[发明专利]一种基于双旋转特征描述子的指纹模板加密方法

说明书

本发明属于模式识别中指纹识别与加密融合技术领域，公开了一种基于双旋转特征描述子的指纹模板加密方法，结合指纹细节点的频率场信息构建对细节点描述子进行了数据扩充，提高了细节点对的匹配个数。不仅可以提高指纹匹配的精度，而且可以结合更长的密钥，提高安全强度。本发明的双旋转特征描述子，可以实现免赔准的加密域指纹识别问题，避免了传统因配准不精确带来的误差，提高了指纹模板加密技术的匹配精度。本发明的新型脊线计数，在传统基础上加入了弹性形变量δ，允许指纹脊线有一定的形变范围，能有效防止因指纹弹性形变带来的脊线计数错误的情况，克服了指纹弹性形变对结果的影响。

技术领域

本发明属于模式识别中指纹识别与加密融合技术领域，尤其涉及一种基于双旋转特征描述子的指纹模板加密方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：生物特征加密是近几年来兴起的热门研究领域，旨在将现有的生物特征识别和密码技术有机结合，发挥各自优势，减轻密钥管理的压力，并对敏感信息提供更强大的安全保护和控制。指纹特征是人体固有特征，具有唯一性和终身不变性，一旦识别系统中的用户指纹模板丢失，将会是永久性的。而且指纹特征信息也包含个人遗传、健康、种族等多种信息。如果指纹被泄露，将会给用户带来极大的困扰。目前指纹的匹配与识别均是在指纹传感器内部的芯片中进行的，传感器的内部芯片仅输出指纹匹配结果，而不提供访问内部数据的接口，以此来确保用户原始指纹信息的安全。这使得指纹的应用限制在固定的传感器中，而不敢将用户指纹信息上传到相对不安全的网络服务器端，在网络端进行指纹的匹配与识别工作。由于不能严格保证用户指纹信息的安全性，所以目前指纹识别的应用需要依托用户自己特有设备(手机、笔记本)上的指纹传感器，这已经成为指纹识别技术进一步大规模推广的阻碍。因而指纹模板加密技术应运而生,它属于可撤销生物特征方法，指纹模板加密的核心思想是不存储用户原始指纹信息，而代以存储形变后的指纹模板。该形变后的指纹模板不能反推回原始指纹信息。当进行验证时，将查询指纹模板进行相同的变换，然后在加密域(变换域)中进行匹配。整个认证过程没有存储用户原始指纹信息，从而保护用户原始指纹信息安全。并且存储的指纹模板要满足以下性质：不可逆性。攻击者不能通过加密后指纹模板反退回用户原始指纹信息；可撤销性。如果发现指纹模板被盗，用户可以随时撤销原加密指纹模板，生成新的指纹加密模板；准确性。加密后指纹模板间的匹配精度，不应该远低于加密前指纹间的匹配。目前，国内外很多著名学术研究机构正在对这个新兴领域进行深入的研究。采用高斯核函数作为变换函数，将指纹细节点从原始空间中利用高斯核函数不可逆的映射到另一个空间，如同将一张白纸揉皱，之后将细节点散落在产生褶皱的白纸上面，并将该揉皱的白纸存储为变换模板，将变换细节点特征模板存进系统数据库中。如果变换后的模板受到攻击或者变换参数丢失，可以立即生成新的变换参数进行重新发布，撤销之前发布的模板，实现了可撤销性。一种适用于细节点模板的对称哈希函数方法，可以用于构造可撤销生物特征模板。作者提出了一种对细节点模板进行对称哈希变换并且在哈希空间内进行匹配的方法，由于模板中细节点的无序性，所以哈希函数的输入也不依赖于顺序(即对称)。另一种免配准变换方法。该方法基于对指纹图像中细节点三角结构的二进制串表示，注册指纹和查询指纹分别生成二进制串后，对二进制串进行给定条件下的互反、随机化、加密等变换，然后使用变换后的二进制串进行匹配分数的计算。上述等传统的指纹模板加密方案，虽然一定程度上解决了指纹模板加密的问题，但是在识别精度以及安全强度等方面仍存在较大不足。在识别精度方面，上述传统方法仅是将经典的指纹识别中的方法简单的应用在指纹模板加密领域，所提取的指纹特征算子没有针对指纹模板问题进行适配，并不具备较好的抗形变能力，无法有效解决指纹二次采集过程中出现的形变问题。而且指纹能够精确配准也会给最终匹配精度带来极大不利影响。在安全强度方面，上述传统方法用户原始生物特征的保护能力稍有欠缺，所设计的不可逆加密函数安全等级较低，而构造的特征算子直接利用用户指纹信息，一旦被破解将直接丢失用户生物特征信息。这类方法很难防止管理人员监守自盗，同时窃取到用户密钥与加密模板从而破解出用户指纹生物特征信息的情况。