[发明专利]一种增强模糊指纹保险箱安全性的方法

说明书

技术领域

本发明涉及生物特征识别图像处理、模式识别、密码学、信息安全 等技术领域，特别设计一种基于细节点局部脊线信息的模糊指纹保险箱 安全性增强的方法。

背景技术

随着生物特征在现实生活中的应用越来越广泛，人们对于其所带来 的安全性和隐私性问题越来越关注。有调查显示，公众对生物特征，尤 其是指纹的接受程度还不是很高，原因就在于担心泄漏自己的身份信 息，带来信息安全方面的隐患。从理论上讲，生物特征系统或多或少存 在着被攻击的可能性，其中尤以生物特征模板安全最为重要。

模糊保险箱是一种同时能保护生物特征信息和用户密钥的生物特 征加密技术，利用该技术能有效的防止生物特征模板被盗用，同时又是 一种方便实用的密钥保管方式。该技术由Juels和Sudan提出，最初并 不是针对指纹的，而是针对所有符合其距离度量要求的模糊数据或者生 物特征形态。

由于该技术采用集合差的距离度量方式，所以特别适用于指纹的特 征表达形式。Clancy等人和Uludag等人分别将模糊保险箱技术应用到 了指纹的细节点特征表达中，所不同的是前者只使用了细节点的位置信 息，而后者则额外又添加了细节点的方向信息。Nandakumar等人设计 了一整套指纹模糊保险箱系统，能够完成特征提取、细节点评估、自动 配准、细节点过滤、加密和解密等关键操作。

随着研究的深入，人们逐渐发现了模糊保险箱本身也存在安全隐 患，由于保险箱中存储了用户的真实指纹信息，虽然被数量巨大的杂凑 点所掩盖，但是也有可能被一些聪明的攻击者所利用，从而恢复出用户 的部分或全部指纹信息。Chang等人利用杂凑点的统计分布特性来区分 真实细节点和杂凑点，而Kholmatov和Yanikoglu则利用由同一枚指纹 构造的多个模糊保险箱之间的相关性进行攻击，实验结果表明，可以从 同一枚指纹构造两个模糊保险箱中区分出真实细节点的概率是59％。国 内外在相关的研究还不多见，Nandakuma等人利用口令作为模糊保险箱 外围的一层认证机制，其安全性在某种程度上依赖于外部输入的口令， 如果口令被攻击者获得，上面所述的安全性问题又会出现。

综上所述，作为保护生物特征模板和用户密钥安全的模糊保险箱技 术，其本身也存在一定的安全性隐患。本发明的创新就在于利用指纹本 身的信息，即细节点局部脊线方向信息，来达到保护细节点信息的目的。 同时，本发明也需要用户从外部输入口令来作为随机数种子，所以很容 易的构造双因子(口令+指纹)的认证机制，攻击者只有同时得到用户 的口令和指纹，才能破解模糊指纹保险箱，否则，只有一个因子被获取， 整个系统仍将是安全的。图8和图9给出了在利用细节点局部脊线信息， 在形变域内进行模糊保险箱加解密操作的流程图。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的主要目的在于提供一种基于细节点局部脊线信息的增强 模糊指纹保险箱安全性的方法，以应用于使用模糊指纹保险箱进行身份 认证的系统，增强系统的安全性，提高用户的可接受程度。

(二)技术方案

为达到上述目的，本发明提供了一种增强模糊指纹保险箱安全性的 方法，该方法从指纹图像中提取对应于细节点的平移和旋转不变值，将 细节点变换到形变域中，并在形变域中进行模糊指纹保险箱的自动加密 和解密操作，该方法包括：

步骤A：图像预处理步骤是对指纹图像进行增强、二值化和细化， 然后提取指纹细节点集合；

步骤B：细节点不变值计算步骤是在细化的指纹脊线图像中，根据 指纹细节点的局部脊线方向信息，构造对应于每一个细节点的脊线采样 点方向向量，并由该方向向量计算导出一个对应于每一个细节点的不变 值；

步骤C：平移量和旋转量计算步骤是使用细节点不变值为形变函数 的输入，得到指纹细节点的平移量参数和旋转量参数，继而得到形变后 的指纹细节点模板；

步骤D：完整帮助信息提取步骤是对指纹图像的细化脊线进行不可 逆跟踪，提取指纹图像的奇异点邻域内的细节点拓扑结构信息，作为用 于配准的帮助信息；

步骤E：加密和解密操作步骤是将形变后的指纹细节点模板以及奇 异点邻域拓扑结构信息存储到模糊保险箱中，在形变域内进行指纹模糊 保险箱的加密和解密操作。

(三)有益效果

从上述方案可以看出，本发明具有以下有益效果：