【摘 要】
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随着世界信息化建程的不断推进,网络与人们的日常生活息息相关,信息安全问题将引起更为广泛的关注。通过国内外众多学者的不懈努力,许多新的信息安全解决方案不断涌现,其中最
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随着世界信息化建程的不断推进,网络与人们的日常生活息息相关,信息安全问题将引起更为广泛的关注。通过国内外众多学者的不懈努力,许多新的信息安全解决方案不断涌现,其中最具代表性的方案是——生物特征加密技术。经过长期的发展和深入的研究,生物特征加密技术不仅在理论上有了很大的突破,而且在实践中也得到了充分的肯定。然而随着研究的深入以及社会技术手段的进步,我们需要更加安全可靠的解决方案来满足实际应用中的需要。经过反复论证和不断地创新,最终生物特征加密的发展趋势之一是多特征、多模态融合的生物特征加密技术。针对这一新的问题,本文在课题小组研究定长特征提取、密钥生成、以及加密域匹配的基础上,结合前人的部分研究成果,提出了一种基于加密域多生物特征融合的密钥生成算法,以及在此基础上对其中的加密域配准算法提出了一种多级匹配的改进方案,实验证明该方案在真实指纹数据库上效果理想。本文提出的密钥生成方法,将指纹的向量特征和集合特征融合,再通过Fuzzy Extractor中的编码方法,构造了三种辅助数据来处理特征差异,最后再用获得的定长特征生成稳定可靠的安全密钥。经实验证明,该方案可以有效的获得安全可靠的密钥,同时通过特定的杂凑点添加方式,确保了生物特征模板的安全。并且通过引入多特征融合的方法,增加了攻击的难度,从而提高了系统的安全性能,同时通过融合独立且互补的特征,提高了系统的识别性能,达到了真正的双赢。另外,为了解决添加杂凑点所造成的匹配困难问题,本文还对现有的加密域匹配方法的做出了改进,该改进方案可以在依据距离度量的基础上,通过增加一级基于细节点局部结构的匹配过滤方法,滤除掉更多的杂凑点,从而在提高系统的正确性的同时改善系统的识别性能。
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