LibreOffice/6.1.5.2$Linux_X86_64 LibreOffice_project/10$Build-2 0 0 14099 9999 true $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(user)/config/standard.sob 0 $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(user)/config/standard.soc $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(user)/config/standard.sod 1270 false $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(user)/config/standard.sog $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(user)/config/standard.soh false false true true false false true false false false $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(user)/config/standard.soe false 7 4 false 0 low-resolution false false 1 1 true 259 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Algoritmos del cifrado para protección de datos biométricos Encryption algorithms for biometric data protection Recibido: julio 23 de 2023 | Revisado: setiembre 20 de 2023 | Aceptado: octubre 18 de 2023 Marvin Chavez-Ferrel 1 Alberto Mendoza-De los Santos 2 1 Escuela de Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Trujillo, Trujillo - Perú 2 Escuela de Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Trujillo, Trujillo - Perú Autor de correspondencia: r513300420@unitru.edu.pe R esumen La presente revisión tuvo como objetivo examinar las diferentes técnicas o algoritmos de cifrado de datos biométricos usados en la autenticación para la seguridad de la información. En consecuencia, se utilizó la metodología PRISMA para seleccionar artículos en diferentes bases de datos durante el periodo comprendido entre 2019 y 2023. Las bases de datos utilizadas fueron SCOPUS, SCIELO y GOOGLE ACADÉMICO, donde al aplicar los criterios de inclusión y exclusión planteados se consideraron 13 artículos para la presente investigación. De esta forma se pudo notar la necesidad de la aplicación de los algoritmos de cifrado como forma de prevención de ataques y orientados al cumplimiento de los objetivos de la seguridad de la información, siendo los más utilizados el AES (Advanced Encryption Standard) y el cifrado caótico. Palabras clave: cifrado; biometría; autenticación; seguridad de la información A bstRAct The objective of this review was to examine the different biometric data encryption techniques or algorithms used in authentication for information security. Consequently, the PRISMA methodology was used to select articles in different databases during the period between 2019 and 2023. The databases used were SCOPUS, SCIELO and GOOGLE ACADEMICO, where when applying the proposed inclusion and exclusion criteria, they were considered 13 articles for this research. In this way, it was possible to notice the need to apply encryption algorithms as a form of attack prevention and aimed at meeting the objectives of information security, the most used being AES (Advanced Encryption Standard) and encryption chaotic. Keywords: encryption, biometrics, authentication, security of the information © Los autores. Este artículo es publicado por la Revista Campus de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres. Este artículo se distribuye en los términos de la Licencia Creative Commons Atribución No-Comercial – Compartir-Igual 4.0 Internacional (https://creativecommons.org/licenses/ CC-BY), que permite el uso no comercial, distribución y reproducción en cualquier medio siempre que la obra original sea debidamente citada. Para uso comercial contactar a: revistacampus@usmp.pe. https://doi.org/10.24265/campus.2023.v28n36.08 | Campus | V. XXVIII | N. 36 | PP. 259-270 | julio-diciembre | 2023 | 260 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | Introducción La información es un activo vital dentro de cualquier institución, la seguridad de la información y la ciberseguridad está definidas por un compuesto de instrucciones y elementos, que tienen como misión brindar las tres características fundamentales de la misma las cuales son: disponibilidad, confidencialidad, integridad; implementar políticas de y controles de seguridad de los datos se ha convertido en un proceso de vital importancia para que las organizaciones mantengan salvaguardada sus sistemas ataques, daños o perdidas. (Ramírez y Rinconc, 2022). En ese contexto, una de las técnicas para garantizar la seguridad de la información usada por las organizaciones es la autenticación biométrica, esta basa en la identificación de características físicas o comportamentales únicas de un individuo, como huellas dactilares, reconocimiento facial, voz, patrones de escritura, entre otros. Estos datos biométricos se utilizan para verificar la identidad de un usuario y proporcionar acceso a sistemas o datos sensibles. La principal ventaja de la autenticación biométrica es que es difícil de falsificar o robar, ya que los rasgos biométricos son inherentes y exclusivos de cada persona (Prieto, 2015). Sin embargo, a medida que se usa más tecnologías como el reconocimiento facial, las huellas dactilares y la voz para acceder a nuestros dispositivos, cuentas y edificios, ha surgido una preocupación creciente entre los usuarios: ¿cómo se están almacenando y protegiendo nuestros datos biométricos? La seguridad de almacenamiento es la principal preocupación. Los usuarios temen que los sistemas que almacenan sus datos biométricos puedan ser vulnerables a ataques cibernéticos y que sus características únicas puedan ser robadas. La posibilidad de suplantación de identidad es una preocupación legítima que se encuentra en el centro de esta inquietud. La preocupación también se extiende a cómo se utilizan nuestros datos biométricos. ¿Pueden ser utilizados para rastrear nuestras actividades, dirigir publicidad hacia nosotros o tomar decisiones automatizadas que afecten nuestra vida cotidiana? Los usuarios quieren saber cómo se utilizan sus rasgos únicos y cuáles son sus derechos en relación con estos datos. La falta de transparencia en la recopilación y uso de datos biométricos es otra fuente de inquietud. Los usuarios desean entender claramente los propósitos detrás de la recopilación de sus datos y quieren que se les informe sobre cómo se utilizarán y protegerán. A pesar de la creencia de que los datos biométricos son difíciles de falsificar, la posibilidad de engañar a los sistemas biométricos es un tema que preocupa a muchos usuarios. ¿Podrían nuestros rasgos biométricos ser suplantados o engañados, lo que pondría en peligro nuestra seguridad? Para garantizar la seguridad de la información en el contexto de la autenticación biométrica, se utilizan algoritmos de protección de datos biométricos. Estos algoritmos desempeñan un papel crucial en la gestión y almacenamiento de los datos biométricos para evitar su compromiso y asegurar la privacidad de los usuarios. Marvin Chavez-Ferrel - Alberto Mendoza-De los Santos 261 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | Método Se realizó una investigación documental utilizando la metodología PRISMA como guía para revisión sistemática. Se planteó las siguientes preguntas para la implementación de la metodología: ¿Cuáles son los algoritmos de cifrado para protección de datos biométricos? ¿Cuáles son los beneficios de algoritmos de cifrado para protección de datos biométricos? Las revisiones sistemáticas son resúmenes claros y organizados de información que responden preguntas específicas. Son muy confiables porque se basan en muchos estudios y siguen un proceso claro para reunir, seleccionar y evaluar la evidencia sobre el objetivo de la investigación (Moreno et al., 2018). Criterios de inclusión y de exclusión Se utilizó como criterio de inclusión a los artículos publicados entre los años 2019 y 2023. Además, se consideró que contengan los términos como “Algoritmos de Cifrado”, “Seguridad de la información biométrica”, “Autenticación”. Asimismo, los artículos deben estar tanto en español como en inglés para mayor profundización de la revisión. Finalmente, se consideró los criterios de exclusión como cuando no se detalla de forma practica el uso del algoritmo y no existe una relación del algoritmo de cifrado con biometría. Para una mayor comprensión, se resume lo expuesto con anterioridad en la Tabla 1. Tabla 1 Criterios de inclusión y exclusión CRITERIOS DE INCLUSIÓN Artículos o tesis publicados en el periodo de 2019 - 2023 Idioma en Español o Inglés Se muestra la aplicación de una tecnología y/o algoritmo biométrico CRITERIOS DE EXCLUSIÓ N No se detalla de forma practica el uso del algoritmo No existe una relación del algoritmo de cifrado con biometría Proceso de recolección de la información El proceso de búsqueda y recolección de datos se llevó a cabo utilizando una combinación de palabras clave relacionadas con la aplicación de algoritmos de cifrados en la autenticación biométrica. Las palabras clave incluyeron “algoritmos de cifrado para protección de datos biométricos”, “autenticación biométrica” y “seguridad de la información”. Se utilizó un enfoque transparente para buscar lecturas científicas, y se emplearon diferentes fuentes de datos como SciELO, Google Académico y Scopus. En el caso del buscador académico SciELO se utilizó el siguiente motor de búsqueda: “encryption algorithm”. Los resultados fueron un total de 26 artículos encontrados, de las cuales aplicando los criterios de inclusión y exclusión se seleccionaron dos. Algoritmos del cifrado para protección de datos biométricos 262 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | Luego para Google Académico, se buscó con el siguiente motor de búsqueda: “Algoritmo de cifrado y biometría”; donde los resultados fueron un total de 24100 escritos generalizados, ya que es una cantidad muy elevada se le aplicó el filtrado por “artículos”, resultando un total final de 141 artículos académicos de los cuales fueron seleccionados cuatro. Para el caso de Scopus se hizo la búsqueda en base a “TITLE-ABS-KEY (encryption AND biometrics AND information AND security) AND PUBYEAR > 2018 AND PUBYEAR < 2023 AND (LIMIT-TO (EXACTKEYWORD, “Biometrics”) OR LIMIT-TO (EXACTKEYWORD, “Authentication”) OR LIMIT-TO (EXACTKEYWORD, “Cryptography”)) AND (LIMIT-TO (LANGUAGE, “English”) OR LIMIT-TO (LANGUAGE, “Spanish”)) AND (LIMIT-TO (OA, “all”)) AND (LIMIT-TO (DOCTYPE, “ar”))” la cual arrojó un resultado de 26, y fueron seleccionados siete en base a los iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAf8AAAHyCAIAAABqDVA3AAB0YklEQVR4nO29C5wU1Zn3X1Xd PRfmwgAzMMPAMFwFERQ0EcELqASzcSOEEJON74bNblY2+orG15fX9f0ruu8bN7trFk3iuuu7 icmaCyFEScwVI15QYkQYQOQOw3Cde899erq76v90P3A8VFXXdPX0THdP/74fHGuqq8451VP1 O895zqnn8RqGoQAAAMgyvKluAAAAgBQA9QcAgGwE6g8AANkI1B8AALIRqD8AAGQjUH8AAMhG oP4AAJCNQP0BACAbgfoDAEA2AvUHAIBsBOoPAADZCNQfAACyEbP6d3b3ff351wJ9QTWp1eiK 8j//anF5aVFSSwUAAJAgZvXvC4ZeeeOA4ivxeHMUJTnhPw1D72g9/3efuw7qDwAAaYKN5yc/ xzuirMqXV6AkJ/izqoeD4Z4WNbmjCQAAAAPA3u9vkPAberLUP1IUAACAdAKzvgAAkI1A/QEA IBuB+gMAQDYC9QcAgGzEtfrrkclg+9lgTVNUrOwBAIBMwJ36k+wX5nuKCrxm/Y/+2tET6u4N Q/8BACD9caf+Yd1YfkPFXZ+Y2Be8sIiTuoFQ2NA0NT9X+9Grp//zVydzfdogtBMAAEAycaf+ mqq8XtPU1NZH3UBE90N6bo7nmpkli64YEwoZ55p6NRj+AACQCbhUf0093dBTe76b7f2rpo68 6xMTZlUVb9/b/OLWUyfru31eGP4AAJABuJ71NaL/XVFddOfNE266qnTPsbbHvndg9xE/7Yb0 AwBApuBO/XXDGFOc8/mbK5deM/ZUQ8+6f/9g50F/X0j3eSK6Hw4bHg9cPwAAkAG4VH9dWXnj +JU3VTb6A43+vhvmlN48fyzrvUdT3/6g+c09zV50AAAAkPa4U39VVQ7Wdby9r5nsfVL50pKc jwryqIV5nuirAFB/AABId9ypPxn4b+1r3rG/JRQ2dGnJv6YpXk0l5YfrHwAAMgLXs76qopLh X1k64orJRaUjc0jxTzb0HKrraGgNkPTjVS8AAMgI4lV/Uvmwrns9Wlg37lg0/u5PV2ua2t4V IrkvHuFt7w49tfHIHz9shdMfAAAygrjUn6R/RJ5n7pRRb+5tunxS8V9/atK23U0/3HqqrTtI n5YU+L5026T/9cUZ939r38n6bg/e+AIAgLQnTvU3SNM/f8uEMSNzR+Rq9a2BDZuOBsO6FhX6 zu7QtzYf/ea9c26eX/r8Kyeh/gAAkP7Epf6k8v7O4L//4sRfLqsK9OkNrb2RNf4XJ3g1r9rU HjxQ11k6MjdW+E8AAABpRbx+f69H/eBE+9dfPPyJj4399MKKwnxvR3eIbf+wbows8E4dX7D3 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9uOTzlpFU4nKnziG9tPpKx+NSBWJVzw1yi4XllcqgeolHYxnIoEkvq6+hU7nc6kxpJvsrOcy qUlyC+OBymEd5zLpq1Ascxsk39Ry+gYevHOag5eMdJ8+Fc3jDpW+GdZ3uc10MF2y6Oeo2S9u raODuXcRPTEAYFBxrf6qqlindnlndHfGrPmZXV28bXcjbdBPYecyT2086nwujxue2riPf43T P0M1ktTyNov+vOklrHRiwwEyz1l56ci7llbRSIvUkzSXZJoPWP3kLvp505Wl8TRGiY45qEw2 4alM6gJ5P21QNyDaQ5peNS6ft8WGFerJRPPEpYlvhrbpS+Y2c5liiMPNJmgPtYfHMQCAwca1 +ofChjXAJw0IwrqRQbH9ycAsLvAK4SNhYvPWVSEJzP3K3hVSOvaWkL1M9jX9c+X3ECp59EyX 22YIOnqCtvv9nR/tb2gN8NQIyTTZ6dROarlzh0cH8IbsQYqF7FACAAwZriM9rLxx/CeuKQuG L130aRiTywtefb8h1onpBtu5wiWtRA1zt4UIPwYjJM8B2bCl7qeu/kJnwK4bag/Z427XhgqD 2kQ8vUJRvs92P3dLzNhRuaKTYDud+oBn7pvr0FHRpVH/Qd+PyYNkezBPtPBVx+lDAwAMHLe5 vdRDpzqDYZ23xX7qCgLB+tpz3b4MifE5a1KRPG8pXNVWxRQWugz7KL5yezUrIGkW2cKkd6IL uWtplbXS/bXtd1xfwZVSXVHf0SUupnj6DxM0mKAyWV5JlOUCuUvg7oR+RqcNeuRz39jTROeK A+g7Yb8/u8KE//262aOFw8qhnVQ+F2W6NP5K6SPnq1AuDsjcfgMAgMRw+bCpyqFTHd2BcENr r78zxPpvGEpBnmfahALqGDIiuL/s72bYk04DAqv6sxSS3UoKSHIp9pPcs7tGiS6AUaIrKakb EHvEMh4BHUAmszCB5elQ3kPi69bwJ2NcVMrOdNnvz83g9Uus7DJ0sHwAnc79HH0bJN/UKm6Y 6CZFy209P1TCNTNLxOUL/z57dejTWH0bHcx1mdYdAQAGFXfqHwzpV00due6LMx5/4WBXT6cn +m5XKGyMHZW7fvWsf/rx4fcO+tP/hS/SMqvICjkzLdMkKZTnY+VPrQs6ZU0UVcg7rd4SU/km xIyoqc1ymSYhlo+0vdJ+D4i1v993HURrBbZTKabDYrUBADCouI7xeeW0kf7O4JHTF6Rfib4E cLa5l8YEH5816o/7W9Nf/QEAALhUf1UdU5zT3RuKrvBRL+5UevrCXT3hgjyPkTkrPgEAIJtx GedHNz440X79nDETSvPrGnp4iWcwrE+rLIyu7z477KO8AVsQPQKAjMNlpAeP+v5hf2Nb4Kl7 rvjFO+fr6rt1Qxk3KvfTCyvCuv6H9xt8cPsAAEAm4DrOT2tH8P/84NDf3F79F7dMyM/xKKoS Dhsfnuz45x+faPAHvBn0xhcAAGQxrpdXUwdwurHnH35wcPyYvBG5ZOqrgZB+rrm3py/sg/QD AECG4Fr9fV61IN9nGAoNAlrag0Z0IVCOT8vN0fqCeiiMWV8AAMgA3Kk/ifvnllR+4eYJfRfj +1M3EIyE/TFyPNrmN87+19ZTuT6MAAAAIN1xu+JTef+wX4sG/DGinYFHU2ZWFS2YPYbGBN2B MOZ8AQAgI3A963v4VOeBkx3hsEHyP62y4Au3Trz6slEfHG//r9/X7a9tz8k0w/+Z++ZWluYP RgqtjIATy7jKVcmJXAY1Bwv9UfydQawiBWBQcR/fX1EM3agaN2LFDRV3LKo41djzrz89+va+ 5t6QnpMhId4EpH3FBV4H6efgw24T+aawRxG5yayxE6wf0R6Sfre5Kq+bPZq+kMSax2nI5FQ2 tsnOtu1utA2TBwBIIq7z+hbme29fWP7pRRU9gfA3fnLkzZqmzp6Q1xOJ+EkDAk9GrfcfpPAy KcxNSL1ULDW3fuRwcCw4QF4CiQ1EvjA53D91P7Ori7kN1A2IAKgcdA9JvgAYVFzH91+1ZDw9 mY3+wIe1HRNK8//ytioO9axp6u7DrWke5c2UP5YUp2pc/uond8npfJVoQEraKaJvcpRKHgGQ Xc+paxUp6lmsYhUp6S6XKVoiJ4zkEsjgla1yOb2waCF/yukV5fS8SlQ9udKtTy1i49qaLlh8 pEQHKOJCxE5uhjjL2jfMmFgownA6pBq2IoLZyepPTRLt3/T6GRoEiJQJVIsp3SYAILm4nvU9 29S7/0R7b1CvLM2rGvtRrhIS/cbW3ncPtEadQ+kI6WNHT9DBISPS+YosK0fPdMmeHyqBpFzY qqTgpLYOxVIhRfk+W/t650G/yKQoJxqzbY9yaQoUTkPP0fmFgSwSVQoc0gWzb4oLp0aSItOV ioy7IkuwNYULnSXXYk01rFzsLGXicZ195fZqUnxxmL8z6JBFEgAwcFzP+v7uvYZtu5usAk97 QrqS5q5/55yxIiEJmfBjR+VaD5AVlmxVkjnWO4diSdZNKcAY0nGh3ZxH16E9poQEIg29MJBj 9R+x0gXL2YDpLCrkpitLuZEikQv1T9T9WC9H/tWaapg2XHmTxADFlDNApJMEAAwSrmd9C/K8 sVb0B/r0yKLPNDX9I5HIyE7n9CP9WqPWfF4M50KJs1iWY7aFrWa4EHFZi2NBsitnRuTeQgwg bPsP53TBch4bGrvY9na2eR8dErAkkJBdBPenDoxT6Ig+DHm+ABhUXPv9P3vT+M/eVCne9hL4 vNpLb539j1/WpvPbXmyoklivXz0rsTU5tstpHIpldWPvikn9RQJFMnv7dXDbptMSAwiS3Re3 1lnPckgXLGcDJpVvaPU7N0DgLPG2Kdrj8fzQN0DXIndCCeS5BADEj8u8vpr6i7fPv7670bAE dCCTv707lOaeHybqVYjrSNYsIZT7a9vJyo61UsihWFt7mfSO1P+upVVUrHMzWOVtE76TXc+L Ix36D6uM8ll8Ci97jXP5U7+K7GodEVU9Y2Ihj0uo26B+hUYz/JGcSh4AMBi4zu3V2tHXHEOs NO2SVO/phlh+o0St0TjPIqHkrLMkaqbEvGyPOxRrWldjWzgdsOn1M/02g0omm1o4neSl8dS2 HftbTMc7pwsmwaVmiwuJX6+pGyO9jvPgWO3h75O+EGqVSEqsXDquKin0wfYHYFBx7Vol8z8D zHs7HLLOmixW2Utu8phbHegOxfa78N/fGbRdPh//2nxrWmBxmHU0IJdgbbZiyUtsHRAcPtUp lio5pBqOp53OZ5kWFwEAkg4m1lJJ1bj8ft0+aQX7oGxXMSWRWEuYAABJBOqfMtjTLVZYZgoH TnZ85fbqQX2fmYYXVl8WACC5QP1TRgKBFtKBIYhjkcJQGQBkD1B/AADIRqD+AACQjUD9AQAg G4H6AwBANgL1BwCAbATqDwAA2QjUHwAAshGoPwAAZCNQfwAAyEag/gAAkI1A/QEAIBuB+gMA QDYC9QcAgGwE6g8AANkI1B8AALIRqD8AAGQjDuqfrPzsavKKAgAAkBzs1d8IB/Vwn2IYyahC 1fVgMsoBAACQNGzUXzeUlnMHVTWZBns4HMYIAAAA0gez+o8syt/0zf9mGHpyqzEMdUJ5cXLL BAAAkDBm9fdoanVlSSpakjiNte+lugkAAJBhZPyan5rN96e6CQAAkHlkvPoDAABIAKg/AABk I1B/AADIRqD+AACQjUD9AQAgG4H6AwBANgL1BwCAbATqDwAA2QjUHwAAshGoPwAAZCNQfwAA yEag/gAAkI1A/QEAIBuB+gMAQDby/wM6PYByzwM9oAAAAABJRU5ErkJggg== criterios de exclusión/inclusión. Tabla 2 Bases de datos y artículos seleccionados Bases de datos Motor de Búsqueda Resultados Seleccionados SciELO encryption algorithm 26 2 Google Académico Algoritmo de cifrado y biometría 141 4 Scopus TITLE-ABS-KEY ( encryption AND biometrics AND information AND security ) AND PUBYEAR > 2018 AND PUBYEAR < 2023) AND (LIMIT-TO ( OA , “all”))” 26 7 Figura 1 Proceso de selección de artículos / Flujograma PRISMA Marvin Chavez-Ferrel - Alberto Mendoza-De los Santos 263 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | Resultados Con los artículos seleccionados y la posterior revisión, se obtuvieron resultados de cada uno de ellos y estos son presentados en la Tabla 3, donde se muestra el(los) autor(es), técnica o algoritmo, país y resultados. Tabla 3 Resultados de artículos seleccionados Nº Autor(es) Técnica o algoritmo País Resultados 1 Lee, J. et al. (2023) PUF Corea Para demostrar que el protocolo propuesto es seguro contra diversos ataques y proporciona funciones de se- guridad, se realizó una verificación formal y una veri- ficación informal a través del modelo ROR, la lógica BAN y la herramienta AVISPA Protocolo propuesto puede ser seguro contra ataques de adivinación, repetición, MITM, suplantación y captura de sensores y puede proporcionar anonimato, secreto directo perfecto y autenticación mutua segura. 2 Man, Z. (2023) A l g o r i t m o de cifrado de imágenes de difusión por rotación adaptativo basado en doble caos China La información se almacena en forma de texto cifra- do, lo que puede impedir que personal no autorizado la robe y altere ilegalmente El algoritmo es adaptable y eficaz contra ataques de tex- to sin formato seleccionados. Tras realizarse pruebas al algoritmo se pudo determinar que las claves de cifrado tienen buena aleatoriedad, pue- de resistir ataques de fuerza bruta, su clave es altamente sensible y puede ocultar efectivamente la información. 3 Patil, S. et al. (2022) I n t e r p o - lación de Lagrange y transforma- da de coseno discreta India Los rasgos multibiométricos originales de tamaño 512x512 se reducen a una plantilla de base de datos de 8x8. La técnica de transformación a través de Lagrange y DCT permite crear una imagen irreversible, invincu- lable y renovable. Permite una autenticación con alta precisión, una base de datos de tamaño constante, ahorro en almacena- miento y protección de rasgos multibiométricos. 4 Hammad, M. et al. (2019) Biohashing China Al aplicar biohashing, técnica biométrica cancelable, se pudo proteger la plantilla de funciones de ECG y huellas dactilares y aumentar la precisión de la autenti- cación del sistema. La técnica biohashing mejorada permitió proteger las funciones extraídas y permitir la fusión interna, es de- cir, de las características importantes de cada biométri- co y adoptar un sistema multimodal. Se obtuvo Acc(precisión) de 99,12%, FRR(tasa de fal- sos rechazos) de 0 y FAR(tasa de aceptaciones falsas) de 1,2%. Algoritmos del cifrado para protección de datos biométricos 264 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | 5 Wang, F. et al. (2019) Mapa caóti- co de Cheb- yshev China En el presente trabajo se agrega una carga de cálculo adicional, como el cálculo del polinomio de Chebyshev, para garantizar la seguridad de la información. El esquema presentado es inmune a ataques de adivi- nanzas fuera de línea, esquema es inmune al ataque de divulgación de claves de sesión, ataque de desincroni- zación, proporciona secreto directo y anonimato del usuario. 6 Kou, L. et al. (2019) Método de bóveda di- fusa Estados Unidos El protocolo propuesto puede lograr un proceso de au- tenticación rápido protegiendo las plantillas biométri- cas. No solo resuelve eficazmente las posibles amenazas a la seguridad de la percepción de la información de IoT, sino que también se implementa fácilmente sin cambiar ninguna condición del hardware. Para mejorar la seguridad del algoritmo, se recomienda que el trabajo futuro puede mejorar el algoritmo apli- cando el algoritmo de cifrado ligero. 7 Wu, T. et al. (2021) C r i p t o g r a - fía de cur- va elíptica (ECC) China La seguridad de la comunicación del esquema fue vali- dada por la herramienta ProVerif, y la lógica BAN in- dicó que la autenticación mutua se puede completar de forma segura. Proporciona anonimato al usuario, un secreto directo perfecto, superar ataques internos privilegiados y de la información temporal específica de la sesión conocida. 8 T a h e r , B. et al. (2021 ) Hash per- ceptual Irak La ventaja de utilizar p-hash es su capacidad tolerante a variaciones sin importancia en la calidad y el formato de la entrada. El tamaño del valor hash que se genera mediante hash perceptivo difiere de 64 a 128 bits. Utilizando la lógica BurrowsAbadi-Needham (BAN), la herramienta de simulación de validación automatizada de protocolos y aplicaciones de seguridad de Internet (AVISPA) y el análisis de seguridad informal demuestran que el algoritmo propuesto es superior a los usados por protocolos de autenticación existentes, en seguridad, funcionalidad y gastos de comunicación y hardware. 9 Wang, Y. et al. (2021) Generación de claves biológicas Cifrado AES China Se utiliza códigos binarios aleatorios para representar datos biométricos y un modelo de aprendizaje profundo para establecer la relación entre los datos biométricos y el código binario aleatorio para cada usuario. Para proteger la privacidad y garantizar la revocabilidad de la clave biométrica, se usa una operación de permutación aleatoria para mezclar los elementos del código binario y actualizar una nueva clave biométrica. Se construyó un módulo de compromiso difuso para ge - nerar los datos auxiliares sin revelar ninguna información biométrica durante la inscripción. Para la evaluación se utilizan tres conjuntos de datos de referencia, incluidos ORL, Extended YaleB y CMU-PIE. Los resultados del experimento muestran una tasa de acep - tación genuina (GAR) superior a los métodos más mo- dernos con una tasa de aceptación falsa (FAR) del 1% y, mientras tanto, satisface las propiedades de revocabilidad y aleatoriedad de las claves biométricas. Marvin Chavez-Ferrel - Alberto Mendoza-De los Santos 265 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | 10 S h a l a b y, A. et al. (2021) A l g o r i t m o de cifrado caótico generada por una secuen- cia de mapas logísticos y secuencias de estados de (LFSR) Egipto LFSR proporciona mejores resultados criptográfica- mente en comparación con los métodos que cifran utilizando únicamente un esquema de mapa logístico; proporciona un alto grado de secreto y seguridad. También proporciona un método seguro de transmi- sión de plantillas de iris a través del canal de comuni- cación entre los cajeros automáticos y los servidores del banco protegiendo el iris mediante cifrado caótico. 11 P a t i ñ o , M. et al. (2021 ) A d v a n c e d Encryption S t a n d a r - d(AES) México AES es un algoritmo muy robusto, ya que no posee cla- ves débiles o semi-débiles, ya que para que un algoritmo de cifrado de imágenes tenga alta seguridad, el espacio de claves debe ser como 2 elevado a la 100, en AES- CAOS el espacio de llaves está dado por 2 elevado a la 128, por lo que no hay restricciones en la selección de la clave. Para que el algoritmo funcione bien, solo se necesita que la clave para cifrar y descifrar sea exactamente la misma. Si se cambias la clave, lo más mínimo posible, los resultados no serán correctos y hacer el descifrado será mucho más complicado . 12 Lohkande, T. et al. (2021) TDEA (Tri- ple Data Encryption Algorithm) India Algoritmo mejorado de DES, que ahora se considera inseguro, debido a que el tamaño efectivo de la clave de 56 bits es demasiado pequeño. Triple DES aumenta el tamaño de la clave de DES para proteger contra ataques sin diseñar un algoritmo de cifrado de bloque completamente nuevo, 64 bits. DES triple se está volviendo poco a poco menos usa- do, pero todavía es una manera confiable de proteger información importante en el mundo de las finanzas y otras áreas. 13 De Abie- ga, A. et al. (2022 ) Bóveda difusa A l g o r i t m o de lagrange AES Mexico Se plantea un algoritmo mediante bóveda difusa basada en huellas dactilares que resiste ataques de multiplici- dad de registros conocidos y que no filtra información sobre las huellas dactilares protegidas a partir de datos de alineación auxiliares Se pudo comprobar que con la bóveda cifrada el ataque de fuerza bruta no logró recuperar el polinomio y por lo tanto no se pudo vulnerar la seguridad de este sistema. La prueba en este trabajo se realizó con 256 bits de seguridad, como consecuencia, este nuevo sistema biométrico de bóveda difusa no sólo sería seguro para los tiempos actuales sino también para el futuro. En futuros trabajos es necesario probar otro tipo de ataques como un ataque de correlación o un ataque a través de la multiplicidad de registros, de esta forma se podría demostrar que esta propuesta puede ser efectiva para la protección contra múltiples ataques. Como se muestra en la siguiente figura, el país que cuenta con mayor número de artículos tomados en cuenta en esta revisión es China con cinco publicaciones, seguido por México y la India con dos publicaciones como se observa en la Figura 2. Algoritmos del cifrado para protección de datos biométricos 266 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | Figura 2 iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnoAAAEvCAIAAABdY/uCAAAZA0lEQVR4nO3dfXBd5X0n8CsM tmRskJwAlhsSvxDAplDb0NmY0GmMndkNQ2Y3UGenSZppcFwmTghDnIUOs0y7aTYNNLAFNmSM a2jzOluW5I8ysDM1uNvFdnYWbDcJNmxiW2zAMpAggd9kMNb+rIdcH917JSRbj+6V/PmM5s7V c889z/Oc85zzPefcK51Te3t7SwBATqfWuwEAMP6JWwDITtwCQHbiFgCyE7cAkJ24BYDsxC0A ZCduASA7cQsA2Y2BuH3lQOlrG+vdiBPzX5bWuwUA1NUYiNvwdz+pdwtOwL89v94tAKDexkbc AsCYJm4BIDtxCwDZiVsAyE7cAkB24hYAshO3AJCduAWA7MQtAGQnbgEgO3ELANmJWwDITtwC QHbiFgCyE7cAkJ24BYDsxC0AZCduASA7cQsA2YlbAMhO3AJAduIWALITtwCQnbgFgOzELQBk J24BIDtxCwDZiVsAyE7cAkB24hYAshO3AJCduAWA7MQtAGQnbgEgO3ELANmJWwDITtwCQHbi FgCyE7cAkJ24BYDsxC0AZFcjbjs6dt13792f+NSn5y9YOPoNAoDxp0bcrn983cGDB0e/KQAw XlXGbZzadnd3tc+YUZfWAMC41C9ue3p6fvTwQ4suv2LTxifr1SAAGH/6xe36J9a1trbNX7BQ 3ALACDoWtx0du7ZsfnrlF24c7iy2/XTrWWdPP+uc6cXCjp2/iMeZs88rFr7y8p5XXtoz7+L5 xcID+/c985Otv7voiorZ/p8fPxlTnn76lOG2p8HV7NcwluFLe2IxVizD/fv3bRvyMhyBun66 9Xc/oK4MdW16ct4l47Ouiy6ZP7m6rnOmR3V1rKupVHpfo9W1b9+2n9Wo66kfb5h38e+cJHVt 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uRQ8VVWytX2AZb5S2UtbrIm+McYiInDgiIgB/9HssXu78OYSrlpi93fhzCVcvZZL0k536hER HEEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAMhtAkm5TD3G2RV2iSn3Y/69cSd 6HjsSJPZ5PRtjiHkREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAE REAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAEREAP/9k= Cantidad de artículos por país En la Figura 3 se observa la ubicación geográfica de los países donde se elaboraron los artículos cuya investigación es acerca de la aplicación algoritmos de cifrado para protección de datos biométricos usados en la autenticación para seguridad de la información Figura 3 Mapa coroplético de los artículos seleccionados Marvin Chavez-Ferrel - Alberto Mendoza-De los Santos PAÍS Recuento de artículos 267 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | Producto de la investigación se pudo encontrar los algoritmos y/o técnicas de cifrado usados para protección de datos biométricos que son presentados a continuación; Biohashing, Algoritmo de Lagrange, Hash perceptual, Cifrado Caotico, AES (Advanced Encryption Standard), Boveda difusa, ECC (Criptografia de curva eliptica), PUF (circuitería de función física no clonable), TDEA (Triple Data Encryption Algorithm). Es posible apreciar que los algoritmos más usados son el Cifrado caotico y el AES (Advanced Encryption Standard). Esto debido a que utilizan códigos binarios aleatorios con una gran capacidad y robustez lo que permite proporciona mayor seguridad y complejidad en el descifrado, esta información se muestra reflejada en la Figura 4. Figura 4 iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA2wAAAElCAIAAAAXxvaLAAA+20lEQVR4nO3dD1RcZZ7n/0cJ VCBJJRAItwiQNkQ94jhVxaIm68wvaXcmjHVKcEYZZ0za/a2UgNjMmnh2lKablPTQiT3HxB06 CFhJb2u0O43TLVg/HDK9nmR2+yQqh6L0iKsd7E1A6kZiophEiZP2d2/9gaIoCiqhcgt4v9pD bj3337eq65BP7vPc5y765ptvBAAAABCNRVoXAAAAgLmHEAkAAICoESIRExdHR5WfSTqd1oUA ob766strr702KYkvJ+LOV19+mbAoITExSetCgFAXLpxPSkxalJgY3EiIREwMnvy/ys+119+o dSFAqJO//2hx8uLcb+VpXQgQ6qP+D5cvX7E6Z43WhQCh+j94f5WUlWnICm4kRCImPrxWjY8f 9mtdBzBZ0s3ikujjy4k4lGwUF8W7fDkRf6SswszM0EZCJGKi6/fiZ+9oXQQAAJgNb2wJ00iI BAAAQNQIkQAAAIgaIRIAAABRI0QCAAAgaoTIBcvTVW93ZlU22syhjfLYS4O1zl4khbSPNUYy 8vlnQqyY3YoBAIAmfvdBX9Y3qaskQ3AjIXKh6m13ZpmNPW+6hdk4cY2xvMVmCm5wOaqaRXlL o69R7uxS0uR0IXLJ0mWzVysAANBS7pq1aekJIY2EyAXK3e0yFrbcKiqcnR6jxRBpU9lzSpit psBLyTLtZUhFQkLoVw0AAMxRusWLF03KjITIhcn1do/5VpswCrOjwyVbDJFioWTIFO1v9wqj 6WpVBwAA4h4hckHqfdNdcLtNWTDdbmxtd8sWKShFulsrqn1LUkltnUUSZltdSUO90mi2NVUa wx4QAAAsMITIBcjT1eEyFld6l823FjQ7ezxFQT3ak8ZEql3YtU0W0dtcXVUhCkLuxQEAAAsR IXLhkV3dspDHLjcqetrdlhlcYjRVNjapt2k3dNprIw+jBAAA8x0hcsGRe96SJ1xNVHPhjIc8 GoyFBueQrCxE3u78uXNCLL2iQgEAQHwYOPFR7qJlaSszghsJkQuNx93tMRYH90d7c2G3S5im 6KSWOx09Zpv/0qO6u1Q4/e3ZiUlJs1AsAACIA8uXpyYnh/7NTohcYHrbnbI5ZMijVHCb5Gzv ks2+uXvcQT3d3vGRBuG0VzsDG1tn1JedRIgEAGC+0K9ITU4JbSRELjDquMZJjb77ZlSGorqW otDVZltTS+wrAwAAcwkhEgAAAFEjRAIAACBqhEgAAABEjRCJmPjqywtZS3Q8QRtx6NKlS9dc c821116rdSFAqEuX/t373eTLibjzySnPyOJk/fIVwY2ESMTED2//Qogv0ldlal0IEOqUfCpx UWJaesb0mwJX19DHnpSUJStS07QuBAg1ePKiuCb09mxCJGKC+Ii4lSllaV0CEF7W6hytSwDC y85dM7mREAkAAICoESIBAAAQNUIkAAAAokaIREz84N+0rgAAAMySe28Upkk3OxAiERNnzl38 +f/h8dkAAMwHfy599qU+KXni87MJkYiJry+OCkGIBABgPvjsszNfrtQTInE1LFm6TOsSAADA 7MhdszZtZWgjIRIAAABRI0ROR+5sqG+X/S8M1jp7kaS02Ru6b6uts0jeVrejwtEjREFlo818 Wcc/aW2qNM5izdFxOaqaRXmLzaRZBQAAYM4hREaihkWnsNa1FEn+144ej7AYJIu90RLYqLfZ MVRS2+QPlHPDhORqtjW1aF0QAACYYwiRU+ttbnBKtuBrhJLFZgndSh6SRdbtcylBAgAAXDFC 5JTc3S7Jag/fy9zbXN2RW1tnOeXryBbN1VXCWN5iE2q7Navd2eN9afJ01dud/r5wc1AeVXuQ 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8qVbdeaMz/v/renpY9O+c33OLcoujl264q2+KX6C1/257ZG1pc9VlA5/11ZqGG5r3d2Xv/uF XUUZIn/TA9nPOR59cFHN1jt1772wc/+7QSfyhnjXwd17zqhzAG38m+15L+9+uEI88eAGcWxv /cuj5h/8tVlNosOvbfuLx4/oN97zaPHmPHGiq035hFO2bpryliNgISJEAsDs0eU/8uuj5v07 97zQtf/HHfuVlpQM8+aaF/6+bL3v+pbOvK3VPly2s23H9rZU85Y6e942+5SDFiOc546ag3/f /+CPt9+/V4jUDdvu3STe7wq/6Q1lz//T8e8+ua+2Yp9O2lT1QFGfY2xL3ca6f3lGbH/KUfOw Qy11Y/nuzWtmOsww+76aHa8cfqp3hpvnbNmzt69q+1MVberHdH/Z3bccfWmaXfI2V5a2/be2 /XuziyaFSPWTPPDi4u9vb/rx9teUTGkq3vY3GzJ8K6r37ZC37jpof/yg3vyAfUfe9qdOBPa6 pfRH1rbvvdrkSvfOAXRT1QuOz7/739QPR337j734oy2+3vyMu39wYCT1R3tftR95WXjHRG5t eKpm/RUNwQTmG0IkAMyqhIz1D+8++PCU63U3bH3mf219Zuy1devYovmJ4x8+Mb5lxr2OD+8N 2rOw5sPf1YwdJv/hF7uDzvJI0I4h1LvF79oZfsuEnLufart72sGJUunzvysNbUzI29J2fMt0 uwbVUdTQ8V7D+OvtOwJLIW98TMbmna9uHq984iegrN7wSMvRRybvlpK3Zc/RLXvGXhePF6m8 3z1H7x5fJTI21hx8q0ZMlmHe8lTblisYtgnMe4RIAAAARI0QCQAAgKgRIgEAABA1QiQAAACi RogEAABA1AiRAAAAiBohEgAAAFEjRAIAACBqhEgAAABE7f8H0t1OP/Btpt8AAAAASUVORK5C YII= Cantidad de artículos por algoritmo aplicado Discusión En base a lo presentado producto de esta revisión vemos como los diversos autores de los artículos nos brindan una visión general de cómo se están implementando algoritmos o técnicas de cifrado para resguardar los datos biométricos usados en la autenticación de los sistemas de información de las organizaciones. Después de analizar los resultados se puede decir que la aplicación de algoritmos y/o técnicas de cifrado biométrico es un campo de aplicación relativamente nuevo y que está siendo altamente demandado por el creciente desarrollo de nuevas amenazas que afectan la vulnerabilidad de los sistemas que utilizan datos biométricos lo que causa preocupación en los clientes, trabajadores y otros usuarios. Con respecto a los beneficios de los algoritmos, en la mayoría de investigaciones se pudo notar que estaban orientados a proporcionar una seguridad adicional como alternativa de protección frente a ataques, esto se ve reflejado, principalmente, en los resultados presentados por Lee et al. (2023) y Man, Z. (2023) donde el algoritmo usado es seguro contra ataques de adivinación, repetición, MITM, suplantación y captura de sensores y puede proporcionar anonimato, secreto directo perfecto, autenticación mutua y frente a ataques de fuerza bruta. Algoritmos del cifrado para protección de datos biométricos 268 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | Asimismo, los algoritmos de cifrado aseguran que los datos biométricos se mantengan confidenciales, incluso si se almacenan en bases de datos centralizadas o se transmiten a través de redes no seguras, esto se ve reflejado en los resultados dados por Hammad, M. et al. (2019) Wang, Y. et al. (2021) donde la técnica usada fue el biohashing o generación de clave biológica, donde para proteger la privacidad y garantizar la revocabilidad de esta, se usa una operación de permutación aleatoria para mezclar los elementos del código binario y actualizar una nueva clave biométrica y la aplicación del cifrado se realiza sin revelar ninguna información biométrica durante la inscripción o toma de datos. Además, los algoritmos de cifrado utilizados en la autenticación biométrica permiten la implementación de sistemas multimodales o de múltiples factores, reforzando la confidencialidad, uno de los objetivos de la seguridad de la información, este aspecto se puede notar en los artículos elaborados por Patil, S. et al. (2022) donde los rasgos multibiométricos originales se reducen a una plantilla de base de datos de menor tamaño, creando imágenes irreversibles e invinculables con alta precisión, una base de datos de tamaño constante, ahorro en almacenamiento y protección de rasgos multibiométricos. Por último, se puede apreciar que ciertos algoritmos surgen como reemplazo o en base de las falencias encontradas por otro, como por ejemplo el algoritmo usado por Lohkande, T. et al. (2021), TDEA, surge en base al DES; sin embargo, está quedando obsoleto por lo que está siendo reemplazado por el algoritmo AES, utilizado por Patiño, M. et al. (2021), De Abiega, A. et al. (2022) y Wang, Y. et al. (2021) o por la técnica de Hash perceptual usada por Taher, B. et al. (2021), esto principalmente a que no cumple con la condición dada que para que un algoritmo de cifrado de imágenes tenga alta seguridad, el espacio de claves debe ser al menos tan grande como 2 elevado a 100, lo que garantiza robustez y la alta precisión. Conclusiones Las tecnologías de la información (TI) han revolucionado nuestra capacidad para recopilar, procesar y gestionar datos de manera eficiente en la era digital. En este contexto, la gestión de datos biométricos se ha convertido en un aspecto crítico de las TI, con una importancia creciente debido a su carácter altamente personal y único. La presente investigación identificó las técnicas o algoritmos de cifrado utilizados para la protección de los datos biométricos usados en la autenticación a partir de la revisión de artículos científicos y tesis publicadas a partir de 2019 a 2023 tomando como referencia las bases de datos SCOPUS, SCIELO y GOOGLE ACADEMICO; donde se pudo determinar que AES y el cifrado caótico son las más utilizados, teniendo la presencia en tres artículos cada uno, asimismo, el país que tuvo mayor número de investigaciones referentes al cifrado biométrico fue China. En cuanto a las limitaciones, podemos decir que los resultados obtenidos corresponden a tres bases de datos, cantidad que puede ser ampliado en una investigación más profunda que complemente la realizada en esta revisión. Marvin Chavez-Ferrel - Alberto Mendoza-De los Santos 269 | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | | Campus | V. XXVIII | N. 36 | julio-diciembre | 2023 | Asimismo, se espera continuar ampliando la información en investigaciones futuras, dado que el campo de biometría y en específico los algoritmos de cifrado de datos biométricos se desarrollan continuamente, debido a que algunos van quedando obsoletos, ya que los atacantes encuentran formas de violarlos, por los que surgen nuevas propuestas como respuesta a la necesidad y preocupación de los usuarios acerca del mantenimiento y protección que se les aplica a estos frente a los ataques para evitar la suplantación de identidad y otros más que atenten contra su persona. Referencias Camargo, E. A. R., & Pinzón, M. A. R. (2022). La importancia de la seguridad de la información en el sector público en Colombia. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologías de Informação, 46, 87–99. https://doi.org/10.17013/ risti.46.87-99 De Abiega-L’Eglisse, A. F., Gallegos- Garcia, G., Nakano-Miyatake, M., Rosas Otero, M., & Azpeitia Hernández, V. (2022). 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