[发明专利]局部排序和负数据库相结合的虹膜模板保护方法及系统

说明书

本发明公开了一种局部排序和负数据库相结合的虹膜模板保护方法，包括步骤：在注册阶段，将实时虹膜数据与局部排序的聚合方法相结合生成聚合信息，并将聚合信息生成注册认证负数据库，存储在服务器中；在识别阶段，采用相同过程将待识别虹膜数据生成待识别负数据库，仅将该待识别负数据库发送给服务器进行认证；服务器接收到待识别负数据库后，估算待识别负数据库与注册认证负数据库之间的距离，并进行匹配，以此来确定是否为合法用户。本发明在保持虹膜识别性能的同时，可以解决负虹膜识别技术中的不可连接性问题，另外本发明也可保护实时虹膜的数据安全。

技术领域

本发明属于生物识别技术中的生物特征数据隐私保护领域，具体涉及于一种局部排序和负数据库相结合的虹膜模板保护方法及系统。

背景技术

随着生物信息技术的不断发展，越来越多的生物特征被运用到各行业之中，很多应用程序都采用了生物识别技术进行识别和认证，但应用的同时也给用户带来了潜在的隐私威胁。虹膜生物识别是最流行的生物识别技术之一，相比于其他一些常用的生物特征，如指纹和人脸等，虹膜在人的一生中更加稳定。另外，大部分生物特征信息在人的一生中保持不变，且生物特征信息能定位到个人，如果生物特征信息泄露，将严重威胁个人隐私。因此，保护生物识别数据具有十分重要的意义。

2011年，国际标准ISO/IEC 24745[1]中规定：生物特征模板保护方法应满足“不可逆性、可撤销性和不可连接性”这三大基本安全性要求。不可逆性要求从登记的虹膜数据到安全虹膜模板的转换是不可逆的；可撤销性和可更新性要求泄露的虹膜模板可以很容易地撤销且一个新的安全模板可以重新发布并投入使用；不可连接性要求存储在不同应用或数据库中的安全虹膜模板之间不可交叉匹配。目前已有很多安全生物特征识别体制被提出，然而，大量方法都无法同时满足不可逆性、可撤销性和不可连接性等。近几年出现了一种新型的隐私保护技术─负数据库。有学者曾提出一种基于负数据库的虹膜模板保护方法，名为负虹膜识别，此种保护方法满足不可逆性和可撤销性，但并未考虑到用户提交的实时虹膜数据的安全性，也并未解决不可连接性的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中负虹膜识别方法未考虑用户提交的实时虹膜数据的安全性以及不可连接性的缺陷，提供一种将局部排序和负数据库相结合的虹膜模板保护方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供一种局部排序和负数据库相结合的虹膜模板保护方法，该方法包括以下具体步骤：

步骤1：在注册阶段，将实时虹膜数据与局部排序的聚合方法相结合生成聚合信息，并将聚合信息生成注册认证负数据库，存储在服务器中；

步骤2：在识别阶段，采用相同过程将待识别虹膜数据生成待识别负数据库，仅将该待识别负数据库发送给服务器进行认证；

步骤3：服务器接收到待识别负数据库后，估算待识别负数据库与注册认证负数据库之间的距离，并进行匹配，以此来确定是否为合法用户。

接上述技术方案，在注册阶段，使用p-hiddden算法将聚合信息生成注册认证负数据库，并存储在服务器中，同时删除转化过程中出现的中间转化串。

接上述技术方案，在步骤2中，在认证阶段，仅将转化成的待识别负数据库发送给服务器进行认证，删除中间过程中生成的中间转化数据。

接上述技术方案，在步骤3中，具体基于负数据库的相似度估算方法，先通过待识别负数据库和注册认证负数据库估算出两个聚合信息中聚合串上每一位可能值的概率，然后通过估算两个聚合串中对应的块之间的十进制差值之和作为最终的估算结果，以此判断输入的虹膜数据是否为合法用户。

接上述技术方案，虹膜数据与局部排序相结合生成聚合信息具体为：

1)将m位虹膜数据x和m位特定字符串l进行异或运算，转化为t；