスから保護するために暗号鍵および指紋データを消去する1624。
【０１０７】
図17は、複数のデバイス1730に暗号化サービスを提供するための方法1700の実施形態の論理フロー図を示す。第1のユーザデバイス1730aは、メッセージの暗号化を求める要求およびユーザ識別子を受信する1702。第1のデバイス1730aは、ユーザに関連するバイオメトリックロック情報を求める要求を、ユーザ識別子を含め暗号サーバ1740に送信する1704。暗号サーバ1740は、暗号鍵の生成のために、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックロック情報およびバイオメトリック記述子の事前生成された階層またはバイオメトリック記述子の階層の更新されたバージョンにより応答する1706。バイオメトリックロック情報は、暗号鍵を生成するために必要とされる指紋のセットの識別子、階層のバージョンおよび他の構成情報を含み得る。第1のデバイス1730aは、指紋のセットをスキャンし、指紋データを取得し1708、たとえば、本明細書で説明する実施形態を使用して、指紋データおよび階層により暗号鍵を取得すること1710に進む。次いでデバイス1730aは、暗号鍵を使用してメッセージを暗号化する1712。デバイス1730aは、暗号化されたメッセージおよびユーザ識別子を、デバイス1730bなどの要求された宛先に送信する1714。デバイス1730bは、暗号化されたメッセージを受信し、ユーザ識別子に関連する公開鍵を要求する1716。暗号サーバ1740は、要求を受信し、ユーザ識別子に関連する公開鍵により応答する1718。デバイス1730bは、今では、公開鍵を使用してメッセージを復号するように動作可能である1720。暗号化セッションが完了したとき、デバイス1730aは、暗号鍵および指紋データを消去する。このアクションは、バイオメトリック情報および暗号鍵への不正アクセスから保護する。
【０１０８】
より詳細な例示的なデバイスおよび暗号サーバ
図18は、バイオメトリックデータを使用する暗号鍵生成のために構成されたデバイス1802の実施形態の概略ブロック図を示す。デバイス1802の処理回路1804は、バイオメトリック鍵生成モジュール/回路1806を含む。バイオメトリック鍵生成モジュール/回路1806の様々なモジュールおよび機能は、画像処理モジュール/回路1808、特徴検出モジュール/回路1810、マップモジュール/回路1812、グリッドパターンモジュール/回路1814、比較モジュール/回路1816、および鍵ジェネレータモジュール/回路1818を含む。様々なモジュールは別個のモジュールとして示されているが、モジュールの機能のうちの1つまたは複数は、別のモジュールまたは追加のモジュールにさらにセグメント化される機能に一体化されてよい。さらに、モジュールは、1つもしくは複数のデバイスに統合されてよく、または別個のデバイスであってよい。本明細書で説明する機能を実行するために、デバイス1802に追加のモジュールまたは他の構成要素が含まれてもよい。
【０１０９】
画像処理モジュール/回路1808は、スキャンされた指紋のセットから指紋の1つまたは複数の画像を取得する。画像処理モジュール/回路1808は、画像を指紋の他の画像と位置合わせすること、画像をクロップすること、画像をフィルタリングすること、または他の処理を実行することができる。一実施形態では、複数の2次元(2D)座標を含む指紋の表面マップが生成される。2D座標は、たとえば、デカルト(x,y)座標、球(r,θ)座標または円柱(y,r)座標を含む。2D座標は、指紋画像において定義されたベース軸または他の定義された基準面を基準とし得る。表面マップにおける2D点の各々は、テクスチャデータを含み得る。たとえば、テクスチャデータは、RGB値もしくは輝度値またはグレースケールなどの色情報を含む。
【０１１０】
特徴検出モジュール/回路1810は、1つまたは複数の特徴を検出するために、指紋の表面マップを処理する。たとえば、指紋の特徴は、弓状紋、コア、デルタ、渦状紋、または隆線の他のパターン、ならびに特徴点を含む。特徴点は、たとえば、隆線の終点、隆線の分岐、島状隆線、点、非常に短い隆線、橋、突起、目、2分岐、および3分岐を含む局所的隆線特性である。表面マップ上の孔または傷跡などの他のタイプの特徴も検出され得る。一実施形態では、特徴検出モジュール/回路1810は、指紋の様々な特徴を表す特徴テンプレートまたはベクトルにアクセスする。特徴検出モジュール/回路1810は、表面マップのサブセットを特徴ベクトルと比較する。特徴ベクトルとサブセットとの間の比較を実行するために、照合フィルタ、相関フィルタ、ガボールフィルタ(ガボールウェーブレット、ログガボールウェーブレットによる)およびフーリエ変換が使用され得る。比較に基づいて、特徴検出モジュール/回路1810は、指紋における特徴の存在、タイプおよびロケーションを決定する。検出された特徴およびそれらの相対位置に基づいて、特徴検出モジュール/回路1810は、弓状紋、突起弓状紋、左蹄状紋、右蹄状紋、単純渦状紋、および二重渦状紋などの指紋タイプを決定するように動作可能である。
【０１１１】
特徴検出モジュール/回路1810は、表面マップに関する特徴データを出力する。特徴データは、特徴の2D座標およびタイプを有する特徴のリストを含む。一実施形態では、特徴データは、他の特徴に対する特徴の相対的配置をさらに含む。たとえば、それは、特徴間の隆起線の距離または数を含み得る。特徴データは、特徴の配向角をさらに含み得る。特徴がベクトルまたは勾配ベクトルを含むとき、特徴データは、ベクトルの配向角およびベクトルに関する値などのベクトル座標を含む。
【０１１２】
マップモジュール/回路1812は、本明細書で説明するように、指紋の表面マップから、または合成隆線マップから、隆線マップ、密度マップおよび輪郭マップを導出するように動作可能である。グリッドパターンモジュールは、表面マップまたは隆線マップの上にm*nグリッドをオーバーレイし、グリッドのセルについての特徴点または隆線の数などの指定基準を決定するように動作可能である。グリッドパターンモジュール/回路1814は、本明細書で説明するように、グリッドパターンを生成し、グリッドパターンをベクトルにマッピングするように動作可能である。比較モジュール/回路1816は、階層におけるバイオメトリック記述子と指紋データを比較し、最も近いマッチを決定するように動作可能である。鍵ジェネレータモジュール/回路1818は、本明細書で説明する方法を使用して、鍵成分に基づいて暗号鍵を生成する。
【０１１３】
デバイス1802は、処理回路1804に結合されたメモリ/記憶デバイス1820をさらに含む。メモリ/記憶デバイス1820は、たとえば、ユーザ識別子1826に関連するバイオメトリック記述子の階層1822およびバイオメトリックロック情報1824を記憶する。デバイス1802は、通信ネットワーク環境を介した通信のためのネットワークインターフェース回路を含む。デバイス1802は、バイオメトリック1834から指紋データをスキャンもしくは画像化または場合によってはキャプチャするように構成されたバイオセンサー回路1830を含み、バイオメトリックが指紋のセットを含む。
【０１１４】
図19は、複数のクライアントデバイスに暗号化サービスを提供するように構成された暗号サーバ1902の実施形態の概略ブロック図を示す。暗号サーバ1902は、処理回路1904、ネットワークインターフェース回路1928、およびメモリ/記憶デバイス1920を含む。処理回路1904は、少なくとも、本明細書で説明するように、複数のクライアントデバイスに暗号化サービスを提供する暗号化サービス回路/モジュール1906を含む。例示的な実施形態では、暗号サーバ1902は、メモリ/記憶デバイス1920に記憶されたバイオメトリック記述子の事前生成された階層1922およびバイオメトリック記述子の事前生成された階層の1つまたは複数のレベルに関するバイオメトリック記述子を生成する。一実施形態では、バイオメトリック記述子の事前生成された階層1922は、複数のユーザに関して事前生成され、たとえば、バイオメトリック記述子の階層1922は、複数のユーザのバイオメトリックデータを使用することなく生成される。一般に、バイオメトリック記述子は、実際のバイオメトリックからのデータに基づいて生成されるか、または合成的に生成され得る。バイオメトリック記述子の事前生成された階層が、ユーザに関する暗号鍵生成中に修正または更新されたとき、バイオメトリック記述子の更新された階層は、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックロック情報の一部として記憶される。
【０１１５】
暗号化サービス回路/モジュールの様々なモジュールおよび機能は、マップモジュール/回路1908、グリッドパターンモジュール/回路1910、特徴検出モジュール/回路1912および鍵関連付けモジュール/回路1916を含む。様々なモジュールは別個のモジュールとして示されているが、モジュールの機能のうちの1つまたは複数は、別のモジュールまたは追加のモジュールにさらにセグメント化される機能に一体化されてよい。さらに、モジュールは、1つもしくは複数のデバイスに統合されてよく、または別個のデバイスであってよい。本明細書で説明する機能を実行するために、暗号サーバ1902に追加のモジュールまたは他の構成要素が含まれてもよい。
【０１１６】
マップモジュール/回路1908は、複数の隆線マップを合成的に生成するように、または実際のバイオメトリックデータを使用して、もしくはバイオメトリック記述子の事前生成された階層1922の1つもしくは複数のレベルに関して合成的に生成された複数の隆線マップを生成するように動作可能である。マップモジュール/回路1908は、たとえば、本明細書で説明する方法を使用して、複数の密度マップおよび輪郭マップを生成するようにさらに動作可能である。
【０１１７】
特徴検出モジュール/回路1912は、輪郭マップを処理して、特徴点および隆線特性などの1つまたは複数の特徴を検出する。たとえば、特徴検出モジュール/回路1912は、特徴点のロケーションおよび数ならびに隆線の密度など、本明細書で説明するように隆線マップを生成するために、輪郭マップから特徴を検出するように動作可能である。一実施形態では、特徴検出モジュール/回路1912は、様々な特徴を表す特徴テンプレートまたはベクトルにアクセスする。特徴検出モジュール/回路1912は、輪郭マップのサブセットを特徴ベクトルと比較する。特徴ベクトルとサブセットとの間の比較を実行するために、照合フィルタ、相関フィルタ、ガボールフィルタ(ガボールウェーブレット、ログガボールウェーブレットによる)およびフーリエ変換が使用され得る。比較に基づいて、特徴検出モジュール/回路1912は、指紋における特徴の存在、タイプ、ロケーションまたは他の指定基準を決定する。
【０１１８】
特徴検出モジュール/回路1912は、輪郭マップに関する特徴データを出力する。特徴データは、特徴の2D座標およびタイプを有する特徴のリストを含む。一実施形態では、特徴データは、他の特徴に対する特徴の相対的配置をさらに含む。たとえば、それは、特徴間の隆起線の距離または数を含み得る。特徴データは、特徴の配向角をさらに含み得る。特徴がベクトルまたは勾配ベクトルを含むとき、特徴データは、ベクトルの配向角およびベクトルに関する値などのベクトル座標を含む。
【０１１９】
グリッドパターンモジュール/回路1910は、輪郭マップおよび特徴データからグリッドパターンおよびベクトルを生成するように動作可能である。たとえば、グリッドパターンモジュール/回路1910は、輪郭マップの上にm*nグリッドをオーバーレイし、グリッドのセルについての特徴点または隆線の数などの指定基準を決定するように動作可能である。グリッドパターンモジュール/回路1910は、本明細書で説明するように、グリッドパターンを生成し、グリッドパターンをベクトルにマッピングするように動作可能である。鍵関連付けモジュール/回路1916は、バイオメトリック記述子の事前生成された階層1922におけるバイオメトリック記述子の各々に鍵成分を関連付けるように動作可能である。
【０１２０】
暗号サーバ1902は、処理回路1904に結合されたメモリ/記憶デバイス1920をさらに含む。メモリ/記憶デバイス1920は、たとえば、ユーザ識別子1926に関連するバイオメトリック記述子の事前生成された階層1922およびバイオメトリックロック情報1924を記憶する。メモリ/記憶デバイス1920はまた、複数の公開鍵および関連するユーザ識別子を含む公開鍵データベース1918を記憶し得る。一実施形態では、複数の公開鍵のうちのいくつかは、本明細書で説明するようにバイオメトリックデータを使用して生成された関連する暗号鍵を使用して生成される。暗号サーバ1902はまた、通信ネットワーク環境を介した複数のクライアントデバイスとの間の通信のために処理回路1904に動作可能に結合されたネットワークインターフェース回路を含む。
【０１２１】
図20は、暗号化サービスを提供するための方法2000の実施形態の論理フロー図を示す。複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層が取得され、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられる2002。例示的な実施形態では、サーバは、複数のクライアントデバイスに暗号化サービスを提供する。暗号化サービスの一部として、暗号サーバは、ユーザ識別子に関連する暗号鍵を生成するために、複数のクライアントデバイスによって使用される予定のバイオメトリック記述子の階層を取得する。
【０１２２】
バイオメトリック記述子の階層は、クライアントデバイスに送信される2004。一実施形態では、バイオメトリック記述子の階層は、クライアントデバイスとのトランザクションの開始に応答して、クライアントデバイスに送信される。たとえば、サーバは、暗号化サービスのためにサーバにユーザを登録するよう求めるクライアントデバイスからの要求を受信し、要求が、ユーザに関連するユーザ識別子を含む。サーバは、それに応答してクライアントデバイスにバイオメトリック記述子の階層を送信する。別の例では、サーバは、ユーザ識別子に関連する登録ユーザに関する暗号鍵を生成するよう求めるクライアントデバイスからの要求を受信し、サーバは、それに応答してクライアントデバイスにバイオメトリック記述子の階層を送信する。
【０１２３】
すべてではないが、いくつかの実施形態では、サーバは、クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信し、バイオメトリック記述子の更新された階層における少なくとも1つのバイオメトリック記述子が、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータを含む2006。すべてではないが、いくつかの実施形態では、サーバは、クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信し、バイオメトリック記述子の更新された階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットが、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータから導出されたバイオメトリック記述子に対する第1の指定しきい値よりも小さい類似性パラメータを有するスパースバイオメトリック記述子、およびスパースバイオメトリック記述子からの第2の指定しきい値よりも大きい類似性パラメータを有する複数の選択されたバイオメトリック記述子を含む。サーバは、クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の任意の更新された階層を、関連するユーザ識別子とともに受信する。サーバは、バイオメトリック記述子の更新された階層を、関連するユーザ識別子とともに記憶する。
【０１２４】
図に示す構成要素、ステップ、特徴および/または機能のうちの1つまたは複数は、単一の構成要素、ステップ、特徴または機能に再構成され、かつ/または結合されてもよく、あるいはいくつかの構成要素、ステップ、または機能において具現化されてもよい。本明細書で開示する新規の特徴から逸脱することなく、追加の要素、構成要素、ステップ、および/または機能が追加されてもよい。図に示す装置、デバイス、および/または構成要素は、図に表す方法、特徴、またはステップのうちの1つまたは複数を実行するように構成されてもよい。本明細書で説明する新規のアルゴリズムはまた、ソフトウェアで効率的に実装されてもよく、かつ/またはハードウェア内に組み込まれてもよい。
【０１２５】
また、実施形態は、フローチャート、フロー図、構造図またはブロック図として描かれているプロセスとして記述され得ることに留意されたい。フローチャートは、動作を順次プロセスとして説明し得るが、動作の多くは、並行してまたは同時に実行され得る。加えて、動作の順序は並べ替えられ得る。プロセスは、その動作が完了したとき、終了する。プロセスは、方法、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応してもよい。プロセスが関数に対応するときに、その終了は、呼出し元関数またはメイン関数への関数のリターンに対応する。
【０１２６】
その上、記憶媒体は、読取り専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、および/または情報を記憶するための他の機械可読媒体を含む、データを記憶するための1つまたは複数のデバイスを表す場合がある。「機械可読媒体」という用語は、限定はしないが、ポータブルまたは固定記憶デバイス、光記憶デバイス、ワイヤレスチャネル、ならびに命令および/またはデータの記憶、含有、または搬送が可能な様々な他の媒体を含む。
【０１２７】
さらに、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、またはそれらの任意の組合せによって実装されてもよい。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、またはマイクロコード内で実装されるとき、必要なタスクを実行するためのプログラムコードまたはコードセグメントは、記憶媒体または他のストレージなどの機械可読媒体に記憶されてもよい。プロセッサは、必要なタスクを実行する場合がある。コードセグメントは、プロシージャ、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、または命令、データ構造もしくはプログラムステートメントの任意の組合せを表す場合がある。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリ内容を渡すことおよび/または受け取ることによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合されてもよい。情報、引数、パラメータ、データなどは、メモリ共有、メッセージパッシング、トークンパッシング、ネットワーク送信などを含む、任意の適切な手段を介して渡されてもよく、転送されてもよく、または送信されてもよい。
【０１２８】
本明細書で開示する例に関して説明する様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、要素、および/または構成要素は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)もしくは他のプログラマブル論理構成要素、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、または本明細書で説明する機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せで実装または実行されてもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってよいが、代替として、プロセッサは、任意の従来型プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであってよい。プロセッサはまた、コンピューティング構成要素の組合せ、たとえば、DSPとマイクロプロセッサとの組合せ、いくつかのマイクロプロセッサ、DSPコアと連携した1つもしくは複数のマイクロプロセッサ、または他の任意のそのような構成として実装されてもよい。
【０１２９】
本明細書で開示する例に関して説明する方法またはアルゴリズムは、処理ユニット、プログラミング命令、または他の指示の形で、ハードウェアにおいて直接、プロセッサによって実行可能なソフトウェアモジュール中で、またはその両方の組合せで具現化されることがあり、単一のデバイスに含まれてもよく、または複数のデバイスにわたって分散されてもよい。ソフトウェアモジュールは、RAMメモリ、フラッシュメモリ、ROMメモリ、EPROMメモリ、EEPROMメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、CD-ROM、または当技術分野で既知の任意の他の形態の記憶媒体内に存在してもよい。プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるように、記憶媒体がプロセッサに結合されてもよい。代替的に、記憶媒体はプロセッサと一体であってもよい。
【０１３０】
本明細書で開示する実施形態に関して説明する様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはその両方の組合せとして実装されてもよいことを当業者はさらに諒解されよう。ハードウェアおよびソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップについて、上記では概してそれらの機能に関して説明した。そのような機能がハードウェアとして実装されるのか、それともソフトウェアとして実装されるのかは、特定の適用例および全体的なシステムに課された設計制約によって決まる。
【０１３１】
本明細書で説明する本発明の様々な特徴は、本発明から逸脱することなく、異なるシステムで実現されてもよい。上記の実施形態は例にすぎず、本発明を限定するものと解釈すべきではないことに留意されたい。実施形態の説明は例示的なものであり、特許請求の範囲を限定するものではない。したがって、本教示は、他のタイプの装置に容易に適用され得、多くの代替、修正、および変形が、当業者には明らかであろう。
【符号の説明】
【０１３２】
100  バイオメトリック記述子(BD)
102  バイオメトリック記述子(BD)、第2のレベルのバイオメトリック記述子
104  バイオメトリック記述子(BD)、第3のレベルのバイオメトリック記述子
106  バイオメトリック記述子(BD)
110  階層
112  レベル、第1のレベル
114  レベル、第2のレベル
116  レベル、第3のレベル
118  レベル、第Nのレベル
120  第1の鍵成分A
122  第2のレベルの鍵成分B
124  第3の鍵成分C
126  第Nの鍵成分
128  暗号鍵
130  バイオメトリックデータ
200  方法
300  方法
400  通信ネットワーク
402  ワイドエリアネットワーク(WAN)
404  ローカルエリアネットワーク(LAN)
406  ワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)
408  ワイヤレスネットワーク
410  暗号サーバ
412  デバイス
412a  デバイスA
412b  デバイスB、デバイス
412c  デバイスC、デバイス
412d  デバイスD、デバイス
412e  デバイスE、デバイス
416  ネットワークインターフェース
418  バイオセンサー回路
420  処理回路
422  メモリ/記憶デバイス
424  バイオメトリック鍵生成回路/モジュール
432  暗号化サービス回路/モジュール
434  メモリ/記憶デバイス
436  バイオメトリックロック情報
500  階層
502  指紋データ
504  バイオメトリック記述子
505  指紋
506  マクロ特異性の分布、第2のレベルのマクロ特異性分布、第2のレベルの分布
508  隆線マップ、第3のレベルの隆線マップ
510  グリッドパターン、第4のレベルのバイオメトリック記述子
512  第1のレベル
514  第2のレベル
516  第3のレベル
518  第4のレベル
520  第1のレベルの鍵成分A、第1の鍵成分A
522  第2のレベルの鍵成分、第2の鍵成分B
524  第3の鍵成分C
526  第4の鍵成分D
528  暗号鍵
600  タイプ
602  弓状紋
604  突起弓状紋
606  左蹄状紋
608  右蹄状紋
610  単純渦状紋
612  二重渦状紋
700  ベース軸
702  接線
704  隆線配向Θ
706  サンプル隆線
708  指紋画像
800  隆線マップ
802  ベクトル
804  コア
806  デルタ
900  グリッドパターン
902  m*nグリッド、グリッド
904  指紋画像
906  セル
1004  隆線マップ
1008  密度マップ
1012  輪郭マップ
1100  方法
1300  方法
1400  方法
1500  方法
1502  親指の指紋
1504  第1の多項式点
1508  第2の多項式点
1600  方法
1630  暗号サーバ
1640  クライアントデバイス、デバイス
1700  方法
1730  デバイス
1730a  第1のユーザデバイス、第1のデバイス、デバイス
1730b  デバイス
1740  暗号サーバ
1802  デバイス
1804  処理回路
1806  バイオメトリック鍵生成モジュール/回路
1808  画像処理モジュール/回路
1810  特徴検出モジュール/回路
1812  マップモジュール/回路
1814  グリッドパターンモジュール/回路
1816  比較モジュール/回路
1818  鍵ジェネレータモジュール/回路
1820  メモリ/記憶デバイス
1822  階層
1824  バイオメトリックロック情報
1826  ユーザ識別子
1830  バイオセンサー回路
1834  バイオメトリック
1902  暗号サーバ
1904  処理回路
1906  暗号化サービス回路/モジュール
1908  マップモジュール/回路
1910  グリッドパターンモジュール/回路
1912  特徴検出モジュール/回路
1916  鍵関連付けモジュール/回路
1918  公開鍵データベース
1920  メモリ/記憶デバイス
1922  バイオメトリック記述子の事前生成された階層、バイオメトリック記述子の階層
1924  バイオメトリックロック情報
1926  ユーザ識別子
1928  ネットワークインターフェース回路
2000  方法
【図１】
2018510593.tif 000008
【図２】
2018510593.tif 000009
【図３】
2018510593.tif 000010
【図４】
2018510593.tif 000011
【図５】
2018510593.tif 000012
【図６】
2018510593.tif 000013
【図７】
2018510593.tif 000014
【図８】
2018510593.tif 000015
【図９】
2018510593.tif 000016
【図１０】
2018510593.tif 000017
【図１１】
2018510593.tif 000018
【図１２】
2018510593.tif 000019
【図１３】
2018510593.tif 000020
【図１４】
2018510593.tif 000021
【図１５】
2018510593.tif 000022
【図１６】
2018510593.tif 000023
【図１７】
2018510593.tif 000024
【図１８】
2018510593.tif 000025
【図１９】
2018510593.tif 000026
【図２０】
2018510593.tif 000027
【手続補正書】
【提出日】平成29年10月3日(2017.10.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バイオメトリックデータを取得するステップと、前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択するステップであって、前記第1のバイオメトリック記述子が、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる、ステップと、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得するステップと、前記第1のバイオメトリック記述子および前記バイオメトリックデータを使用して、前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子の前記サブセットから第2のバイオメトリック記述子を選択するステップと、前記第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得するステップと、少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を生成するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記第2のバイオメトリック記述子を選択するステップは、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子の前記サブセットを取得するステップと、バイオメトリック記述子の前記サブセットと前記バイオメトリックデータを比較するステップと、前記第2のバイオメトリック記述子を選択するステップとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
バイオメトリック記述子の前記階層の少なくとも1つの追加の下位レベルを取得するステップと、各追加の下位レベルに関して、追加のバイオメトリック記述子を選択し、前記追加のバイオメトリック記述子に少なくとも基づいて、追加の鍵成分を取得するステップとをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、前記暗号鍵を生成するステップは、少なくとも前記第1の鍵成分、前記第2の鍵成分および各追加の下位レベルに関する前記追加の鍵成分を使用して、前記暗号鍵を生成するステップを含む、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記バイオメトリックデータは、指紋のセットにおける少なくとも1つの指紋に関する指紋データを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
バイオメトリック記述子の前記階層の前記第1のレベルは、複数の指紋タイプを含み、バイオメトリック記述子の前記階層の前記第2のレベルは、マクロ特異性の複数の分布を含む、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
バイオメトリック記述子の前記階層は、複数の第3のレベルの隆線マップを含む第3のレベルをさらに含む、請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記指紋データを処理して、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく隆線マップを取得するステップと、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく前記隆線マップを使用して、第3のレベルの隆線マップを選択するステップと、前記選択された第3のレベルの隆線マップに基づいて、第3の鍵成分を取得するステップとをさらに含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記指紋データを処理して、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく隆線マップを取得するステップは、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋中の複数の点における隆線の配向を決定するステップと、前記複数の点における前記隆線の前記決定された配向をベクトルとして表して、前記隆線マップを生成するステップと
を含む、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
バイオメトリック記述子の前記階層は、複数の第4のレベルのグリッドパターンを含む第4のレベルをさらに含む、請求項7に記載の方法。
【請求項１１】
前記指紋データを処理して、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づくグリッドパターンを取得するステップと、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく前記グリッドパターンを使用して、第4のレベルのグリッドパターンを選択するステップと、前記選択された第4のレベルのグリッドパターンに基づいて、第4の鍵成分を取得するステップとをさらに含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
前記指紋データを処理して、指紋の前記セットにおける前記少なくとも1つの指紋に基づく前記グリッドパターンを取得するステップは、前記隆線マップを前記選択された第3のレベルの隆線マップに位置合わせするステップと、前記隆線マップ上にm*nグリッドをオーバーレイするステップと、指定基準を満たす前記m*nグリッドにおけるセルを選択するステップと、前記選択されたセルに基づいてグリッドパターンを生成するステップとを含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
バイオメトリックデータを取得するように構成されたバイオセンサー回路と、前記バイオセンサー回路に結合された処理回路とを備え、前記処理回路は、前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択することであって、前記第1のバイオメトリック記述子が、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる、選択することと、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得することと、前記第1のバイオメトリック記述子および前記バイオメトリックデータを使用して、前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子の前記サブセットから第2のバイオメトリック記述子を選択することと、前記第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得することと、少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を生成することとを行うように構成される、デバイス。
【請求項１４】
前記処理回路は、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子の前記サブセットを取得することと、バイオメトリック記述子の前記サブセットと前記バイオメトリックデータを比較することと、前記第2のバイオメトリック記述子を選択することとを行うようにさらに構成される、請求項13に記載のデバイス。
【請求項１５】
前記処理回路は、バイオメトリック記述子の前記階層の追加の下位レベルを取得することと、前記追加の下位レベルに関して、前記追加の下位レベルにおける追加のバイオメトリック記述子を選択し、前記選択された追加のバイオメトリック記述子に少なくとも基づいて、追加の鍵成分を取得することとを行うようにさらに構成される、請求項14に記載のデバイス。
【請求項１６】
前記処理回路は、少なくとも前記第1の鍵成分、前記第2の鍵成分および前記追加の鍵成分を使用して、前記暗号鍵を生成するようにさらに構成される、請求項15に記載のデバイス。
【請求項１７】
命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサに、バイオメトリックデータを取得することと、前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択することであって、前記第1のバイオメトリック記述子が、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる、選択することと、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得することと、前記第1のバイオメトリック記述子および前記バイオメトリックデータを使用して、前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子の前記サブセットから第2のバイオメトリック記述子を選択することと、前記第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得することと、少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を生成することとを行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
バイオメトリックデータを取得するための手段と、前記バイオメトリックデータを使用して、バイオメトリック記述子の階層の第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子を選択するための手段であって、前記第1のバイオメトリック記述子が、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる、手段と、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分を取得するための手段と、前記第1のバイオメトリック記述子および前記バイオメトリックデータを使用して、前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子の前記サブセットから第2のバイオメトリック記述子を選択するための手段と、前記第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分を取得するための手段と、少なくとも前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分を使用して、暗号鍵を生成するための手段とを含むハードウェアデバイス。
【請求項１９】
クライアントデバイスと通信するように構成されたネットワークインターフェースと、前記ネットワークインターフェースに動作可能に結合された処理回路とを備えるサーバであって、前記処理回路は、複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得することであって、バイオメトリック記述子の前記階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられ、前記第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子が、前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる、取得することと、前記クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信することであって、バイオメトリック記述子の前記階層が、少なくとも、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分と前記第1のバイオメトリック記述子を使用してバイオメトリック記述子の前記サブセットから選択された第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分とを使用して、前記クライアントデバイスにおける暗号鍵の生成を容易にする、送信することとを行うように構成される、サーバ。
【請求項２０】
前記処理回路は、前記クライアントデバイスから公開鍵を受信するようにさらに構成され、前記公開鍵が、前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分に少なくとも部分的に基づく、請求項19に記載のサーバ。
【請求項２１】
前記第1の複数のバイオメトリック記述子および前記第2の複数のバイオメトリック記述子は、合成的に事前生成される、請求項19に記載のサーバ。
【請求項２２】
前記第1の複数のバイオメトリック記述子は、複数の合成的に生成された隆線マップを含み、前記第2の複数のバイオメトリック記述子は、複数の合成的に生成されたグリッドパターンを含む、請求項21に記載のサーバ。
【請求項２３】
前記処理回路は、前記クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信するようにさらに構成され、バイオメトリック記述子の前記更新された階層における少なくとも1つのバイオメトリック記述子が、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータを含む、請求項21に記載のサーバ。
【請求項２４】
前記処理回路は、前記クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信するようにさらに構成され、バイオメトリック記述子の前記更新された階層の前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットが、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータから導出されたバイオメトリック記述子に対する第1の指定しきい値よりも小さい類似性パラメータを有するスパースバイオメトリック記述子、および前記スパースバイオメトリック記述子からの第2の指定しきい値よりも大きい類似性パラメータを有する複数の選択されたバイオメトリック記述子を含む、請求項21に記載のサーバ。
【請求項２５】
前記処理回路は、前記クライアントデバイスとのトランザクションの開始に応答して、前記クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信するように構成される、請求項19に記載のサーバ。
【請求項２６】
複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得するステップであって、バイオメトリック記述子の前記階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられ、前記第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子が、前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる、ステップと、クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信するステップであって、バイオメトリック記述子の前記階層が、少なくとも、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分と前記第1のバイオメトリック記述子を使用してバイオメトリック記述子の前記サブセットから選択された第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分とを使用して、前記クライアントデバイスにおける暗号鍵の生成を容易にする、ステップとを含む方法。
【請求項２７】
前記クライアントデバイスから公開鍵を受信するステップをさらに含み、前記公開鍵が、前記第1の鍵成分および前記第2の鍵成分に少なくとも部分的に基づく、請求項26に記載の方法。
【請求項２８】
前記第1の複数のバイオメトリック記述子および前記第2の複数のバイオメトリック記述子は、合成的に事前生成される、請求項26に記載の方法。
【請求項２９】
前記第1の複数のバイオメトリック記述子は、複数の合成的に生成された隆線マップを含み、前記第2の複数のバイオメトリック記述子は、複数の合成的に生成されたグリッドパターンを含む、請求項28に記載の方法。
【請求項３０】
前記クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信するステップをさらに含み、バイオメトリック記述子の前記更新された階層における少なくとも1つのバイオメトリック記述子が、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータを含む、請求項28に記載の方法。
【請求項３１】
前記クライアントデバイスからバイオメトリック記述子の更新された階層を受信するステップをさらに含み、バイオメトリック記述子の前記更新された階層の前記第2のレベルにおける前記第2の複数のバイオメトリック記述子のサブセットが、ユーザ識別子に関連するバイオメトリックデータから導出されたバイオメトリック記述子に対する第1の指定しきい値よりも小さい類似性パラメータを有するスパースバイオメトリック記述子、および前記スパースバイオメトリック記述子からの第2の指定しきい値よりも大きい類似性パラメータを有する複数の選択されたバイオメトリック記述子を含む、請求項28に記載の方法。
【請求項３２】
バイオメトリック記述子の前記階層は、前記クライアントデバイスとのトランザクションの開始に応答して、前記クライアントデバイスに送信される、請求項31に記載の方法。
【請求項３３】
命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサに、複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得することであって、バイオメトリック記述子の前記階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられ、前記第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子が、前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる、取得することと、クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信することであって、バイオメトリック記述子の前記階層が、少なくとも、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分と前記第1のバイオメトリック記述子を使用してバイオメトリック記述子の前記サブセットから選択された第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分とを使用して、前記クライアントデバイスにおける暗号鍵の生成を容易にする、送信することとを行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３４】
複数のレベルを有するバイオメトリック記述子の階層を取得するための手段であって、バイオメトリック記述子の前記階層の第1のレベルにおける第1の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第1の鍵成分に関連付けられ、バイオメトリック記述子の前記階層の第2のレベルにおける第2の複数のバイオメトリック記述子の各々が、異なる第2の鍵成分に関連付けられ、前記第1のレベルにおける第1のバイオメトリック記述子が、前記第2のレベルにおけるバイオメトリック記述子のサブセットに関連付けられる、手段と、クライアントデバイスにバイオメトリック記述子の前記階層を送信するための手段であって、バイオメトリック記述子の前記階層が、少なくとも、前記第1のバイオメトリック記述子に関連する第1の鍵成分と前記第1のバイオメトリック記述子を使用してバイオメトリック記述子の前記サブセットから選択された第2のバイオメトリック記述子に関連する第2の鍵成分とを使用して、前記クライアントデバイスにおける暗号鍵の生成を容易にする、手段とを含むハードウェアデバイス。
【国際調査報告】
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