近年来,可靠的身份辨认与认证需求正在全球范围内稳步增长,因为生物特征具有便于携带、难以共享、难以伪造等特色,生物辨认技术越来越多地被用于医疗卫生、公共安全与银行等敏感行业。但是,随着生物特征辨认技术运用的愈加深化,隐私性与安全性等方面的问题也逐步暴露。
在这些问题中,对生物模板保护尤为致命。一方面,因为传统生物辨认技术不选用任何加密办法,致使生物模板被暴露在不安全的环境;另一方面,生物模板具有隐私性与唯一性,用户难以经过改动本身生物特征的方法来削减生物特征模板被盗的丢失,所以相较于传统加密方法(如运用口令加密),生物模板被盗的丢失愈加严峻。在攻击手法日趋老练的布景下,处理传统生物特征辨认的在安全性和隐私性方面存在的问题已迫在眉睫。
生物特征加密技术是人们为保护生物特征模板而提出的一种处理方案,它将密钥与生物特征安全地结合到一同,系统本身并不直接存储密钥或生物特征,只有当用户将生物特征提交给系统时密钥才会从头生成。
在生物特征加密中,有两点极为重要:首先是如何在保证加密目标安全的同时兼顾对生物特征模板的保护;其次是怎么协调生物特征的模糊性与密码密钥的精确性,以指纹为例,对同一个人收集两次指纹,因为种种因素(如手指出汗、按压力度等),收集到的指纹不一定完全相同,怎么消除这些细微差异,使得生物特征加密具有容错能力也是一个难点。
实践运用中,关于不同的生物特征、不同的生物特征收集设备、不同的加密算法,最适合它们的容错率往往不同很大。难以调理容错率意味着难以保护与难以普及。目前能运用在生物特征加密上的技术理论首要会集在三个方面,但是,直接运用根据模糊身份加密技术会带来一些问题。以指纹为例,直接运用模糊身份加密,将指纹图画的每个像素点当作是一个特点,不只核算开支十分巨大(像素点很多),还会使图形匹配不适用于实在情境。例如在指纹收集过程中光照发生了改变,收集到的指纹图画在大部分对应像素点的灰度值就会产生差异,最后就有可能形成许多特点无法经过检测,进而导致无法解密。
上述坏处,将收集到的整幅指纹图画转化为一个向量,经过核算两幅图画对应向量之间的欧氏距离来完成图画匹配,不只降低了运算量,还使得图画匹配过程愈加有用。另一方面,每个指纹上都有若干个特征点,这些特征点蕴含着指纹的要害信息。关于指纹辨认,传统的做法是先考察每个指纹特征点,再将它们统一到一同进行剖析,这种做法不只有生物学根据,更得到了司法界的广泛供认。 若直接将整个指纹图画当作一个整体,则无法针对指纹中重要的特征点进行详尽的剖析,根据生物学研讨与司法上的规则,二三十处非要害点的不一致并不能阐明任何问题,而缺乏十个要害点的不一致就可以必定两个指纹来自于不同的人,所以将要害点与非要害点摆在相同位置,显然是不合适的。因而一同考虑局部(即单个特征点)与大局(即特征点整体的调集)的生物特征加密算法更有可能被广泛承受。
