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基于人脸识别的网络身份认证研究

发布时间:2019-06-15 11:20
【摘要】:身份认证是计算机网络世界中最基本的构成之一,是信息安全的关键技术,在系统和数据安全的保护中有着举足轻重的作用。生物特征识别技术为身份认证提供了一种可靠、便捷的实现方式。随着生物识别系统应用的普及,现今的学者和研究人员越来越多地开始探索生物识别系统安全性的研究。与其它生物特征识别技术相比,人脸识别因其具有方便友好、易于接受等特性,已成为现今研究的热点。随着人脸识别技术的日趋成熟进步,其商业化的应用也变得愈加广泛。互联网金融,电子商务等涉及资产的领域也开始尝试应用人脸识别技术作为认证手段,因此人们对人脸识别系统的安全需求也越来越高。但人脸识别系统作为生物识别系统仍存在固有的安全漏洞,面临着模板攻击、假冒攻击等安全威胁。因此,本文主要研究了基于安全考虑的人脸识别网络认证方案。本文首先阐述了人脸识别相关的理论知识,分析了人脸识别技术的研究现状,并根据人脸识别系统易遭受到的人脸模板盗取和假脸欺骗等安全威胁,建立了一种基于安全性考虑的人脸识别系统基本框架。该框架在传统人脸识别系统框架的基础上,增加了模板保护模块和攻击识别模块,增强了系统的抗攻击能力,提高了系统的安全性。随后,本文针对模板保护模块提出了一种基于模糊金库的人脸模板保护方案。方案主要利用Diffie-Hellman密钥交换协议的思想来对人脸模板进行变换,并用模糊金库方法来保存变换后的人脸模板,提高了人脸识别系统的安全性。且如果存储在金库中的模板被盗取,攻击者也无法利用模板恢复出原始人脸信息,更好地保护了原始人脸模板。同时对于同一用户的人脸模板,方案可以通过改变参数和伪生物特征信息来重新设置模板,使得系统中保存的人脸模板具有可撤销性。最后,在分析了现有的真假人脸检测方法的基础上,本文针对攻击识别模块提出了一种基于噪声的视频假脸攻击判定方案。通过分析真实人脸视频和假脸攻击视频所包含的噪声的不同,本文设计了一种视频噪声图像的特征提取方法。通过利用提取的噪声图像特征构造相应的分类器并进行训练,从而利用分类器实现对真实人脸视频和假脸攻击视频判定。将该方案在摄制的视频数据库中进行仿真测试,实验结果验证了本文提出的方案对假脸攻击视频具有较好的识别率。
[Abstract]:Identity authentication is one of the most basic components in the computer network world, is the key technology of information security, and plays an important role in the protection of system and data security. Biometric recognition technology provides a reliable and convenient way to realize identity authentication. With the popularization of biometric system application, nowadays scholars and researchers begin to explore the security of biometric system more and more. Compared with other biometric recognition technologies, face recognition has become a hot research topic because of its convenience, friendliness and acceptability. With the development of face recognition technology, its commercial application has become more and more extensive. Internet finance, e-commerce and other asset-related fields have also begun to try to use face recognition technology as an authentication means, so the security requirements of face recognition system are getting higher and higher. However, as a biometric system, face recognition system still has inherent security vulnerabilities and faces security threats such as template attack, fake attack and so on. Therefore, this paper mainly studies the face recognition network authentication scheme based on security considerations. In this paper, the theoretical knowledge of face recognition is described, and the research status of face recognition technology is analyzed. According to the security threats such as face template theft and false face deception, a basic framework of face recognition system based on security considerations is established. On the basis of the traditional face recognition system framework, the template protection module and attack recognition module are added, which enhances the anti-attack ability of the system and improves the security of the system. Then, a face template protection scheme based on fuzzy vault is proposed for template protection module. The scheme mainly uses the idea of Diffie-Hellman key exchange protocol to transform the face template, and uses the fuzzy vault method to save the transformed face template, which improves the security of the face recognition system. And if the template stored in the vault is stolen, the attacker can not use the template to recover the original face information and better protect the original face template. At the same time, for the face template of the same user, the scheme can reset the template by changing the parameters and pseudo-biological feature information, so that the face template saved in the system is removable. Finally, based on the analysis of the existing true and false face detection methods, this paper proposes a video false face attack decision scheme based on noise for the attack recognition module. By analyzing the difference of noise between real face video and false face attack video, a feature extraction method of video noise image is designed in this paper. The corresponding classifiers are constructed and trained by using the extracted noise image features, and the real face video and false face attack video are determined by using the classifier. The scheme is simulated and tested in the video database, and the experimental results verify that the scheme proposed in this paper has a good recognition rate for false face attack video.
【学位授予单位】:杭州电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41

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本文编号:2500175

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