【摘 要】
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随着信息技术的不断发展,用于识别或身份验证的生物特征识别系统被广泛应用,这些系统有着不容易丢失或遗忘等优点,并且还能提供良好的识别准确性。然而,基于生物特征的身份识
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随着信息技术的不断发展,用于识别或身份验证的生物特征识别系统被广泛应用,这些系统有着不容易丢失或遗忘等优点,并且还能提供良好的识别准确性。然而,基于生物特征的身份识别系统却面临着隐私性和安全性的问题,如果生物特征模板被盗则用户的隐私信息就会被暴露。此外,由于生物特征具有唯一性和不变性,一旦生物特征模板受到攻击,就会导致用户身份的永久性丢失。因此,对生物特征进行模板保护是非常有必要的。基于以上问题,本文主要研究了两种基于掌纹或指纹的特征模板保护方法。首先,基于掌纹特征提出了基于最大正交索引哈希和最小哈希签名的单因子掌纹特征模板保护方法。该算法通过Logistic-Tent-Sine复合混沌模型(LTSS)生成正交的高斯随机投影(GRP)矩阵,然后再对掌纹进行最大正交索引哈希,能够提取更多的掌纹特征信息,提高了掌纹的识别准确性、不可逆性和可更新性。此外,为了增强算法的安全性,对上面得到的掌纹哈希码和系统生成的随机二进制字符串进行XOR运算。最后,对系统生成的随机二进制字符串进行最小哈希签名得到伪标识符,然后进行匹配识别。由于伪标识符是脱离掌纹特征而生成的,因此有效的提高了算法的安全性。其次基于指纹提出了基于新颖的最小哈希签名和安全的扩展特征向量的单因子指纹特征模板保护方法。新颖的最小哈希签名是对原始的最小哈希签名的改进,它不仅对指纹特征中的“1”进行最小哈希签名,同时也对“0”进行最小哈希签名,然后对两个哈希码进行融合,这样可以提取更多的指纹信息,提高指纹识别准确性和不可逆性。为了增强方案的可更新性和安全性,在扩展特征向量中增加了随机二进制字符串得到了安全的扩展特征向量。最后用单因子算法将上述两种算法结合,增强了方案的安全性和实用性。
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