基于LNG-score與模糊承諾的人臉特征加密算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，信息安全已經(jīng)成為全球信息化的重大挑戰(zhàn)。密碼學(xué)是信息安全的基礎(chǔ)，而密鑰安全又是密碼系統(tǒng)的依賴(lài)。密鑰通過(guò)密碼或令牌的方式與用戶(hù)連接，但是密碼和令牌與用戶(hù)身份缺乏聯(lián)系。因此，這些秘密容易被盜用或者丟失，而密碼系統(tǒng)自身卻無(wú)法檢測(cè)。幸運(yùn)的是，密碼技術(shù)與生物特征識(shí)別技術(shù)具有互補(bǔ)特性，相結(jié)合就可以設(shè)計(jì)出更好更安全的系統(tǒng)，將這些系統(tǒng)命名為生物特征加密系統(tǒng)。與用戶(hù)身份強(qiáng)相關(guān)的生物特征可以提供密碼技術(shù)所需要的信賴(lài)，同時(shí)，密碼技術(shù)又可

2、以在不泄露用戶(hù)隱私的情況下，為生物特征識(shí)別數(shù)據(jù)提供保護(hù)。結(jié)合生物特征識(shí)別技術(shù)和密碼技術(shù)最大的困難在于密碼學(xué)是精確的而生物特征是模糊的。模糊承諾方案是解決這一矛盾的經(jīng)典方案之一。
　　本文首先研究了人臉特征選擇算法，對(duì)特征選擇算法進(jìn)行優(yōu)化。在規(guī)范化后的NG-score算法中加入靈敏度分析算法，組合生成LNG-score算法，該算法能夠很好的剔除一些無(wú)關(guān)或者靈敏度高的特征，從而有效地提高了特征的抗干擾性，為模糊承諾算法的實(shí)現(xiàn)奠定了良好

3、的基礎(chǔ)。
　　其次研究了基于LNG-score與模糊承諾的人臉特征加密算法。該算法包括兩個(gè)過(guò)程：加密過(guò)程和解密過(guò)程。加密過(guò)程中，經(jīng)過(guò)糾錯(cuò)編碼之后的隨機(jī)密鑰與經(jīng)過(guò)LNG-score算法的人臉特征進(jìn)行異或運(yùn)算，將其值存儲(chǔ)在智能卡中，并存儲(chǔ)隨機(jī)密鑰的哈希值，然后將隨機(jī)密鑰銷(xiāo)毀。解密過(guò)程需要提供相似的人臉特征將加密過(guò)程中隨機(jī)生成的密鑰解構(gòu)出來(lái)。由于智能卡上只需要存儲(chǔ)一串具有糾錯(cuò)性能的字符串，從而有效地保護(hù)了人臉特征信息的安全和用戶(hù)的隱私。