基于指纹与指静脉特征级融合的多生物特征加密算法研究

发布时间：2021-03-25 13:01

　　生物特征识别技术是全球用于身份识别方案中使用最广泛的技术之一,经常可以在不同生活场景下的电子设备中见到指纹与指静脉这两种生物特征识别技术的应用。然而,这种依赖单一生物特征的识别技术存在一定的局限性,如部分使用人员可能存在某一生物特征的缺失,使得单生物特征识别技术无论在识别性能或是安全性能上都远远没有多生物特征识别技术表现的更好。但是,无论是单一生物特征识别或者多生物特征识别,都存在生物特征模板丢失的可能,尤其是多生物特征识别技术,其数据库内部存储着大量与用户相关的生物特征模板,一旦发生特征模板丢失,导致的隐私泄露问题将更为严重。为了保护生物特征模板,提高生物特征识别系统中生物特征模板的安全性和身份认证的可靠性,对生物特征加密系统中常用的模糊金库方案进行研究,并做出了改进将其应用于多生物特征加密,提出了基于指纹与指静脉特征级融合的多生物特征加密算法,如下是详细的探究内容:（1）本文重点研究了各种不同的生物特征加密方案,对每种加密方案的流程进行讲解,特别是对模糊金库方案的算法流程做了细致研究。然后研究了多生物特征融合技术的各个融合层次,总结归纳了多生物特征识别系统中所用到的融合技术,就信息... 

【文章来源】：上海应用技术大学上海市

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

常见的生理特征

妇猜龅姆较蛱卣鹘?刑崛。?硪恢质嵌灾妇猜龅男巫刺卣鹘?刑崛。??后将两种特征进行融合，得到融合后的生物特征，实验结果表明该方案更好地提升了系统识别率；文Chin等人[18]在2014年将掌纹特征与指纹特征进行融合，提出了新的特征提取方法，该方案可以很好的对生物特征进行提取，大大加强了多生物特征模板的安全性；Tan等人[19]在2015年提出将掌纹和虹膜相融合并采用机器学习的方法对其识别，提高了系统识别性能。这些年不同的科学研究人员致力于多生物特征识别方向的研究，由此多生物特征识别技术得到了较为广泛的发展。图1.2多生物特征识别系统框架Fig.1.2Multi-biometricssystemframework在应用方面，总部位于汉堡的DERMALOG公司凭借其自动生物识别系统，对验证的多生物特征信息进行融合识别，DERMALOGABIS将人脸特征信息与指纹特征信息进行融合，识别时对两种生物特征都进行匹配比对。该系统除此两种特征信息之外，还

蕉嗟姆欠ü?击手段层出不穷，使得生物特征识别技术变得不再可靠，其导致的安全问题不容忽视。近几年许许多多的研究人员开始致力于生物特征加密技术的研究，生物特征加密技术的快速发展虽然为身份认证提供了基本的安全保障，但还存在着一些问题没有解决，需要进一步改进以便解决不同的非法攻击手段，加强生物特征识别系统的安全。本章先是探讨了生物特征识别系统中存在的各种攻击方式，再对当前较为流行的几种生物特征加密方案进行其优劣势的分析。2.1生物识别系统中的不合法攻击生物特征识别系统当中存在的非法攻击手段如图2.1所示[51]。第一种攻击手段是使用假的生物特征，如在指纹识别系统中，由于人的手指经常接触到各种物体或在采集信息的时候将指纹信息残留在这些物体及采集器上，所以人的指纹信息很容易被盗取，然后用来进行识别。系统不能够对识别的指纹进行人体检测等操作，导致系统误判等情况。第二种攻击手段是重放攻击，其主要是在信息采集过程当中，由于被采集者多次进行信息采集，导致特征信息被反复获取，使得非注册生物特征也能够通过系统的认证。第三种是对生物特征的提取过程进行篡改，会将假的指纹特征误判为真的指纹信息，这将严重影响系统的安全。第四种是修改合成的特征向量，该方式主要针对多生物特征识别系统，其原理与篡改提取过程相类似。第五到第七种分别为干扰生物特征的信息传输通道、干扰匹配过程、修改匹配结果等，这三种攻击手段基本相同都是在匹配阶段对其进行攻击，导致系统的安全大大降低。最后一种攻击方式是对系统存储的生物特征模板进行修改，这也意味着攻击者大概率能够盗取注册用户的生物特征模板，该种攻击手段相比于其它攻击手段，威胁性最大，也是目前生物特征加密系统中的热点研究问题。图2.1生物识别

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于特征级融合的多模态生物特征识别方法[J]. 王风华,孟文杰.  科学技术与工程. 2012(13)
[2]一种基于模糊提取的虹膜鉴别方案[J]. 张凡,冯登国,孙哲南.  计算机研究与发展. 2008(06)
[3]基于独立分量分析的虹膜识别方法[J]. 黄雅平,罗四维,陈恩义.  计算机研究与发展. 2003(10)



本文编号：3099726