Kỹ thuật kết hợp dấu vân tay và thuật toán rsa cải tiến ứng dụng vào an toàn bảo mật thông tin

QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
5 
KỸ THUẬT KẾT HỢP DẤU VÂN TAY VÀ THUẬT TOÁN RSA 
CẢI TIẾN ỨNG DỤNG VÀO AN TOÀN BẢO MẬT THÔNG TIN 
NCS. Trịnh Văn Anh1 
ThS. Đỗ Thị Hằng2 
Tóm tắt: Bài báo đề cập đến hệ thống tính toán an toàn, tập trung vào quá trình tạo 
khóa bất đối xứng dựa trên sinh trắc học. Thông thường, hệ thống PKI (cơ sở hạ tầng khóa 
công khai) dựa trên khóa bí mật/công khai được tạo thông qua RSA (thuật toán) hoặc các 
thuật toán tương tự. Giải pháp hiện tại nhúng sinh trắc học vào quá trình tạo khóa bí 
mật/khóa công khai. Các thử nghiệm ban đầu cho thấy tạo khóa bất đối xứng phụ thuộc vào 
độ chính xác xác thực sinh trắc học, đảm bảo khóa bất đối xứng duy nhất cho mỗi người dùng 
được chứng thực. 
Từ khóa: Dấu vân tay, kỹ thuật mã hóa bất đối xứng, kết hợp sinh trắc học và thuật toán 
mã hóa. 
1. Giới thiệu 
Điện toán đám mây, các hệ thống quy mô lớn, Ambient Intelligence (AMI) dựa trên các 
hệ thống mở cung cấp các dịch vụ đáp ứng nhu cầu người dùng. Những hệ thống, ứng dụng 
này yêu cầu mức bảo mật cao, chẳng hạn như xác thực người dùng, giám sát hành vi người 
dùng, đảm bảo an toàn môi trường truyền thông. Mật mã học và sinh trắc học đóng một vai 
trò quan trọng trong các ứng dụng bảo mật. Ưu điểm của mật mã là tính khả dụng và có thể 
điều chỉnh mức bảo mật tùy thuộc vào mục đích truy cập và quản lý dữ liệu, tài nguyên, dịch 
vụ [1]. Mặt khác, sinh trắc học giúp chống chối bỏ và chống giả mạo mật khẩu hoặc các token 
[2], [3]. Nhiều nhà nghiên cứu khai thác và đề xuất nâng cao chất lượng của khóa mật mã được 
tạo từ sinh trắc học theo độ an toàn hủy bỏ yêu cầu lưu trữ khóa dựa trên mật khẩu. Kết quả 
nghiên cứu và phương pháp kết hợp sinh trắc học với mật mã nâng cao an toàn cho hệ thống. 
Mục đích của nghiên cứu này là tích hợp các đặc điểm sinh trắc học của người dùng vào 
quá trình tạo khóa dựa trên thuật toán RSA cải tiến [4]. Việc áp dụng hệ thống mật mã RSA 
cải tiến vào quá trình tạo khóa đảm bảo an toàn hơn bởi phương pháp này tạo ra biến n lớn và 
quá trình phân tích các yếu tố phức tạp hơn so với thuật toán ban đầu [5], do vậy tin tặc không 
thể đoán trước được quá trình tạo khóa để thực hiện hành vi gây mất an toàn. Trong bài toán 
này, dấu vân tay là một trong những đặc tính được chọn lọc để tích hợp trong quá trình tạo 
khóa công khai/bí mật dựa trên thuật toán RSA. 
Khóa bí mật sinh trắc không được lưu trữ trong bất kỳ thiết bị nào, vì nó được tạo bởi 
các đặc điểm vân tay lưu trữ trong Smartcard tại giai đoạn đăng ký. Vì vậy, nó không thể bị 
mất cũng như bị đánh cắp. 
1, 2
 Trung tâm Công nghệ Thông tin - Trường Đại học Văn hóa, Thể thao và Du lịch Thanh Hóa 
2 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
6 
Hệ thống Biometric RSA được đề xuất bao gồm hai mô-đun chính: mô-đun xác thực 
vân tay và mô-đun mã hóa bất đối xứng. Mô-đun xác thực vân tay dựa trên phương pháp tiếp 
cận đơn thức sử dụng các điểm Core và Delta. Mô-đun mã hóa bất đối xứng thực hiện thuật 
toán RSA cải tiến. Mô-đun đầu tiên đề cập đến việc trích xuất định danh sinh trắc và xác thực 
người dùng. Mô-đun thứ hai liên quan đến việc tạo cặp khóa công khai/bí mật tích hợp định 
danh sinh trắc đã được trích xuất. 
Bài báo được tổ chức như sau. Phần 2 đưa ra cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên 
cứu. Trình bày bài toán liên quan; hệ thống Biometric RSA. Phần 3, trình bày kết quả thực 
nghiệm, đánh giá hiệu năng của kiến trúc đề xuất dựa trên độ phức tạp mã hóa và giải mã. 
Cuối cùng, phần 4 báo cáo, kết luận của bài báo. 
2. Bài toán liên quan 
Gần đây, nhiều bài toán nghiên cứu thực hiện phát triển các phương pháp tạo khóa bí 
mật từ các đặc điểm sinh trắc học và xác thực người dùng bằng cách kết hợp nhiều phương 
thức sinh trắc học. Tiếp theo, một số bài toán chính của mật mã sinh trắc sẽ được mô tả. 
Trong [6], các tác giả đã trình bày một phương pháp mã hóa dựa trên sinh trắc học sử 
dụng đặc điểm mống mắt và sử dụng token chống giả mạo (tương tự Smartcard) để lưu trữ 
khóa được tạo ra từ hỉnh ảnh mống mắt. Khôi phục khóa phụ thuộc vào hai yếu tố: sinh trắc 
mống mắt và token. Phương pháp được đánh giá dựa trên kết quả thực nghiệm lấy từ các mẫu 
mống mắt với 70 mắt khác nhau, và 10 mẫu từ mỗi mắt. Khóa được tạo ra từ một mã mống 
mắt với tỷ lệ không sai số đạt 99,5%. Độ dài khóa sinh trắc là 140-bit phù hợp với tiêu chuẩn 
mã hóa tiên tiến AES 128-bit. AES là tên viết tắt của cụm từ Advanced Encryption Standard, 
chuẩn mã hóa dữ liệu cực kì phổ biến hiện nay và AES là một kiểu mã hóa đối xứng dạng 
khối, nghĩa là mỗi khối văn bản có một kích thước nhất định (ở đây là 128 bit) được mã hóa, 
khác với mã hóa dạng chuỗi khi từng kí tự được mã hóa. Trong [9], các tác giả mô tả phương 
pháp ánh xạ mạng lưới dựa trên phương thức cam kết mờ để tạo ra khóa mật mã từ dữ liệu 
sinh trắc học. Kỹ thuật này che giấu dữ liệu sinh trắc học ban đầu và tạo ra các khóa entropy 
cao. Các kết quả mô phỏng đã xác nhận độ chính xác xác thực bằng phương pháp k-nearest 
neighbor. K-nearest neighbor là một trong những thuật toán supervised-learning đi tìm đầu ra 
của một điểm dữ liệu mới bằng cách chỉ dựa trên thông tin của K điểm dữ liệu trong training 
set gần nó nhất (K-lân cận), không quan tâm đến việc có một vài điểm dữ liệu trong những 
điểm gần nhất này là nhiễu. Trong [10], các tác giả trình bày sơ đồ tạo khóa sinh trắc học dựa 
trên sinh trắc học ngẫu nhiên. Kỹ thuật này bao gồm hai bước: xây dựng một mã dự phòng và 
quá trình rời rạc hóa điểm ngẫu nhiên. Đầu tiên, cho phép giảm thiểu các lỗi. Thứ hai, kiểm 
soát các biến thể trong lớp dữ liệu sinh trắc đến mức tối thiểu. Tập con của cơ sở dữ liệu 
Facial Recognition Technology (FERET là công nghệ nhận dạng khuôn mặt) giúp đánh giá kỹ 
thuật trong phạm vi dữ liệu khuôn mặt. 
3. Hệ thống Biometric RSA 
Tạo khóa sinh trắc được định nghĩa là quá trình chuyển đổi dữ liệu sinh trắc sống biểu 
diễn thành một chuỗi bit. 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
7 
Trong giai đoạn đăng ký, đặc điểm sinh trắc được thu thập và xử lý để trí ... nguyên trong khoảng [0, n-1]. 
Bước 2: Chọn số nguyên ngẫu nhiên k với gcd(k, n) = 1 và 1 <k<n-1. 
Bước 3: Tính C1 = kemod n. 
Bước 4: Tính C2 = Me.k mod n. 
Bước 5: Gửi các giá trị bản mã (C1, C2) đến người dùng A. 
Giải mã 
Quá trình giải mã sử dụng khái niệm RSA CRT. Để phục hồi thông điệp từ văn bản mã 
C2 người dùng A nên làm như sau: 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
9 
Bước 1: Tính Cp = C1 mod p, Cq = C1 mod q, Cs = C1 mods. Và sau đó tính toán kp = 
Cp
dp
mod p, kq = Cq
dq
mod q và ks = Cs
ds
 mod s. 
Bước 2: Tính k bằng cách sử dụng công thức: 
k = [kp.(qs)
(p-1)
mod n + kq.(ps)
(q-1)
mod n + ks.(pq)
(s-1)
mod n]. 
Bước 3: Bằng cách sử dụng thuật toán Euclidean, tính giá trị của số nguyên duy nhất t, 
t*k = 1 modn và 1 <t <n. 
Bước 4: Sau đó tính Me, 
C2*t = (M
e
.k)t = (M
e
)k.t = M
e
 mod n. 
Bước 5: Để nhận được giá trị của thông điệp M nên làm theo các bước sau: 
Trước tiên tính C'p = Me mod p, C'q = Me mod q, C's = Me mods và sau đó tính Mp = 
C'p
dp
 mod p, Mq = C'q
dq
 mod q, Ms = C's
ds
 mod s. 
Bước 6: Cuối cùng thu hồi thông điệp M bằng cách sử dụng công thức sau: 
M = [Mp.(qs)
(p-1)
 mod n + Mq.(ps)
(q-1)
 mod n + Ms.(pq)
(s-1)
 mod n]. 
Bài toán ví dụ 
Dưới đây trình bày một ví dụ mô phỏng quá trình mã hóa và giải mã. Ví dụ sử dụng các 
giá trị nhỏ để làm rõ khái niệm. 
Tạo khóa: Người dùng A nên làm như sau: 
Bước 1: Chọn ba số nguyên tố p, q và s.p=71, q=37, s=11 
Bước 2: Tính 
n=p*q*s=28897, φ(n)=(p-1)(q-1)(s-1)=25200 
Bước 3: gcd[e, φ(n)]=1 và 1 < e <φ(n). 
Lựa chọn e=29 
Bước 5: e*d = 1 mod φ(n), d=869 
dp=29, dq=5, ds=9 
Bước 6: Ku={29, 28897}, 
Kr={869, 71, 37, 11, 29, 5, 9} 
Mã hóa: Người dùng B nên làm như sau: 
Lấy khóa công khai của người dùng A (29, 28897) 
Bước 1: Xét thông điệp M=45, 1 < M < n-1 
Bước 2: Chọn giá trị ngẫu nhiên k=46, gcd[k, n]=1 
Bước 3: Tính C1= 4629 mod 28897 = 12513 
Bước 4: C2= 4529.46 mod 28897 = 6756 
Bước 5: Gửi (12513, 6756) tới người dùng A. 
Giải mã: Người dùng A nên làm như sau: 
Bước 1: Tính Cp=17, Cq =7, Cs=6, sau đó tính kp=46, kq=9, ks=2 
Bước 2: Tính k = 46 
Bước 3: Tính t=3141 
Bước 4: Tính Me, 756*3141 = Me mod 28897,Me =10198. 
Bước 5: Tínhcác giá trị 
C’p=45, C’q=23, C’s=1 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
10 
Sau đó tính các giá trị: Mp=45, Mq=8, Ms=1. 
Bước 6: Cuối cùng thu hồi thông điệp M=45. 
- Mô-đun xác thực vân tay 
Dấu vân tay bao gồm các đường vân và các đường rãnh. Các đường vân được đặc trưng 
bởi các điểm kết thúc và điểm rẽ nhánh, chúng còn được gọi là điểm kì dị (minutiae). 
Minutiae là các điểm vi mô của hình ảnh dấu vân tay. Delta và Core được gọi là các điểm vĩ 
mô. Điểm Core là tâm của vòng xoáy vân tay, và điểm Deltalà tam phân điểm, là nơi giao 
nhau của ba hướng vân. 
Hệ thống nhận dạng dấu vân tay đặc trưng bởi ba giai đoạn chính: thu thập hình ảnh, 
trích xuất chữ ký sinh trắc, kết hợp giữa chữ ký sinh trắc thu được và thông tin được lưu trữ. 
Hệ thống nhận dạng vân tay chia nhỏ thành hai lớp chính. Lớp đầu tiên của hệ thống sử dụng 
thông tin vi mô (minutiae) để thực hiện đối sánh dấu vân tay, trong khi lớp thứ hai của hệ 
thống sử dụng thông tin vĩ mô (Core và Delta) để thực hiện phân loại dấu vân tay. 
Hình 2: Mô-đun xác thực dấu vân tay dựa trên điểm Core và điểm Delta 
Hệ thống xác thực dấu vân tay dựa trên điểm Core và điểm Delta (xem hình 2). Mô-đun 
xác thực người dùng được đề xuất tuân theo các hướng dẫn được phát triển trong [8] và được 
tối ưu hóa qua các giai đoạn thu nhận và xử lý sau đây: 
1. Giai đoạn thu thập dấu vân tay (Fingerprint Acquisition phase). 
2. Giai đoạn trích xuất Core và Delta (Core and Delta extraction phase). 
3. Giai đoạn chuẩn hóa Core và Delta (Core and Delta normalization phase). 
4. Giai đoạn tạo định danh (Identifier generation phase). 
5. Giai đoạn đối sánh (Matching phase). 
Giai đoạn Acquisition liên quan đến việc thu thập hình ảnh dấu vân tay, trong khi các 
giai đoạn còn lại xử lý và đối sánh dấu vân tay. Các giai đoạn này sẽ được mô tả ngắn gọn 
trong các phần dưới đây. 
1) Giai đoạn trích xuất Core và Delta 
Giai đoạn trích xuất Core và Delta được thực hiện bằng cách kiểm tra các chỉ số Poin kết 
hợp với ma trận chỉ hướng. Các điểm kì dị liên quan đến Core, Delta và double Corevới chỉ số 
Pointương ứng là 180 °, -180 °, 360°. Trong bài báo này, điểm double Coređược kết hợp với 
điểm Core đơn (xem hình 3). Cụ thể, giai đoạn trích xuất bao gồm bốn thao tác tuần tự: 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
11 
 Tính Gx và Gy gradients bằng cách sử dụng toán tử Sobel. 
 Tính toán các đạo hàm Dx và Dy. 
 Tính góc θ(i, j)của khối (i, j). 
 Ứng dụng bộ lọc làm nhẵn Gaussian trên ma trận góc. 
Cuối cùng, các điểm kì dị, Core và Delta được dò tìm sao cho phù hợp với các chỉ số 
Poincarè. 
Hình 3: Core và Delta với các vùng riêng biệt (ROIs). 
2) Giai đoạn chuẩn hóa Core và Delta 
Quy trình chuẩn hóa phải được thực hiện sau giai đoạn thu thập Core và Delta. Trên 
thực tế, kích thước đặc điểm sinh trắc có thể thay đổi do thay đổi độ sáng hoặc biến thể áp 
suất trong giai đoạn lấy dấu vân tay. 
Tọa độ quá trình biến đổi mẫu dấu vân tay 21 * 96 đối với mỗi vùng trích xuất có nghĩa: 
21 là số lượng các mẫu đã chọn, trong khi 96 pixel là bán kính vòng tròn trung tâm trong 
điểm Core và Delta (xem hình 4). 
Hình 4. Ví dụ của ROI chuẩn hóa 
3) Giai đoạn tạo định danh 
Sau giai đoạn chuẩn hóa vùng vân tay, chúng được mã hóa bằng phương pháp Log-
Gabor. Bộ lọc này thay thế bộ lọc Gabor (về phương diện hiệu suất), có thể được thiết kế với 
băng thông tùy ý. Đồng thời, cấu tạo bộ lọc Gabor biểu diễn như Gaussian trên phạm vi 
lôgarit. Bộ lọc tần số này được xác định bởi phương trình (1): 
Trong đó f0 là tần số trung tâm và σ là băng thông bộ lọc. Mỗi một hàng định danh được 
chuẩn hóa coi như một tín hiệu đơn 1D, xử lý bởi thao tác nhân chập bằng bộ lọc Log-Gabor 
1D (xem hình 5). 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
12 
4) Giai đoạn đối sánh 
Điểm đối sánh được tính thông qua tính toán khoảng cách Hamming giữa hai định danh 
cuối cùng. Mẫu thu được trong quá trình tạo định danh sẽ cần đối sánh số đo tương ứng tiêu 
chuẩn cung cấp để đánh giá mức độ tương đồng giữa hai định danh. Nếu hai mô hình X và Y 
được so sánh, khoảng cách Hamming (HD) được định nghĩa là tổng các bit không liên quan ở 
vị trí tương đồng (hoạt động XOR giữa X và Y bit). 
Nói cách khác, thuật toán đối sánh tuân theo phương trình (2): 
Trong đó N là tổng số bit. 
Hình 5: Mã nhận dạng vân tay được mã hóa thu được khi áp dụng bốn mức lượng tử hóa 
trong bộ lọc Log-Gabor 1D. 
- Tạo và phân phối khóa công khai, khóa bí mật 
Biometric RSA sử dụng thuật toán RSA cải tiến để tính toán hai khóa từ các đặc điểm 
dấu vân tay của mỗi người dùng được lưu trữ trên Smartcard trong giai đoạn đăng ký. 
Hệ thống PKI sinh trắc mới được đề xuất chỉ tập trung vào việc tạo khóa bí mật khi cần. 
Khóa bí mật được tạo ra có thể được sử dụng cho hai nhiệm vụ chung: giải mã và chứng thực 
tài liệu. Bằng cách này, khóa bí mật không thể bị mất hoặc bị đánh cắp. 
Trong giai đoạn tạo khóa công khai, người dùng phải đăng ký vào hệ thống/nền tảng 
ứng dụng với dấu vân tay của mình. Sau khi người dùng lấy dấu vân tay, định danh được trích 
xuất và lưu trữ trong Smartcard của người dùng. Sử dụng thông tin định danh để tạo và phân 
phối khóa công khai (xem hình 6). 
Hình 6: Pha tạo khóa công khai 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
13 
Trong giai đoạn tạo khóa bí mật, người dùng phải trải qua giai đoạn xác thực. Cụ thể 
hơn, người dùng giới thiệuSmartcard đến người đọc và đưa ra dấu vân tay của mình thông qua 
cảm biến. Hai dữ liệu này được xử lý: nếu người dùng được xác thực chính xác, thì họ có thể 
đăng nhập vào hệ thống để sử dụng và quản lý dữ liệu, dịch vụ, tài nguyên, và cũng có thể tạo 
ra khóa bí mật của mình; Nếu người dùng không được chứng thực thì họ sẽ bị từ chối bởi hệ 
thống (xem hình 7). 
Hình 7: Giai đoạn tạo khóa bí mật 
DoD đã phát hành thành công các chứng chỉ số trên Common Access Cards (CAC) tới 
hơn 85% trong tổng số 3,5 triệu người sử dụng. PKI của DoD bao gồm một Root CA và nhiều 
CA cấp dưới. Root CA chỉ cấp giấy chứng nhận cho CA cấp dưới. Các CA cấp dưới phát 
hành năm loại chứng chỉ: định danh, chữ ký, mã hóa, Componentvà Code Signing. Tất cả các 
khóa bí mật liên quan đến chứng chỉ mã hóa đều được đảm bảo trước khi phát hành chứng 
chỉ. Ngoài ra, để cập nhật hồ sơ chứng nhận và CA, DoD phải quản lý các vấn đề chuyển đổi 
Smartcard của người dùng. Sử dụng không gian thẻ thông minh, giải pháp được đề xuất này 
sẽ cho phép người dùng thực hiện bảo trì thẻ, chẳng hạn như cập nhật chứng chỉ từ máy trạm 
cá nhân thay vì phải quay lại trạm cấp phát. 
4. Kết quả đạt được 
Dựa trên các bài báo nghiên cứu, bài viết đạt được kết quả sau: nghiên cứu giải thuật 
RSA cải tiến sử dụng ba số nguyên tố p, q, s ứng dụng trong hệ thống Biometric RSA. Trong 
giải thuật RSA cải tiến, khóa công khai (e, n) giống như thuật toán RSA ban đầu. Tuy nhiên, 
điểm mới của RSA cải tiến là quá trình tạo khóa, và khóa bí mật, bản mã thu được. Thành 
phần khóa bí mật trong RSA cải tiến bao gồm bảy yếu tố thay vì chỉ có hai yếu tố (d, n) như 
trước. Và bản mã nhận được là một cặp (C1, C2). Giải thuật mới đã cải thiện tốc độ giải mã 
nhờ sử dụng cơ chế bảo mật RSA CRT làm giảm một số cuộc tấn công có thể xảy ra trên 
thuật toán RSA. Độ phức tạp mã hóa của thuật toán là 22n2 + O (n3) và độ phức tạp giải mã là 
(8u + 6n
e
 + 10) n
2
 + O (n
2
). Nếu so sánh với độ phức tạp của thuật toán RSA ban đầu nhận 
thấy rằng giải pháp sử dụng thuật toán RSA cải tiến tốn kém ít hơn. 
5. Kết luận 
Trong bài báo này, dấu vân tay đã được tích hợp trong thuật toán RSA cải tiến để phát 
triển một hệ thống mã hóa bất đối xứng mới. Trong giai đoạn đăng ký, đặc điểm sinh trắc 
được thu thập và xử lý để trích xuất các điểm riêng biệt. Được biểu diễn dạng mã và lưu trữ 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
14 
trong Smartcard của người dùng. Trong giai đoạn xác thực, định danh sinh trắc đã đăng ký kết 
hợp định danh sinh trắc truy vấn để xác thực người dùng và tạo cặp khóa công khai/bí mật. 
Với giải pháp được đề xuất, khóa bí mật của người dùng được đảm bảo an toàn hơn so với 
khóa bí mật được tạo bởi thuật toán RSA ban đầu. Bài toán trong tương lai được mở rộng đối 
với một số đặc tính sinh trắc học đặc biệt khác. 
Tài liệu tham khảo 
Tiếng Việt 
[1]. Nguyễn Tài Nguyên, Nguyễn Đức Huy (2010), “Ứng dụng sinh trắc học trong chứng 
thực mạng riêng ảo”, tạp chí Công nghệ thông tin và truyền thông, kỳ 2, số (1), trang 45. 
[2]. Bùi Ánh Dương (2006), “Bảo mật thông tin sử dụng cơ sở hạ tầng khóa công khai 
(PKI), Luận văn thạc sĩ khoa học Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. 
Tiếng Anh 
[1]. Jagadeesan, T. Thillaikkarasi, K. Duraiswamy, “Cryptographic Key Generation 
from Multiple Biometric Modalities: Fusing Minutiae with Iris Feature”, International 
Journal of Computer Applications (0975-8887) Vol. 2-No.6, pp. 16-26, June 2010. 
[2]. C. Militello, V. Conti, S. Vitabile and F. Sorbello, “Embedded Access Points for 
Trusted Data and Resources Access in HPC Systems”, The Journal of Supercomputing - An 
international journal of HighPerformance Computer Design, Analysis and Use, Springer 
Netherlands Publisher, 2010, ISSN 0920-8542, Vol. 55, N° 1, pp. 4-27, (ISSN Online 1573-
0484), doi:10.1007/s11227-009-0379-1. 
[3]. V. Conti, C. Militello, S. Vitabile and F. Sorbello, “A Multimodal Technique for an 
Embedded Fingerprint Recognizer in Mobile Payment Systems”, International Journal on 
Mobile Information Systems-Vol. 5, No. 2, 2009, pp. 105-124, IOS Press Ed., ISSN: 1574-
017X, doi:10.3233/MIS-2009-0076. 
[4]. Vincenzo Conti, S. V. (2012). Fingerprint Traits and RSA Algorithm Fusion 
Technique. Sixth International Conference on Complex, Intelligent, and Software Intensive 
Systems, (pp. 351-356). Palermo. 
[5]. Nikita Somani, Dharmendra Mangal “An Improved RSA Cryptographic System”, 
International Journal of Computer Applications (0975-8887), Volume 105- No. 16, November 2014. 
[6]. J. Daemen, V. Rijmen AES proposal: Rijndael. 
From web:  
[7]. A. H. Al-Hamami and I. A. Aldariseh, “Enhanced Method for RSA Cryptosystem 
Algorithm”, IEEE International Conference on Advanced Computer Science Applications and 
Technologies, pp. 402-408, 2012. 
[8]. V.Conti, C. Militello, F.Sorbello, S.Vitabile. “A Frequency-based Approach for 
Features Fusion in Fingerprint and Iris Multimodal Biometric Identification Systems”, IEEE 
Transactions on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) Part C: Applications & Reviews, 
pp.384-395. ISSN: 1094 6977, doi:10.1109/TSMCC.2010.2045374. 
[9]. Gang Zheng, Wanqing Li and Ce Zhan, “Cryptographic Key Generation from 
QUẢN LÝ - ĐÀO TẠO 
15 
Biometric Data Using Lattice Mapping”, in Proceedings of the 18th International Conference 
on Pattern Recognition, vol.4, pp. 513-516, 2006. 
[10]. Beng.A, Jin Teoh and Kar-Ann Toh, “Secure biometrickey generation with 
biometric helper”, in proceedings of 3rd IEEE Conference on Industrial Electronics and 
Applications, pp.2145-2150, Singapore, June 2008. 
COMBINATION OF FINGERPRINT AND IMPROVED RSA 
ALGORITHM IN INFORMATION SECURITY 
Trinh Văn Anh, Ph.D student 
Do Thi Hang, M.A
Abstract: The article analyzes a safe computing system which focuses on the 
asymmetric key generation based on biometrics. Typically, PKI systems based on secret / 
public keys are created via RSA or similar algorithms. The current solution is to embed 
biometrics into the process of generating a secret / public key. Initial tests show that creating 
asymmetric keys depends on the actual accuracy of biometrics that ensures unique 
asymmetric keys for each authenticated user. 
Key words: fingerprint, asymmetric coding techniques, combination of biometrics and 
encryption algorithms 
Người phản biện: NCS. Trịnh Tất Đạt (ngày nhận bài 03/01/2019; ngày gửi phản biện 
05/01/2019; ngày duyệt đăng 02/4/2019).