基于模糊金庫思想的生物特征融合加密方法研究.pdf

1、模糊金庫(Fuzzy Vault)是一種采用用戶生物特征來保護身份密鑰的加密算法。該算法可以很好地平衡生物特征的模糊性和加密算法的精確性，同時具有較高的模板安全性，因而引起了各國學(xué)者的廣泛研究興趣。針對目前單生物特征身份認證系統(tǒng)所存在生物特征易被竊取和偽造等缺陷，以及生物特征模板在提取構(gòu)建時會存在的干擾和誤差，本文即基于模糊金庫的思想，提出了采用同一生物個體的不同模態(tài)特征進行分層級的多模態(tài)生物特征融合加密的方法，并針對來自同源的雙指指紋

2、特征數(shù)據(jù)庫進行了特征提取選擇和融合加密實現(xiàn)，取得了良好的實驗效果。本方法能夠很好地處理傳統(tǒng)生物特征加密方法存在的模板偽造，交叉比對等隱患，有效提升生物特征加密的認證效果和魯棒性。
　　本文所做的主要工作包括：
　　1.對生物特征認證領(lǐng)域近年來新興的生物特征加密技術(shù)做了深入細致的研究工作，在本文的緒論中介紹了其產(chǎn)生和發(fā)展過程，之后詳細介紹了目前各國學(xué)者在研究的最為典型和有代表性的生物特征加密方法。
　　2.基于對相關(guān)領(lǐng)域

3、所做的大量研究工作，本文提出了較之單源生物特征加密更為有效和可靠的一種分層級多模態(tài)生物特征融合加密方法。該方法分別在兩個層級：特征層級和密鑰層級上實現(xiàn)。在特征層級，我們主要將生物特征模板結(jié)合用戶密鑰進行空間仿射變換融合，從而得到融合互相關(guān)特征模板，并用模糊金庫算法進行加解密，特征層級融合的優(yōu)點在于能夠很好地將原始用戶生物特征模板進行隱藏和保護，從而降低了唯一性生物特征模板泄露可能帶來的危害；在密鑰層級，我們則是根據(jù)不同模態(tài)特征模板的規(guī)模

4、將密鑰拆分，并分別進行隨機亂序，將亂序后的子密鑰結(jié)合對應(yīng)規(guī)模的模態(tài)的生物特征模板進行模糊金庫加解密，在解密出亂序子密鑰后，根據(jù)輔助隨機序列恢復(fù)原始子密鑰，拼接還原得到用戶完整密鑰，密鑰層級融合的優(yōu)點在于降低模糊金庫解密中多項式規(guī)模，從而減少候選點集輪詢帶來的時間開銷，使得方法的密鑰規(guī)模適用性得到提高。同時，基于決策域匹配的思想，本文還提出了能夠進一步提高該方法的模板保護和身份識別效果的聯(lián)合校驗過程。
　　3.針對來自同源的雙指指紋