特開 2023-23398 情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023023398

(43)【公開日】2023-02-16

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   H04L 9/08 20060101AFI20230209BHJP

   H04L 9/32 20060101ALI20230209BHJP

【ＦＩ】

H04L9/00 601A

H04L9/00 673D

H04L9/00 601E

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021128905

(22)【出願日】2021-08-05

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110001678

【氏名又は名称】藤央弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】藤尾 正和

(72)【発明者】

【氏名】高橋 健太

(72)【発明者】

【氏名】加賀 陽介

(72)【発明者】

【氏名】中村 渉

(72)【発明者】

【氏名】安村 慶子

(57)【要約】

【課題】複数種類の生体情報を用いた生体認証において、効率的に同じ秘密鍵を安全かつ高精度に復元し、ひいては安全かつ高精度にオンライン認証を実行する。
【解決手段】情報処理装置は、複数種類それぞれの生体情報から得られた登録用特徴量と、秘密データと、所定の埋め込み処理と、に基づいて生成され、登録用特徴量それぞれに対応するコミットメントを保持し、複数種類それぞれの生体情報から得られた認証用特徴量を取得し、認証用特徴量と、当該認証用特徴量と同種の生体情報から得られた登録用特徴量に対応するコミットメントと、に基づいて、秘密データを復元する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報処理装置であって、
プロセッサとメモリとを有し、
前記メモリは、複数種類それぞれの生体情報から得られた登録用特徴量と、秘密データと、所定の埋め込み処理と、に基づいて生成され、前記登録用特徴量それぞれに対応するコミットメントを保持し、
前記プロセッサは、
複数種類それぞれの生体情報から得られた認証用特徴量を取得し、
前記認証用特徴量と、当該認証用特徴量と同種の生体情報から得られた登録用特徴量に対応するコミットメントと、に基づいて、前記秘密データを復元する、情報処理装置。

【請求項2】

請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記コミットメントは、前記秘密データが（ｋ，ｎ）閾値秘密分散法によって分散されることで生成された１つのシェアと、１つの前記登録用特徴量と、前記所定の埋め込み処理と、に基づいて生成されたものであり、
前記プロセッサは、
前記認証用特徴量と、当該認証用特徴量と同種の生体情報から得られた登録用特徴量に対応するコミットメントと、から所定数以上のシェアを復元し、
前記復元した所定数以上のシェアに基づいて、前記秘密データを復元する、情報処理装置。

【請求項3】

請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記コミットメントは、所定の基準行列によって変換された１つの前記登録用特徴量に対して所定の基準閾値を用いた割り算によって得られた商と、前記シェアの１つと、の排他的論理和に基づく、情報処理装置。

【請求項4】

請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記コミットメントは、所定の基準行列によって変換された１つの前記登録用特徴量に対して所定の基準閾値を用いた割り算によって得られた商と、所定の暗号学的ハッシュ関数と、から得られたハッシュ値を鍵として、共通鍵暗号で、前記シェアを暗号化したものである、情報処理装置。

【請求項5】

請求項２に記載の情報処理装置であって、
生体情報の種類の関係が木構造で定義され、
前記木構造のルートノードを前記秘密データとし、
前記コミットメントそれぞれは、前記木構造の親ノードに対応する種類の前記登録用特徴量が（ｋ，ｎ）閾値秘密分散法によって分散されることで生成された１つのシェアと、１つの当該親ノードの子ノードに対応する種類の前記登録用特徴量と、前記所定の埋め込み処理と、に基づいて生成されたものであり、
前記プロセッサは、
前記木構造の子ノードに対応する種類の前記認証用特徴量と、当該認証用特徴量と同種の生体情報から得られた登録用特徴量に対応するコミットメントと、から所定数以上のシェアを復元し、前記復元した所定数以上のシェアに基づいて、当該子ノードの親ノードに対応する分散シェアを復元する、処理を繰り返して、前記ルートノードである前記秘密データを復元する、情報処理装置。

【請求項6】

請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記メモリは、秘密データを鍵として暗号化された秘密情報を保持し、
前記コミットメントは、前記複数種類の生体情報から得られた登録用特徴量に含まれる所定数の特徴量の連結と、前記秘密データと、前記所定の埋め込み処理と、に基づいて生成されたものであり、
前記プロセッサは、
前記所定数の特徴量それぞれと同種の生体情報から得られた認証用特徴量と、前記コミットメントと、に基づいて、前記秘密データを復元し、
前記復元した秘密データを鍵として、前記秘密情報を復号化する、情報処理装置。

【請求項7】

第１情報処理装置と第２情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
前記第１情報処理装置は、
秘密データを保持し、
複数種類それぞれの生体情報から得られた登録用特徴量を取得し、
複数種類それぞれの生体情報から得られた登録用特徴量と、秘密データと、所定の埋め込み処理と、に基づいて生成され、前記登録用特徴量それぞれに対応するコミットメントと、を生成して、前記第２情報処理装置に登録し、
前記第２情報処理装置は、前記第１情報処理装置からの要求に応じて前記登録したコミットメントを前記第１情報処理装置に送信し、
前記第１情報処理装置は、
複数種類それぞれの生体情報から得られた認証用特徴量を取得し、
前記認証用特徴量と、当該認証用特徴量と同種の生体情報から得られた登録用特徴量に対応するコミットメントと、に基づいて、前記秘密データを復元する、情報処理装置。

【請求項8】

情報処理装置による情報処理方法であって、
前記情報処理装置は、プロセッサとメモリとを有し、
前記メモリは、複数種類それぞれの生体情報から得られた登録用特徴量と、秘密データと、所定の埋め込み処理と、に基づいて生成され、前記登録用特徴量それぞれに対応するコミットメントを保持し、
前記情報処理方法は、
前記プロセッサが、複数種類それぞれの生体情報から得られた認証用特徴量を取得し、
前記プロセッサが、前記認証用特徴量と、当該認証用特徴量と同種の生体情報から得られた登録用特徴量に対応するコミットメントと、に基づいて、前記秘密データを復元する、情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

安全で利便性の高い本人認証技術として、ユーザの生体特徴（指紋、静脈パターン、光彩パターン等）を認証情報として用いた生体認証技術の普及が進んでいる。ＰＣログイン、銀行ＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ ＴｅｌｌｅｒＭａｃｈｉｎｅ）、及び入退室といったクローズド環境での利用にとどまらず、オンライン決済及び手ぶら観光など、のクラウドを介したオンライン認証での生体認証技術の利用も進みつつある。一方で、生体情報（認証テンプレート）がクラウド利用されると、サーバ等から生体情報等の機微情報が漏洩する等のリスクが高まる。

【0003】

端末認証器による生体認証とネットワーク認証を分離し、安全性と相互運用性を高めたＦＩＤＯ（Ｆｉｒｓｔ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ Ｏｎｌｉｎｅ）規格（非特許文献１に記載の技術）が業界主導で策定されている他、認証用テンプレートの保護型生体認証技術の開発が進められている。ＦＩＤＯでは、ＴＥＥ（Ｔｒｕｓｔｅｄ Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）などの保護領域に公開鍵暗号基盤（ＰＫＩ）に基づく電子署名で必要な秘密鍵を保管し、本人認証成功時に秘密鍵を活性化し電子署名を行うことでオンライン認証を実現している。

【0004】

テンプレート保護技術である公開型生体認証基盤（ＰＢＩ：Ｐｕｂｌｉｃ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）では，静脈パターンなどの生体情報から秘密鍵を抽出し、電子署名を生体認証により実現することで、オンラインでの本人認証を行う仕組みを実現している。

【0005】

一方、携帯端末や店頭決済などあらゆる人々が利用可能となる生体認証では、メガネやマスクの着用の有無、ケガや宗教上の理由で顔認証を行えないなど、単一の生体情報だけでは利用者の利便性を損なうケースが出てくることが考えられる。そのため、マスク着用時は指紋認証を行う、肌荒れ時には顔認証や虹彩認証を行うなど、その時々のシーンに応じて複数の生体情報の中から適切な組み合わせを選択できることで、成りすましリスク低下と利便性を両立することが求められる。この時、何れの生体認証の組み合わせを用いた場合でも、同じ秘密鍵を用いた電子署名を実現できることが望ましい。

【0006】

特開２０２０－５７２７５号公報（特許文献１）には、「生体を撮影した画像を取得する画像入力部と、各人物の画像の生体領域から得られる複数の生体特徴に関する登録情報を記憶する記憶部と、画像入力部によって取得された画像の生体領域を処理して登録情報に基づく生体認証を行う認証処理部と、を有する生体認証システムであって、各人物の生体領域から得られる複数の生体特徴は、互いにパターンの相関の低い複数の生体特徴であり、認証処理部は、画像を処理して得られた互いにパターンの相関の低い複数の生体特徴を組合せて生体認証を行う。」技術が開示されている（要約参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】特開２０２０－５７２７５号公報

【特許文献2】特開２０１４－１７７４６号公報

【非特許文献】

【0008】

【非特許文献1】FIDO ALLIANCE, “FIDO Alliance Specification Overview”, 令和３年７月２１日検索, インターネット＜https://fidoalliance.org/specifications/＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

特許文献１は、重畳していない複数の生体特徴を抽出し認証に利用する技術を開示している。しかし、特許文献１は、異なる種類の生体情報や生体情報の組み合わせを用いた場合に、同一の秘密鍵を復元してオンライン認証に用いる仕組みを開示していない。

【0010】

このため、特許文献１に記載の技術では、例えば、指ごとや、顔など登録生体情報ごとに一つ鍵が設定されており、利用者側での鍵管理が必要となる。仮に、特許文献１に記載の技術で、認証システム側で秘密鍵を管理する場合、複数種類の生体情報の全ての組み合わせごとに同一の秘密鍵を保護して保持する必要があるため、生体情報数ｎのべき乗で認証テンプレートのサイズが肥大化する。

【0011】

また、非特許文献１に記載のＦＩＤＯ規格では、端末ごとにバラバラの秘密鍵が管理されており、複数生体情報の組み合わせにより固定の秘密鍵を復元する仕様については開示されていない。

【0012】

そこで本発明の一態様は、複数種類の生体情報を用いた生体認証において、効率的に同じ秘密鍵を安全かつ高精度に復元し、ひいては安全かつ高精度にオンライン認証を実行する。

【課題を解決するための手段】

【0013】

上記の課題の少なくとも一つを解決するため、本発明の一態様は、以下の構成を採用する。情報処理装置であって、プロセッサとメモリとを有し、前記メモリは、複数種類それぞれの生体情報から得られた登録用特徴量と、秘密データと、所定の埋め込み処理と、に基づいて生成され、前記登録用特徴量それぞれに対応するコミットメントを保持し、前記プロセッサは、複数種類それぞれの生体情報から得られた認証用特徴量を取得し、前記認証用特徴量と、当該認証用特徴量と同種の生体情報から得られた登録用特徴量に対応するコミットメントと、に基づいて、前記秘密データを復元する、情報処理装置。

【発明の効果】

【0014】

本発明の一態様によれば、複数種類の生体情報を用いた生体認証において、効率的に同じ秘密鍵を安全かつ高精度に復元し、ひいては安全かつ高精度にオンライン認証を実行することができる。

【0015】

上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】実施例１における生体認証システムの構成例を示すブロック図である。

【図2】実施例１における生体情報登録処理の一例を示すフローチャートである。

【図3】実施例１における認証処理の一例を示すフローチャートである。

【図4】実施例１における分散コミットメント生成処理の一例を示すフローチャートである。

【図5】実施例１における分散シェア復元処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】実施例２における登録処理の一例を示すフローチャートである。

【図7】実施例２における認証処理の一例を示すフローチャートである。

【図8】実施例２における階層型分散コミットメントにおける生体認証グループの階層分けの一例を示す説明図である。

【図9】実施例２における階層型分散コミットメントの構成例を木構造で示す説明図である

【図10】実施例３における登録処理の一例を示すフローチャートである。

【図11】実施例３における認証処理の一例を示すフローチャートである。

【図12】実施例４における表示装置に表示されるガイドの一例である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適時、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

【0018】

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、及び範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲などに限定されない。

【実施例0019】

図１は、生体認証システム１０の構成例を示すブロック図である。生体認証システム１０は、顔や指、及び手のひら等の生体画像を用いて生体を認証するシステムである。生体認証システム１０は、情報処理装置３、情報処理装置３に備え付けられた又は接続された撮像装置２、及びサーバ５を含む。情報処理装置３とサーバ５は、インターネット等のネットワーク４を介して通信可能である。

【0020】

情報処理装置３は、撮像装置２が撮影した生体情報の静止画又は動画を取得し、動画処理、生体情報抽出、生体情報コード化、秘密データ生成、及び登録データ生成を含む一連の処理を実行し、情報処理装置３とサーバ５は登録処理又は認証処理を実行する。登録処理や認証処理の結果や生体情報の提示方法に関するガイドが必要な場合は、情報処理装置３は、表示装置３６などに処理結果やガイドを表示する。なお、情報処理装置３とサーバ５とが一体化していてもよい。

【0021】

情報処理装置３は、例えば、ＣＰＵ３１、メモリ３２、補助記憶装置３３、通信装置３４、入力装置３５、及び表示装置３６を含む計算機によって構成される。

【0022】

ＣＰＵ３１は、プロセッサを含み、メモリ３２に格納されたプログラムを実行する。メモリ３２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ））などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、ＣＰＵ３１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。

【0023】

補助記憶装置３３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ））、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ））等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ３１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置３３から読み出されて、メモリ３２にロードされて、ＣＰＵ３１によって実行される。

【0024】

なお、本実施形態において、生体認証システム１０が使用する情報は、データ構造に依存せずどのようなデータ構造で表現されていてもよい。例えば、テーブル、リスト、データベース、又はキューから適切に選択したデータ構造体が、情報を格納することができる。

【0025】

入力装置３５は、キーボードやマウスなどの、オペレータからの入力を受ける装置である。また、入力装置３５は、電子文書の入力を受け付けるための装置を含んでいてもよい。表示装置３６は、ディスプレイ装置やプリンタなどの、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力する装置である。また、情報処理装置３は、撮像装置２から動画の入力を受け付けるための入力インターフェースを有してもよいし、ネットワーク４を介して撮像装置２から動画を受信してもよい。通信装置３４は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。

【0026】

ＣＰＵ３１が実行するプログラムは、非一時的な記憶装置を備えた他の情報処理装置から、非一時的な記憶媒体であるリムーバブルメディア（ＣＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワーク４を介して情報処理装置３に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置３３に格納されてもよい。このため、情報処理装置３は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。これは、サーバ５についても同様である。

【0027】

情報処理装置３は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。これは、サーバ５についても同様である。

【0028】

ＣＰＵ３１は、動画入力部３２０、動画処理部３２１、生体情報検知部３２２、生体特徴抽出部３２３、秘密データ生成部３２４、分散コミットメント生成部３２５、署名生成部３２６、生体認証部３２７、及び電子文書入力部３２８を含む。

【0029】

動画入力部３２０は、撮像装置２から動画の入力を受け付ける。動画入力部３２０は、いずれも情報処理装置３の一例であるモバイル端末やノート型ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）に最初から備わっている機能であってもよい。

【0030】

動画入力部３２０は、表示装置３６にガイドを表示して、撮像装置２が撮像した動画の入力を受け付ける。動画処理部３２１は、入力された動画を複数の静止画へと変換する。生体情報検知部３２２は、各静止画から顔、指、及び手のひら等の生体情報の検知及び抽出を行う。生体特徴抽出部３２３は、抽出された生体情報から特徴量を抽出する。なお、本実施形態では、特徴量とは、１次元の値であってもよいし２次元以上のベクトルであってもよい。

【0031】

秘密データ生成部３２４は、生体認証成功時に復元される秘密データを生成する。秘密データ生成部３２４は、例えば、公開鍵暗号方式に基づく秘密鍵と公開鍵の鍵ペアを生成し、秘密鍵を秘密データに決定する。

【0032】

分散コミットメント生成部３２５は、秘密データと特徴量とから分散コミットメントを生成する。署名生成部３２６は、認証処理において得られた秘密データを用いて署名を生成する。生体認証部３２７は、サーバ５との間で生体認証を実行する。

【0033】

補助記憶装置３３は、基準行列記憶領域４１を含む。基準行列記憶領域４１には、ユークリッド距離（Ｌ２距離）やハミング距離（Ｌ１距離）が定義される特徴ベクトルをＬ∞距離が定義されるベクトルに変換するための行列が記憶されている。

【0034】

例えば、ＣＰＵ３１は、メモリ３２にロードされた動画入力プログラムに従って動作することで、動画入力部３２０として機能し、メモリ３２にロードされた動画処理プログラムに従って動作することで、動画処理部３２１として機能する。ＣＰＵ３１に含まれる他の機能部についても、プログラムと機能部の関係は同様である。また、サーバ５が有するＣＰＵ５１に含まれる後述する機能部についても、プログラムと機能部の関係は同様である。

【0035】

なお、ＣＰＵ３１及びＣＰＵ５１に含まれる機能部による機能の一部又は全部が、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等のハードウェアによって実現されてもよい。

【0036】

サーバ５は、例えば、ＣＰＵ５１、メモリ５２、補助記憶装置５３、通信装置５４、入力装置５５、及び表示装置５６を含む計算機によって構成される。ＣＰＵ５１、メモリ５２、補助記憶装置５３、通信装置５４、入力装置５５、及び表示装置５６それぞれのハードウェアとしての説明は、ＣＰＵ３１、メモリ３２、補助記憶装置３３、通信装置３４、入力装置３５、及び表示装置３６それぞれのハードウェアとしての説明と同様であるため、省略する。

【0037】

ＣＰＵ５１は、データ登録部５２１及びデータ取得部５２２を含む。データ登録部５２１は、分散コミットメントをデータベース５３０に登録する。データ取得部５２２は、情報処理装置３の生体認証部３２７の要求に応じて、データベース５３０に格納された分散コミットメントを取得して、情報処理装置３に送信する。

【0038】

なお、上記した例では、情報処理装置３のＣＰＵ３１が生体認証部３２７を有しているが、サーバ５のＣＰＵ５１が生体認証部３２７を有し、サーバ５の生体認証部３２７が生体認証を実行してもよい。

【0039】

補助記憶装置５３はデータベース５３０を有する。データベース５３０は、分散コミットメントを保持する。

【0040】

図２は、生体情報登録処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ２０１では、動画入力部３２０は、利用者に１種類以上の生体情報を提示するガイドを表示装置３６に表示し、これに従って利用者は顔や手などの１種類以上の生体情報を撮像装置２にかざす。なお、動画入力部３２０がガイドを表示することなく、利用者は撮像装置２に１種類以上の生体情報をかざしてもよい。

【0041】

スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末を情報処理装置３として利用する場合であれば、利用者は空中に（情報処理装置３に備え付けられた撮像装置２のレンズに向かって）顔や手を同時にかざす。この時、複数の生体情報が重畳して撮像されないように、例えば「顔と手を放して下さい」等のメッセージを含むガイドを表示装置３６に表示してもよい。これにより、利用者は複数の生体情報を安定的に取得でき、認証精度を向上することができる。

【0042】

ステップＳ２０２では、動画入力部３２０は、撮像装置２が利用者の手を一定時間撮影した動画の入力を撮像装置２から受け付ける。

【0043】

ステップＳ２０３では、動画処理部３２１は、ステップＳ２０２で入力された動画を複数の静止画へ変換する。動画処理部３２１は、動画内全てのフレームを静止画へ変換してもよいし、動画の一部のみを静止画に変換してもよい。また、動画処理部３２１は、この時に得られた静止画の品質判定を行ってもよく、画像品質が所定値未満の静止画を削除して、以降の処理では当該削除した静止画に対して処理が実行されなくてもよい。

【0044】

ステップＳ２０４では、生体情報検知部３２２は、ステップＳ２０３で生成した静止画それぞれに写っている１種類以上の生体情報を検出する。生体情報検知部３２２は、ステップＳ２０３で生成した静止画から所定の画像領域（例えば、被認証者の手が写っている画像領域。以下、「切出画像」とも称する。）を切り出し、切出画像から背景分離画像を生成する。生体情報検知部３２２は、例えば、撮像装置２が取得した画像の固定座標位置によって切出画像を生成したり、撮影画像中から所定の生体情報（例えば、手や顔）を探索し、その外接矩形座標に基づき切り出し画像を生成したりする。

【0045】

ステップＳ２０５では、生体情報検知部３２２は、所定数以上の種類の生体情報を、ステップＳ２０４において取得できたかを判定する。生体情報検知部３２２は、所定数以上の種類の生体情報が取得できるまでステップＳ２０４の処理を繰り返す。

【0046】

この時、生体情報検知部３２２は、全ての生体情報を同列に扱ってもよいし、「顔 ＡＮＤ 手」を取得する必要があり、かつ「虹彩又は顔面」を取得すれば顔を取得したとみなし、「指３本以上又は掌一つ」を取得すれば手を取得したとみなす、というように、生体情報を階層的に扱ってもよい。階層的に扱う場合の処理については、実施例２で説明する。

【0047】

ステップＳ２０６では、生体特徴抽出部３２３は、取得した各生体情報から特徴量Ｘ＿ｉを抽出する。生体特徴抽出部３２３は、使用する生体情報がｎ種類ある場合、少なくともｎ件の特徴量Ｘ＿ｉを抽出する、即ち各生体情報から少なくとも１つの特徴量を抽出する。

【0048】

ステップＳ２０７では、秘密データ生成部３２４は、後述する認証処理が成功した際に復元されるデータである秘密データ（Ｋｓ）を作成する。具体的には、秘密データ生成部３２４は、例えば、ＲＳＡ署名、ＤＳＡ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、ＥｌＧａｍａｌ署名、Ｓｃｈｎｏｒｒ署名、楕円ＤＳＡ、楕円ＥｌＧａｍａｌ署名、又は楕円Ｓｃｈｎｏｒｒ署名などの電子署名技術により、ランダムに秘密鍵と公開鍵（Ｋｐとする）のペアを生成し（秘密鍵と公開鍵のペアは生体情報から生成されなくてもよい）、公開鍵を補助記憶装置３３に格納する。秘密データは、当該秘密鍵に限られず、パスワード、及び個人情報等の、ユーザが秘匿したい任意のデータであってもよい。

【0049】

ステップＳ２０８では、分散コミットメント生成部３２５は、秘密データＫｓを、（ｋ，ｎ）閾値秘密分散法により、ｎ個のシェア（ｄｓ＿１，・・・，ｄｓ＿ｎ）に分割する。

【0050】

ステップＳ２０９では、分散コミットメント生成部３２５は、所定の埋め込み関数Ｅｍｂを用いて、各特徴量Ｘ＿ｉに対して分散シェアｄｓ＿ｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）を埋め込むことで、分散コミットメントＣ＿ｉ＝Ｅｍｂ（Ｘ＿ｉ，ｄｓ＿ｉ）を生成する。このとき、コミットメントＣ＿ｉからは、特徴量Ｘ＿ｉ及び分散シェアｄｓ＿ｉを推定することが十分に困難であるような埋め込み関数Ｅｍｂが用いられる。埋め込み関数Ｅｍｂの具体例は、特許文献２に記載のものを用いることができる他、図４にて後述するものを用いることができる。

【0051】

ステップＳ２１０では、分散コミットメント生成部３２５は、ステップＳ２０９で生成した分散コミットメントＣ＿ｉそれぞれを登録データに決定し、登録要求と共にネットワーク４を介してサーバ５に送信する。また、分散コミットメント生成部３２５は、機微情報である秘密データＫｓ、分散シェアｄｓ＿ｉ、分散シェア（ｄｓ＿１，ｄｓ＿２，・・・，ｄｓ＿ｎ）、及び生体特徴量（Ｘ＿１，・・・，Ｘ＿ｎ）を破棄する。

【0052】

ステップＳ２１１では、サーバ５は、ステップＳ２１０で情報処理装置３からサーバ５に送信された登録要求と登録データを受信し、データ登録部５２１は、データベース５０に登録データを保存する。１種類以上の生体情報に係る認証が成功しない限り、分割シェアからは秘密データが復元されないため、分散コミットメント生成部３２５は、サーバ５に分散シェアを送信せずに、全ての分散コミットメントを情報処理装置３の補助記憶装置３３に格納してもよい。

【0053】

図３は、認証処理の一例を示すフローチャートである。認証処理では、生体認証システム１０が複数種類の生体情報を用いて、同一の秘密鍵を復元し電子署名を行うことでオンライン本人認証を行う。

【0054】

ステップＳ３０１では、動画入力部３２０は、利用者に１種類以上の生体情報の提示を促すガイドを表示装置３６に表示し、これに従って利用者は撮像装置２に１種類以上の生体情報（登録時と同じ生体情報であり、例えば顔と手）をかざす。なお、動画入力部３２０がガイドを表示することなく、利用者は撮像装置２に１種類以上の生体情報をかざしてもよい。
ステップＳ３０２からステップＳ３０４の処理は、ステップＳ２０２からステップＳ２０４の処理と同様であるため説明を省略する。

【0055】

ステップＳ３０５では、生体認証部３２７は、ネットワーク４を介してサーバ５に対して分割コミットメント取得要求を送信し、テンプレート要求を受信したサーバ５のデータ取得部５２２は、データベース５０からユーザＩＤを指定して登録データを取得して情報処理装置３へ送信する。なお、ステップＳ３０５の処理は、ステップＳ３０１～Ｓ３０６の処理の間であればいつ実行されてもよい。例えば、ステップＳ３０１の処理の後にステップＳ３０５を実行してからステップＳ３０２からステップＳ３０４及びステップＳ３０６の処理を実行してもよい。

【0056】

ステップＳ３０６では、生体認証部３２７は、取得した生体特徴Ｘ’＿ｉと登録データに含まれる分散コミットメントＣ＿ｉとから、分散シェアｄｓ＿ｉを復元する。コミットメントの復元方法については図５を用いて後述する。

【0057】

ステップＳ３０７では、生体認証部３２７は、復元した分散シェアの個数が所定数ｋに以上であるかを判定し、復元した分散シェアの個数が所定数ｋ未満である場合、別の生体特徴Ｘ’＿ｊと分散コミットメントＣ＿ｊからさらに分散シェアを復元する。即ち、生体認証部３２７は、復元した分散シェアの個数が所定数ｋ以上となるまで、ステップＳ３０６の処理を繰り返し、復元した分散シェアの個数が所定数ｋ以上となればステップＳ３０８に遷移する。

【0058】

ステップＳ３０８では、生体認証部３２７は、所定数ｋ以上の復元した分散シェアから、（ｋ，ｎ）閾値秘密分散法に基いて、秘密データＫｓを復元する。

【0059】

ステップＳ３０９では、復元した秘密データが電子署名における秘密鍵Ｋｓである場合、電子文書入力部３２８は、電子文書Ｍｅ（Ｍｅはランダムなメッセージであってもよい）を取得する。電子文書入力部３２８は、例えばネットワーク４を介して電子文書Ｍｅを受信してもよいし、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の記録媒体から電子文書Ｍｅを読み取ってもよいし、情報処理装置３に接続された署名生成装置（不図示）が作成した電子文書Ｍｅを読み込んでもよい。

【0060】

ステップＳ３１０では、署名生成部３２６は、電子文書Ｍｅに対して復元した秘密鍵（秘密データＫｓ）を用いて電子署名σ＝Ｓｉｇｎ（Ｍｅ，Ｋｓ）を生成し、生成した電子署名σと、当該秘密鍵のペアである公開鍵と、をペアにしたＳ＝（σ，Ｋｐ）を署名データとして生成する。なお、署名生成関数（Ｓｉｇｎ）として、任意の電子署名アルゴリズム、例えば、ＲＳＡ署名やＤＳＡなどが用いられてもよい。

【0061】

図４は、ステップＳ２０９における分散コミットメント生成処理の一例を示すフローチャートである。生体特徴量Ｘ＿ｉと分散シェアｄｓ＿ｉとから分散コミットメントＣ＿ｉが生成される。

【0062】

ステップＳ４０１では、分散コミットメント生成部３２５は、複数種類の生体情報のうちの１つの生体特徴量Ｘ＿ｉを取得する。ステップＳ４０２では、分散コミットメント生成部３２５は、秘密データＫｓより作成した分散シェアの一つであるｄｓ＿ｉを取得する。

【0063】

ステップＳ４０３では、分散コミットメント生成部３２５は、一般にユークリッド距離（Ｌ２距離）やハミング距離（Ｌ１距離）が定義される特徴ベクトルＸ＿ｉをＬ∞距離が定義されるベクトルＹ＿ｉに変換する。具体的には、例えば、分散コミットメント生成部３２５は、基準行列記憶領域４１から行列Ｍを取得し、行列Ｍと、生体特徴量Ｘ＿ｉと、の掛け算により、生体特徴量Ｘ＿ｉを特徴量Ｙ＿ｉに変換する。行列Ｍは、ｍ個の１次元ベクトルから構成される。ここで、ｎは生体特徴量Ｘ＿ｉの次元数である。行列Ｍの構成例の一つとして、ノルムが所定の定数ｃに一致するｍ個の１次元基準ベクトルによって行列Ｍが構成されてもよい。具体的には、例えば、分散コミットメント生成部３２５は、以下の変換式である（式１）を用いて特徴ベクトルＹ＿ｉを算出する。

【0064】

【数1】

【0065】

ベクトルｒは、例えば、擬似乱数生成器を用いて生成された乱数ベクトルである。なお、この乱数ベクトルを加える処理を実行しなくてもよい。

【0066】

ステップＳ４０４では、分散コミットメント生成部３２５は、ステップＳ４０３で算出した特徴ベクトルＹ＿ｉから、所定の基準閾値整数ｔに基づく演算により、秘密ベクトルと公開ベクトルを作成する。具体的には、例えば、分散コミットメント生成部３２５は、（式２）を用いて秘密ベクトルＹｓ＿ｉを算出し、以下の（式３）を用いて公開ベクトルＹｐ＿ｉを算出する。

【0067】

【数2】

【0068】

【数3】

【0069】

ステップＳ４０５では、分散コミットメント生成部３２５は、分散シェアｄｓ＿ｉ、秘密ベクトルＹｓ＿ｉ、及び公開ベクトルＹｐ＿ｉを用いて、分散コミットメントを算出する。具体的には、例えば、分散コミットメント生成部３２５は、以下の（式４）を用いて分散コミットメントを算出する。

【0070】

【数4】

【0071】

分散コミットメントを算出する別の例として、分散コミットメント生成部３２５は、（式２）で算出される秘密ベクトルについて、暗号学的ハッシュ関数ｈ＝ｈａｓｈ（Ｙｓ＿ｉ）をキーとする共通鍵暗号を用いて、分散コミットメントＣ＿ｉ＝ｅｎｃ（ｄｓ＿ｉ，ｈ）を算出してもよい。

【0072】

上記した手順により算出された分散コミットメントＣ＿ｉからは、特徴量Ｘ＿ｉ及び分散シェアｄｓ＿ｉを推定することが十分に困難である。なお、ステップＳ４０１～ステップ４０５の処理によって１つの分散コミットメントが算出されるが、ステップＳ３０７において、分散コミットメントが所定数ｋ以上生成されるまで、ステップＳ４０１～ステップ４０５の処理が繰り返される。

【0073】

図５は、ステップＳ３０６における分散シェア復元処理の一例を示すフローチャートである。分散シェア復元処理では、認証処理時に抽出された生体特徴量Ｘ’＿ｉに基づいて、分散コミットメントから分散シェアｄｓ＿ｉを復元する。

【0074】

ステップＳ５０１では、生体認証部３２７は、生体特徴量Ｘ＿ｉを１つ取得する。ステップＳ５０２では、生体認証部３２７は、分散コミットメントＣ＿ｉを１つ取得する。

【0075】

ステップＳ５０３では、生体認証部３２７は、一般にユークリッド距離（Ｌ２距離）やハミング距離（Ｌ１距離）が定義される特徴ベクトルＸ＿ｉをＬ∞距離が定義されるベクトルＹ＿ｉに変換する。具体的には、例えば、生体認証部３２７は、基準行列記憶領域４１から行列Ｍを取得し、行列Ｍと、生体特徴量Ｘ＿ｉと、の掛け算により、生体特徴量Ｘ＿ｉを特徴量Ｙ＿ｉに変換する。基準行列記憶領域４１に格納されている行列Ｍは、ステップＳ４０３で説明したものと同様であるため、説明を省略する。

【0076】

ステップＳ５０４では、生体認証部３２７は、以下の（式５）によって、分散シェアｄ＿ｉを復元する。

【0077】

【数5】

【0078】

なお、（式５）におけるｆｌｏｏｒ（ｘ）関数は、ベクトルｘの各成分を最近傍の整数に変換する関数である。また、図５中のＥｘｔ（Ｃ＿ｉ，Ｙ’）は、Ｃ＿ｉとＹ’とを用いた復号化を表す関数であり、上述した（式５）は、当該関数の具体例である。

【0079】

なお、分散シェアを復元する別の例として、生体認証部３２７は、下記の（式６）で計算されるハッシュ値ｈをキーとする共通鍵暗号によって、ｄｓ＿ｉ＝ｄｅｃ（Ｃ＿ｉ，ｈ）を算出してもよい。

【0080】

【数6】

【0081】

本実施例によれば、専用装置や汎用カメラで撮像された１種類の生体情報による認証が成功した際に１つの分散シェアを復元することができ、専用装置や汎用カメラで撮像されたｎ種類の生体情報のうちｋ種以上の生体認証に成功した際に、固定の秘密鍵を効率的に復元する機能を実現できる。

【実施例0082】

本実施例では、手の生体認証（指４本のうち２本）や虹彩（二つのうちの一つ）の例に見られるように、複数の構成からなる生体情報と、１つの構成からなるの生体情報の階層的なＡＮＤ認証を行う例について説明する。

【0083】

図６は、登録処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ２０１～ステップＳ２０７の処理は、実施例１と同様であるため説明を省略する。

【0084】

ステップＳ６０８では、分散コミットメント生成部３２５は、秘密データＫｓを生体認証グループに分けて秘密分散処理する。なお、当該グループ分けは予め定められているものとする。

【0085】

図８は、階層型分散コミットメントにおける生体認証グループの階層分けの一例を示す説明図である。図９は、階層型分散コミットメントの構成例を木構造で示す説明図である。図８及び図９に見られるように、グループ８１は指のグループであり、グループ８２は顔のグループである。指のグループ８１は、さらに下位の階層の指静脈のグループ８１１及び指紋のグループ８１２を含む。顔のグループ８２は、さらに下位の階層の可視光顔のグループ８２１及び虹彩のグループ８２２を含む。

【0086】

つまり、図８及び図９の例では、指から得られる特徴量と顔から得られる特徴量それぞれに対して、ｋ＝２（つまり指と顔の双方から正しい分散シェアが復元されると秘密データＫｓが復元される）分散コミットメントが生成される。

【0087】

また、指の１つ下位の階層の指静脈から得られる特徴量と指紋から得られる特徴量それぞれに対して、ｋ＝２の（つまり指静脈と指紋の双方から正しい分散シェアが復元されると指の特徴量が復元される）分散コミットメントが生成される。

【0088】

さらに、指静脈の１つの下位の階層である、指それぞれの指静脈から得られる特徴量それぞれに対して、ｋ＝ａの（即ちａ本以上の指それぞれの指静脈から正しい分散シェアが復元されれば指静脈の特徴量が復元される）分散コミットメントが生成される。また、指静脈の１つの下位の階層である、指それぞれの指紋から得られる特徴量それぞれに対して、ｋ＝ｂの（即ちｂ本以上の指それぞれの指静脈から正しい分散シェアが復元されれば指静脈の特徴量が復元される）分散コミットメントが生成される。

【0089】

また、顔の１つ下位の階層の可視光顔から得られる特徴量と虹彩から得られる特徴量それぞれに対して、ｋ＝２の（つまり可視光顔と虹彩の双方から正しい分散シェアが復元されると顔の特徴量が復元される）分散コミットメントが生成される。

【0090】

図８及び図９の例において、秘密データＫｓを復元する処理の例を説明する。まず、指静脈の特徴量（Ｃ＿１、Ｃ＿２、Ｃ＿３）のうち、ａ本以上の指それぞれの指静脈の特徴量から正しい分散シェアが復元されれば、当該分散シェアから指静脈の特徴量Ｄｓ＿１１が得られる。指紋の特徴量（Ｃ＿１１、Ｃ＿１２、Ｃ＿１３）のうち、ｂ本以上の指それぞれの指紋の特徴量から正しい分散シェアが復元されれば、当該分散シェアから指紋の特徴量Ｄｓ＿１２が得られる。さらに、得られた指静脈の特徴量Ｄｓ＿１１と、得られた指静脈の特徴量Ｄｓ＿１２と、それぞれから正しい分散シェアが復元されれば、指の特徴量が得られる。

【0091】

同様に、１つ可視光顔の特徴量Ｃ＿２２と、１つの虹彩の特徴量Ｃ＿２３と、から正しい分散シェアが復元されれば、それぞれから正しい分散シェアが復元されれば、顔の特徴量ＤＳ＿２が得られる。最後に、得られた指の特徴量Ｄｓ＿１と、得られた顔の特徴量Ｄｓ＿２と、それぞれから正しい分散シェアが復元されれば、秘密データＫｓが復元される。

【0092】

図６の説明に戻る。ステップＳ６０８において、分散コミットメント生成部３２５は、図８及び図９で説明したように、秘密データＫｓを（ｋ，ｎ）閾値秘密分散法によって、分散シェアｄｓ＿ｉがｋ個得られたときに、秘密データＫｓが復元できるように構成する。

【0093】

ステップＳ６０９では、分散コミットメント生成部３２５は、認証グループが下位の認証グループ（要素）を持つかを判定する。分散コミットメント生成部３２５は、認証グループが下位の認証グループ（要素）を持つと判定した場合には、下位の認証グループを持つ分散シェアｄｓ＿ｉを新たな秘密データとみなして、当該下位の認証グループに対して、ステップＳ６０８の処理を実行する。分散コミットメント生成部３２５は、分散シェアを生成していない下位の認証グループ（要素）がなくなるまで、ステップＳ６０８の処理を繰り返し、分散シェアを生成していない下位の認証グループ（要素）がなくなったらステップＳ６１０に遷移する。以下、このようにして構成された分散シェアｄｓ＿ｉ’の集合を、階層型分散シェアＴｓとも呼ぶ。

【0094】

ステップＳ６１０において、分散コミットメント生成部３２５は、階層分散シェアＴｓについて、葉ノードに配置されたすべての分散シェアについて、ステップＳ２０９と同様の方法で分散コミットメントＣ＿ｉを生成する。なお、分散コミットメント生成部３２５は、コミットメントの復号順序を認識可能とするために、階層分散シェアの階層構造と同じ構造で、分散コミットメントＣ＿ｉそれぞれを配置して階層分散コミットメントＴｃを構成する。

【0095】

ステップＳ６１１では、分散コミットメント生成部３２５は、階層分散コミットメントＴｃを登録データに決定し、登録要求と共にネットワーク４を介してサーバ５に送信する。また、分散コミットメント生成部３２５は、機微情報である秘密データＫｓ、分散シェアｄｓ＿ｉ、階層分散シェア（ｄｓ’＿１，ｄｓ’＿２，・・・，ｄｓ’＿ｎ）、及び生体特徴量（Ｘ＿１，・・・，Ｘ＿ｎ）を破棄して、ステップＳ２１１に遷移する。

【0096】

なお、分散コミットメント生成部３２５は、階層分散コミットメントＴｃをサーバ５に送信せずに補助記憶装置３３に格納してもよい。

【0097】

図７は、認証処理の一例を示すフローチャートである。認証処理において、生体認証システム１０は、複数種類の生体情報を用いて秘密鍵を復元して、電子署名を行うことでオンライン本人認証を行う。ステップＳ３０１からステップＳ３０４の処理は図３と同様であるため説明を省略する。

【0098】

ステップＳ７０５では、生体認証部３２７は、補助記憶装置３３又ははサーバ５から階層分散コミットメントＴｃを取得する。

【0099】

ステップＳ７０６では、生体認証部３２７は、ステップＳ３０４で抽出した生体特徴量Ｘ’＿ｉと、階層分散コミットメントＴｃの葉ノードにあるコミットメントＣ＿ｉから、分散シェアｄｓ＿ｉを復元する。

【0100】

ステップＳ７０７では、生体認証部３２７は、階層分散コミットメントＴｃの中間ノードのいずれかについて（例えば、深さ優先探索により最初に到達したノード）、各ノードの分散シェアｄｓ＿ｉを復元する。

【0101】

ステップＳ７０８では、生体認証部３２７は、階層分散コミットメントＴｃのルートノードについて、シェアの復元（即ち秘密データＫｓの復元）が完了したかを判定する。生体認証部３２７は、階層分散コミットメントＴｃのルートノードについて、シェアの復元が完了していないと判定した場合、ステップＳ７１１において、深さ優先探索により次の未復元の中間ノードを探索し、ステップＳ７０７の処理を実行する。つまり、生体認証部３２７は、階層分散コミットメントＴｃのルートノードについて、シェアの復元が完了するまで、ステップＳ７１１及びステップＳ７０７の処理が繰り返され、シェアの復元が完了すると、ステップＳ３０９及びステップＳ３１０の処理が実行される。

【0102】

本実施例によれば、階層的なグループ定義された生体情報のＡＮＤ／ＯＲ認証を繰り返すことで、固定の秘密鍵を効率的に復元する機能を実現できる。