引用本文

惠妍, 张雪锋. 基于细节点投影的可撤销指纹模板生成算法. 自动化学报, 2020, 46(3): 585-593. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170604

HUI Yan, ZHANG Xue-Feng. A Cancelable Fingerprint Template Generating Algorithm Using Minutiae Projection. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2020, 46(3): 585-593. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170604

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.2018.c170604

关键词

细节点，投影，采样半径，可撤销模板 

摘要

为了改善指纹模板保护算法的可撤销性、不可逆性等性能, 设计了一种基于细节点投影的可撤销指纹模板生成算法.首先对指纹图像进行预处理, 提取指纹的细节点特征, 并筛选出采样半径范围内的有效细节点, 然后对细节点进行直线投影, 将投影后的向量映射到二维网格, 生成固定长度的一维比特串, 再结合用户PIN码生成可撤销指纹模板.在指纹数据库FVC2002-DB1和DB2上的实验结果表明, 该算法不仅提高了指纹模板认证的稳定性, 而且在可撤销性、不可逆性和安全性等方面均具有较好性能.

文章导读

随着网络和信息技术的发展和普及, 信息的安全问题变得越来越重要.在众多的信息安全技术中, 生物特征识别技术是指通过人体的行为特征、生理特征等生物特征信息进行身份认证的方式, 常见的生物特征包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、视网膜和手写签名等特征, 这些特征是独一无二且不易伪造的[1].近年来, 随着基于指纹、掌纹、人脸等生物特征的身份认证技术被广泛使用, 生物特征识别技术的安全问题也日益凸显, 成为信息安全领域的一个研究热点.

现有的针对生物特征的攻击分为四种[2]:传感器攻击、传感器和模块间的攻击、软件攻击和生物特征模板攻击.其中生物特征模板攻击会造成用户的原始生物信息泄露, 威胁到用户的隐私安全.鉴于生物特征具有的唯一性和不可变更性, 一旦泄露将对用户的个人隐私造成永久威胁, 因此, 对生物特征模板进行保护变得尤为重要.

目前应用较为广泛的模板保护方法包括:生物特征加密技术和可撤销生物识别技术[3].生物特征加密技术是将生物特征与密钥进行绑定, 生成安全性较高的加密模板. 2002年, Juels等[4]提出了Fuzzy Vault方案, 它是指纹特征加密技术最经典的方案, 该方案可以很好地将指纹特征与密码算法相结合, 实现对指纹特征的保护.而可撤销生物识别技术是对生物特征进行某种不可逆的变化生成可撤销的模板, 其中指纹特征的可撤销模板保护技术主要分二类[5], 一类是基于预配准的可撤销指纹模板保护技术, 2004年, Jin等[6]提出一种基于BioHashing的可撤销生物认证方案, 该方案将用户的特征向量与存储在用户身份令牌中的一组伪随机数进行迭代内积, 产生一组BioCode码.实验证明, 该方案具有良好的安全和识别性能, 但仍存在许多问题, 如难以在指纹中提取算法所要求的定长特征, 不能在随机数丢失的情况下保证认证性等[7-8]. 2007年, Ratha等[9]针对指纹特征采用不可逆变换函数生成可撤销模板, 使得变化后的特征无法恢复出原始指纹的特征信息, 当可撤销模板被盗时, 可通过改变函数参数生成新的可撤销模板, 从而确保生物特征信息的安全性.但Feng等[10]指出Ratha使用的变换函数中存在一一对应的映射关系, 攻击者可通过蛮力攻击、多重记录攻击和解方程法求出部分原始指纹的特征信息.

另一类是免配准的可撤销指纹模板保护技术, 2007年, Lee等[11]提出一种免配准的可撤销指纹模板的方法.该方法虽然避免了指纹预配准所产生的误差, 但增加了密钥泄露时模板遭受攻击的风险. 2010年, Lee等[12]提出了基于三维数组的可撤销比特串模板生成方法, 随后研究人员相继提出基于极坐标[13]和投影[14]的比特串模板生成方法, 这些方法都是通过用户特定的令牌实现对比特串的加密, 但由于置换矩阵的可逆性, 当模板被盗时, 量化后的细节点位置就会被恢复. 2012年, Wang等[15]采用DITOM映射构造了一种免对齐的可撤销指纹模板, 之后又提出基于循环卷积生成二进制字符串的构造方法[16], 通过实验证明该模板的安全性较高, 即使在模板和参数都泄露的情况下, 也无法恢复出二进制串. 2015年, Sandhya等[17]提出基于K邻域结构的免对齐指纹模板保护方法. 2016年, Pambudi等[18]提出了基于投影的可撤销指纹模板生成方法, 该方法避免了指纹预配准时产生的误差, 且提取的局部细节点对非线性失真具有鲁棒性, 但其安全性和识别性等性能还有待提高. 2017年, 许秋旺等[19]设计了一种基于细节点邻域信息的可撤销指纹模板生成方法, 该方法拓展了细节点描述子的采样结构, 对系统的识别性能有所改善, 具有较好的实用性.

因此, 为了避免指纹预配准时产生的误差, 以及直接映射造成的用户原始指纹信息泄露, 本文利用指纹细节点特征的旋转平移不变性, 对细节点进行处理, 并将处理后的细节点通过投影、映射和加密生成可撤销的指纹模板.实验结果表明, 该算法生成的指纹模板不仅满足可撤销性、不可逆性、多样性和安全性, 而且具有较好的认证性能.

图 1  细节点的投影特征

图 2  基于细节点投影的可撤销指纹模板生成算法基本流程

图 3  细节点对连线形成的距离和角度

本文设计了一种基于细节点投影的可撤销指纹模板生成算法, 可以较有效解决原始指纹模板的唯一性和公开性所带来的安全问题.该方法通过对指纹细节点进行直线投影, 再将投影后的向量映射到一个二维极坐标网格中生成可撤销的指纹模板.匹配结果表明, 提出的算法具有较好的认证性和安全性, 而且在可撤销性、多样性和不可逆性等方面具有良好性能.

作者简介

惠妍

西安邮电大学通信与信息工程学院硕士研究生.主要研究方向为生物特征识别. E-mail: huiyan mini@163.com

张雪锋  

博士, 西安邮电大学通信与信息工程学院教授.主要研究方向为信息安全.本文通信作者. E-mail: zhangxuefeng3@163.com