Utilisation des données biométriques pour la régénération des clés cryptobiométriques révocables

Use of Biometrics for the Regeneration of Revocable Crypto-biometric Keys

• Auteur / Autrice : Mohamed Amine Hmani
• Direction : Bernadette Dorizzi, Dijana Petrovska-Delacrétaz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Soutenance le 10/11/2022
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....) - Institut Polytechnique de Paris / IP Paris - Département Electronique et Physique / EPH - ARMEDIA / ARMEDIA-SAMOVAR
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d'inscription : Télécom SudParis (France)
• Jury : Président / Présidente : Hossam Afifi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Chafic Mokbel, Teddy Furon, Bhiksha Raj
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Chafic Mokbel, Teddy Furon
• DOI : 10.70675/350684f2z6afaz4833zbfd3zeea7fc5ccc30

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cryptographie

Cryptographie quantique

Identification biométrique

Mots clés libres

Biometrie

Cryptographie

Verification de visage

Apprentissage profond

Biometrics

Cryptography

Face verification

Deep Learning

Résumé

Ce travail de thèse vise à régénérer des clés crypto-biométriques (clés cryptographiques obtenues avec des données biométriques) résistantes aux méthodes de cryptanalyse quantique. Le défi est d'obtenir des clés avec une haute entropie pour avoir un haut niveau de sécurité, sachant que l'entropie contenue dans les références biométriques limite l'entropie de la clé. Notre choix a été d'exploiter la biométrie faciale.Nous avons d'abord créé un système de reconnaissance faciale de pointe basé en utilisant des bases de données publiques. Notre architecture utilise des réseaux de neurones profonds avec une fonction de perte‘Triplet loss'. Nous avons participé à deux Projets européens H2020 pour lesquelles nous avons fournit des adapations de notres systeme de reconnaise de visage. Nous avons également participé au challenge multimédia NIST SRE19 avec la version finale de notre système classique de reconnaissance faciale qui a donnée d'excellents résultats.Pour obtenir des clés crypto-biométriques, il est nécessaire de disposer de références biométriques binaires. Pour obtenir les représentations binaires directement à partir d'images de visage, nous avons proposé une méthode novatrice tirant parti des auto-encodeurs et la biométrie faciale classique précédemment mise en œuvre. Nous avons également exploité les représentations binaires pour créer un système de vérification de visage cancelable.Concernant notre objectif final, générer des clés crypto-biométriques, nous nous sommes concentrés sur les clés symétriques. Le chiffrement symétrique est menacé par l'algorithme Groover parce qu'il réduit la complexité d'une attaque par force brute de 2(N/2).. Pour atténuer le risque introduit par l'informatique quantique, nous devons augmenter la taille des clés. Pour cela, nous avons essayé de faire la représentation binaire plus longue et plus discriminante.Nous avons réussi à régénérer des clés crypto-biométriques de plus de 400 bits grâce à la qualité des plongements binaires. Les clés crypto-biométriques ont une haute entropie et résistent à la cryptanalyse quantique selon le PQCrypto projet car ils satisfont à l'exigence de longueur. Les clés sont régénérées à l'aide d'un schéma de ''fuzzy commitment'' en utilisant les codes BCH.

This thesis aims to regenerate crypto-biometric keys (cryptographic keys obtained with biometric data) that are resistant to quantum cryptanalysis methods. The challenge is to obtain keys with high entropy to have a high level of security, knowing that the entropy contained in biometric references limits the entropy of the key. Our choice was to exploit facial biometrics.We first created a state-of-the-art face recognition system based on public frameworks and publicly available data based on DNN embedding extractor architecture and triplet loss function. We participated in two H2020 projects. For the SpeechXRays project, we provided implementations of classical and cancelable face biometrics. For the H2020 EMPATHIC project, we created a face verification REST API. We also participated in the NIST SRE19 multimedia challenge with the final version of our classical face recognition system.In order to obtain crypto-biometric keys, it is necessary to have binary biometric references. To obtain the binary representations directly from face images, we proposed an original method, leveraging autoencoders and the previously implemented classical face biometrics. We also exploited the binary representations to create a cancelable face verification system.Regarding our final goal, to generate crypto-biometric keys, we focused on symmetric keys. Symmetric encryption is threatened by the Groover algorithm because it reduces the complexity of a brute force attack on a symmetric key from 2N à 2(N/2). To mitigate the risk introduced by quantum computing, we need to increase the size of the keys. To this end, we tried to make the binary representation longer and more discriminative. For the keys to be resistant to quantum computing, they should have double the length.We succeeded in regenerating crypto-biometric keys longer than 400bits (with low false acceptance and false rejection rates) thanks to the quality of the binary embeddings. The crypto-biometric keys have high entropy and are resistant to quantum cryptanalysis, according to the PQCrypto project, as they satisfy the length requirement. The keys are regenerated using a fuzzy commitment scheme leveraging BCH codes.