Download miễn phí Đồ án Giải pháp xác thực cho Kiosk giao dịch và tra cứu thông tin cho Ngân Hàng Công Thương Việt Nam



MỤC LỤC
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ XÁC THỰC 12
1.1. Định nghĩa xác thực 12
1.2. Vấn đề xác thực người dùng và tầm quan trọng của nó 12
1.3. Các dạng xác thực 13
1.4. Các giao thức xác thực 13
1.5. Các cách về xác thực 16
1.5.1. Xác thực theo thẻ 16
1.5.2. Xác thực dựa theo tri thức 18
1.5.3. Xác thực dựa theo nhân trắc quan 20
CHƯƠNG II: XÁC THỰC VÂN TAY 23
2.1. Sự cần thiết của xác thực bằng sinh trắc 23
2.2. Lịch sử của vân tay 23
2.3. Phân tích và biểu diễn vân tay 26
2.3.1. Phân tích cấu trúc vân tay 26
2.3.2. Biểu diễn hình ảnh vân tay 28
2.3.3. Các hệ thống xác thực 28
2.3.4. So sánh các đặc trưng sinh trắc 30
2.3.5. Các loại lỗi của hệ thống sinh trắc 31
2.3.6. Các lỗi của hệ thống kiểm tra 32
2.4. Đối sánh vân tay 36
2.4.1. Đặt vấn đề 36
2.4.2. Các kĩ thuật dựa độ tương quan 39
2. 4. 3. Các phương pháp dựa chi tiết 43
CHƯƠNG III: GIẢI PHÁP XÁC THỰC CHO KIOSK GIAO DỊCH VÀ TRA CỨU THÔNG TIN CHO NGÂN HÀNG CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM 48
3.1. Đặt vấn đề 48
3.2. Giới thiệu Công nghệ Touchcreen 50
3.2.1. Công nghệ màn hình cảm ứng 51
3.2.1.1. Capacitive – Công nghệ điện dung 52
3.2.1.2. Projected Capacitive - Công nghệ lan truyền điện dung 52
3.2.1.3. Capacitive Digitizer – Công nghệ điện dung số hóa 53
3.2.1.4. Resistive – Công nghệ điện trở 53
3.3. Giải pháp xác thực mới cho hệ thống 54
3.4. Giải pháp hệ thống KIOSK giao dịch và tra cứu thông tin 56
3.4.1. Cơ sở hạ tầng hiện tại 56
3.4.2. Các yêu cầu và thách thức 57
3.4.3. Ý tưởng xây dựng giải pháp 57
3.4.4. Kiến trúc 58
3.4.4.1 Cấu trúc của giải pháp 58
3.4.4.2 Cơ chế hoạt động của chương trình 59
3.4.4.3 Cơ chế trao đổi Messenge với AS400 61
3.4.5. Mô hình kết nối 64
3.5. Nhận xét, đánh giá 65
3.6. Tài Liệu Tham Khảo 66
 
 


http://s1.liketly.com/flash/edoc/web-viewer.html?file=jh2i1fkjb33wa7b577g9lou48iyvfkz6-demo-2016-01-14-do_an_giai_phap_xac_thuc_cho_kiosk_giao_dich_va_tra_cuu_thon_YZFOvGKwEH.png /tai-lieu/do-an-giai-phap-xac-thuc-cho-kiosk-giao-dich-va-tra-cuu-thong-tin-cho-ngan-hang-cong-thuong-viet-nam-87342/


Để tải tài liệu này, vui lòng Trả lời bài viết, Mods sẽ gửi Link download cho bạn ngay qua hòm tin nhắn.

Ket-noi - Kho tài liệu miễn phí lớn nhất của bạn


Ai cần tài liệu gì mà không tìm thấy ở Ket-noi, đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

ợc xác thực bởi hệ thống, còn khi người sử dụng không biết mình đang được xác thực bởi hệ thống thì hệ thống là bí mật.
+ Thường xuyên và không thường xuyên: chỉ mức độ thường xuyên mà người dùng sử dụng hệ thống sinh trắc. Ví dụ, ứng dụng đăng nhập máy tính là một hệ thống sinh trắc thường xuyên bởi vì ứng dụng này được sử dụng đều đặn, còn ứng dụng làm bằng lái xe là hệ thống không thường xuyên do mỗi bằng lái xe chỉ được làm mới sau vài năm.
+ Được thực hiện bởi con người và được thực hiện tự động: nếu được thực hiện bởi con người thì dữ liệu sinh trắc sẽ được thu thập khi có sự hướng dẫn, quản lý bởi một người.
+ Môi trường điều hành chuẩn hay phi chuẩn: Môi trường điều hành là chuẩn nếu hệ thống được hoạt động trong môi trường được điều khiển (các yếu tố nhiệt độ, độ ẩm).
+ Là ứng dụng công cộng hay ứng dụng kín: nếu là ứng dụng kín thì người sử dụng hệ thống sinh trắc là khách hàng hay nhân viên của tổ chức triển khai hệ thống.
+ Ứng dụng mở và ứng dụng đóng: Ứng dụng mở sử dụng chung các mẫu sinh trắc của một người với các ứng dụng khác, còn ứng dụng đóng phải sử dụng các mẫu sinh trắc thích hợp dành riêng.
2.3.4. So sánh các đặc trưng sinh trắc
Một đặc tính sinh học hay hành vi của con người có thể được sử dụng như là một đặc trưng sinh trắc trong nhận dạng một người nếu nó có các yêu cầu sau:
+ Tính phổ biến: mọi người đều có đặc trưng sinh trắc này.
+ Tính phân biệt: hai người khác nhau thì đặc trưng sinh trắc này phải khác nhau.
+ Tính ổn định: đặc trưng sinh trắc này không thay đổi theo từng giai đoạn thời gian (tương ứng với hạng mục đối sánh nhất định).
+ Tính thu thập: nghĩa là đặc trưng này có thể đo được và lượng hóa.
+ Hiệu năng: khả năng nhận dạng chính xác, tốc độ nhận dạng; các tài nguyên cần thiết để đạt được tốc độ và độ chính xác mong muốn; các nhân tố môi trường và hoạt động ảnh hưởng đến tốc độ và độ chính xác trong nhận dạng.
+ Tính chấp nhận: mọi người vui lòng chấp nhận các đặc trưng sinh trắc trong đời sống hàng ngày của họ.
+ Khả năng phá hoại: là mức độ khó hay dễ để đánh lừa hệ thống bởi các phương pháp lừa dố.
Sau đây là một số đặc trưng sinh trắc thông dụng: DNA, tai, mặt, dáng đi, đồ hình bàn tay và ngón tay, mống mắt.
Hình 2.4: Một số đặc trưng sinh trắc: a) gương mặt, b) vân tay, c) đồ hình bàn tay, d) Mống mắt, e) võng mạc f) chữ kí, g) tiếng nói.
Một số đặc tính của vân tay
+ Tính ổn định vĩnh viễn và tính cá thể của vân tay là những cơ sở nền tảng cho bộ môn khoa học nghiên cứu về sinh trắc nhận dạng vân tay.
+ Tính ổn định: Các vân tay (Fingerprint ridges) được hình thành khi thai nhi đạt tới tháng thứ ba hay thứ tư. Các vân tay bao gồm các đặc trưng cá nhân, trong đó bao gồm các điểm kết của các đường nổi (ridge endings), các điểm phân nhánh (bifurcations) và các chấm (dots). Sau khi sinh ra, các vân tay của trẻ sơ sinh phát triển dần đều về mọi hướng và vẫn giữ nguyên tỷ lệ quan hệ giữa các điểm đặc trưng cá nhân không đổi trong suốt cuộc đời.
+ Hầu như tất cả mọi người đều có vân tay: Về nguyên tắc thì tất cả mọi người đều có vân tay. Đôi khi do bệnh về da một số người có thể mất vân tay vĩnh viễn hay trong một thời gian (do kỳ xoá hay bị trày da) và bởi vậy có thể không nhận dạng được bằng vân tay. Tỷ lệ này thường chỉ ở mức từ khoảng 1-5% tổng số dân tuỳ từng trường hợp vào thiết bị lấy vân tay, phần mềm phân tích nhận dạng vân tay và trình độ nghiệp vụ của cán bộ phân tích.
Đặc trưng của vân tay (minutia) là các điểm kết và các điểm phân nhánh của các đường vân nổi (ridges) của vân tay. Đó là các đặc điểm biểu thị tính “riêng nhất cá thể” ("uniqueness").
2.3.5. Các loại lỗi của hệ thống sinh trắc
Đối sánh trong một hệ thống nhận dạng vân tay dựa vào điểm đối sánh s (không mất tính tổng quát, chúng ta giả sử giá trị của điểm này nằm trong [0, 1]). Điểm đối sánh được dùng để lượng hóa độ tương tự giữa biểu diễn của đầu vào và biểu diễn của mẫu cơ sở dữ liệu. Điểm này càng có giá trị gần 1 thì khả năng cả hai vân tay đều của cùng một ngón tay càng cao, ngược lại điểm này càng có giá trị gần 0 thì khả năng hai vân tay là của hai ngón tay khác nhau càng lớn.
Quyết định của hệ thống được điều khiển bởi ngưỡng t. Với điểm s của hai vân tay:
+ nếu s t: kết luận là cặp so khớp (nghĩa là hai vân tay của cùng một ngón tay).
+ nếu s t: kết luận là cặp không so khớp (nghĩa là hai vân tay đến từ hai ngón tay khác nhau).
Một hệ thống kiểm tra chấp nhận hai lỗi sau đây:
+ Kiểm tra các số đo sinh trắc từ hai ngón tay khác nhau với kết quả là của cùng một ngón tay (ta gọi là so khớp sai).
+ Kiểm tra các số đo sinh trắc của cùng một ngón tay với kết quả là của hai ngón tay khác nhau (ta gọi là không - so khớp sai).
Hai lỗi trên tương ứng còn được gọi là chấp nhận sai và từ chối sa. Bởi vì kẻ giả mạo có thể được chấp nhận sử dụng thiết bị hay hệ thốngnếu có sự so khớp sai, và người có đủ thẩm quyền đăng nhập, sử dụng thiết bị hay hệ thống lại bị từ chối nếu xảy ra sự không so khớp sa. Chúng ta lượng hóa hai lỗi trên bằng các đại lượng: tỉ lệ chấp nhận sai và tỉ lệ từ chối sai.
Chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các lỗi trong những hệ thống kiểm tra và trong các hệ thống nhận dạng.
2.3.6. Các lỗi của hệ thống kiểm tra
Kí hiệu T là mẫu sinh trắc của một người đã được lưu trữ, I là biểu diễn sinh trắc đầu vào cần được kiểm tra. Các giả thuyết đặt ra là:
+ H0: I T, đầu vào và mẫu không của cùng một người.
+ H1: I = T, đầu vào và mẫu của cùng một người.
Tương ứng với các giả thuyết là các kết luận:
+ D0: người nay không có mẫu sinh trắc được lưu trữ trong hệ thống.
+ D1: người này đã có mẫu sinh trắc được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
Đối sánh trong kiểm tra T và I sử dụng độ tương tự s (T, I). Nếu s nhỏ hơn ngưỡng t thì kết quả là D0, nếu s lớn hơn hay bằng ngưỡng t thì cho kết luận D1.
Từ các giả thuyết trên, chúng ta định nghĩa hai loại lỗi trong một hệ thống kiểm tra:
+ Dạng I: đối sánh sai (kết luận là D1 khi H0 đúng)
+ Dạng II: không-đối sánh sai (kết luận là D0 khi H1 đúng)
Khi đó, tỉ lệ đối sánh sai (FMR) là xác suất của lỗi loại I, tỉ lệ không đối sánh sai (FNMR) là xác suất của lỗi loại II:
+ FMR = P (D1| H0 đúng).
+ FNMR = P (D0| H1 đúng).
Để đánh giá tính chính xác của một hệ thống sinh trắc chúng ta phải thống kê các điểm đối sánh s của các cặp vân tay của cùng một ngón tay (phân bố p (s|H1 đúng)-thường được gọi là phân bố chân chính) và điểm đối sánh s của các cặp vân tay từ hai ngón tay khác nhau (phân bố p (s|H0 sai)-thường được gọi là phân bố giả mạo).
+ FNMR = p (s|H1 đúng)ds.
+ FMR = p (s | H0 đúng)ds.
Hình 2.5: FMR và FNMR với một ngưỡng t thể hiện phân bố chân chính và phân bố giả mạo.
Trong hình vẽ FMR là phần trăm các cặp giả mạo có điểm đối sánh lớn hơn hay bằng t và FNMR là phần trăm các cặp chân chính có điểm đối sánh nhỏ hơn t.
Thực tế, cả FMR và FNMR đều là hàm của ngưỡng hệ thống t nên chúng ta có thể viết chúng là FMR (t) và FNMR (t). Nếu t giảm thì hệ thống sẽ bỏ qua nhiều lỗi và FMR (t) sẽ tăng, ngược lại khi tăng t để cho hệ thống an toàn hơn thì FNMR (t) sẽ tăng tương ứng. Người thiết kế hệ thống kiểm tra thường không biết trước hệ thống của mình sẽ ứng dụng ở lĩnh vực nào, vì vậy họ báo cáo hiệu năng hệ thống ở tất cả các điểm hoạt động (ngưỡng t) bằng cách xây dựng đường cong đặc tính hoạt động. Đường cong này biểu diễn các giá trị FNMR và FMR ở theo ngưỡng hệ thống t.
Bên cạnh các phân bố và đồ thị trên, một vài chỉ số khác được dùng để đánh giá tính chính xác của một hệ thống kiểm tra.
+ Tỉ lệ lỗi cân bằng (EER): là tỉ lệ lỗi tại ngưỡng t mà FMR (t) = FNMR (t). Trong thực tế, do chúng ta có một số hữu hạn các cặp vân để so sánh và do sự lượng tự hóa giá trị nên EER không tồn tạ. Vì vậy thay vì đưa ra một giá trị đơn duy nhất, người ta đưa ra một khoảng. Mặc dù EER là một chỉ số quan trọng, nhưng các hệ thống kiểm tra vân tay ít khi hoạt động ở ngưỡng tương ứng với EER mà hoạt động ở các ngưỡng có FMR thấp.
+ ZeroFNMR là giá trị FMR nhỏ nhất mà tại đó không xảy ra không-đối sánh sai.
+ ZeroFMR là giá trị FNMR nhỏ nhất mà tại đó không xảy ra đối sánh sai.
+ Tỉ lệ thất bại trong thu thập (FTC): là tỉ lệ phần trăm mà thiết bị không thể tự động thu thập đặc trưng sinh trắc khi đặc trưng sinh trắc được đưa vào bộ cảm biến.
+ Tỉ lệ thất bại trong kiểm tra (FTE) là tỉ lệ phần trăm mà người dùng không được xử lý bởi hệ thống.
+ Tỉ lệ thất bại trong đối sánh (FTM) là tỉ lệ biểu diễn đầu vào không thể được xử lý hay đối sánh với một mẫu sinh trắc có giá trị, bởi các biểu diễn sinh trắc không đủ chất lượng.
Hình 2.6: Đánh giá thuật toán kiểm tra vân tay trong cuộc thi nhận dạng vân tay 2002 (FVC2002) a) các phân bố chân chính và giả mạo được tính trên 2800 cặp chân chính và 4950 cặp giả mạo b)FMR (t) và FNMR (t) được tính từ các phân bố ở a. c) đường cong ROC dẫn xuất từ FMR (t) và FNMR (t) ở b).
error
FMR (t)
FNMR (t)
ZeroFNMR
ZeroFMR
EER
Hình 2.7: Một ví dụ của đồ thị FMR (t) và FNMR (t), với các điểm tương ứng là EER, ZeroFNMR và ZeroFMR.
2.4. Đối sánh vân tay
2.4.1. Đặt ...

---