發(fā)布時間：2019-06-15 11:20

【摘要】：身份認證是計算機網(wǎng)絡世界中最基本的構(gòu)成之一,是信息安全的關鍵技術,在系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全的保護中有著舉足輕重的作用。生物特征識別技術為身份認證提供了一種可靠、便捷的實現(xiàn)方式。隨著生物識別系統(tǒng)應用的普及,現(xiàn)今的學者和研究人員越來越多地開始探索生物識別系統(tǒng)安全性的研究。與其它生物特征識別技術相比,人臉識別因其具有方便友好、易于接受等特性,已成為現(xiàn)今研究的熱點。隨著人臉識別技術的日趨成熟進步,其商業(yè)化的應用也變得愈加廣泛。互聯(lián)網(wǎng)金融,電子商務等涉及資產(chǎn)的領域也開始嘗試應用人臉識別技術作為認證手段,因此人們對人臉識別系統(tǒng)的安全需求也越來越高。但人臉識別系統(tǒng)作為生物識別系統(tǒng)仍存在固有的安全漏洞,面臨著模板攻擊、假冒攻擊等安全威脅。因此,本文主要研究了基于安全考慮的人臉識別網(wǎng)絡認證方案。本文首先闡述了人臉識別相關的理論知識,分析了人臉識別技術的研究現(xiàn)狀,并根據(jù)人臉識別系統(tǒng)易遭受到的人臉模板盜取和假臉欺騙等安全威脅,建立了一種基于安全性考慮的人臉識別系統(tǒng)基本框架。該框架在傳統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)框架的基礎上,增加了模板保護模塊和攻擊識別模塊,增強了系統(tǒng)的抗攻擊能力,提高了系統(tǒng)的安全性。隨后,本文針對模板保護模塊提出了一種基于模糊金庫的人臉模板保護方案。方案主要利用Diffie-Hellman密鑰交換協(xié)議的思想來對人臉模板進行變換,并用模糊金庫方法來保存變換后的人臉模板,提高了人臉識別系統(tǒng)的安全性。且如果存儲在金庫中的模板被盜取,攻擊者也無法利用模板恢復出原始人臉信息,更好地保護了原始人臉模板。同時對于同一用戶的人臉模板,方案可以通過改變參數(shù)和偽生物特征信息來重新設置模板,使得系統(tǒng)中保存的人臉模板具有可撤銷性。最后,在分析了現(xiàn)有的真假人臉檢測方法的基礎上,本文針對攻擊識別模塊提出了一種基于噪聲的視頻假臉攻擊判定方案。通過分析真實人臉視頻和假臉攻擊視頻所包含的噪聲的不同,本文設計了一種視頻噪聲圖像的特征提取方法。通過利用提取的噪聲圖像特征構(gòu)造相應的分類器并進行訓練,從而利用分類器實現(xiàn)對真實人臉視頻和假臉攻擊視頻判定。將該方案在攝制的視頻數(shù)據(jù)庫中進行仿真測試,實驗結(jié)果驗證了本文提出的方案對假臉攻擊視頻具有較好的識別率。
[Abstract]:Identity authentication is one of the most basic components in the computer network world, is the key technology of information security, and plays an important role in the protection of system and data security. Biometric recognition technology provides a reliable and convenient way to realize identity authentication. With the popularization of biometric system application, nowadays scholars and researchers begin to explore the security of biometric system more and more. Compared with other biometric recognition technologies, face recognition has become a hot research topic because of its convenience, friendliness and acceptability. With the development of face recognition technology, its commercial application has become more and more extensive. Internet finance, e-commerce and other asset-related fields have also begun to try to use face recognition technology as an authentication means, so the security requirements of face recognition system are getting higher and higher. However, as a biometric system, face recognition system still has inherent security vulnerabilities and faces security threats such as template attack, fake attack and so on. Therefore, this paper mainly studies the face recognition network authentication scheme based on security considerations. In this paper, the theoretical knowledge of face recognition is described, and the research status of face recognition technology is analyzed. According to the security threats such as face template theft and false face deception, a basic framework of face recognition system based on security considerations is established. On the basis of the traditional face recognition system framework, the template protection module and attack recognition module are added, which enhances the anti-attack ability of the system and improves the security of the system. Then, a face template protection scheme based on fuzzy vault is proposed for template protection module. The scheme mainly uses the idea of Diffie-Hellman key exchange protocol to transform the face template, and uses the fuzzy vault method to save the transformed face template, which improves the security of the face recognition system. And if the template stored in the vault is stolen, the attacker can not use the template to recover the original face information and better protect the original face template. At the same time, for the face template of the same user, the scheme can reset the template by changing the parameters and pseudo-biological feature information, so that the face template saved in the system is removable. Finally, based on the analysis of the existing true and false face detection methods, this paper proposes a video false face attack decision scheme based on noise for the attack recognition module. By analyzing the difference of noise between real face video and false face attack video, a feature extraction method of video noise image is designed in this paper. The corresponding classifiers are constructed and trained by using the extracted noise image features, and the real face video and false face attack video are determined by using the classifier. The scheme is simulated and tested in the video database, and the experimental results verify that the scheme proposed in this paper has a good recognition rate for false face attack video.
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 ;奧運前 北京500家商場將裝人臉識別系統(tǒng)[J];中國安防產(chǎn)品信息;2006年04期

2 ;我國研制成功嵌入式人臉識別系統(tǒng)[J];今日電子;2006年01期

3 高翔;張薇娟;;人臉識別系統(tǒng)的構(gòu)建[J];瓊州學院學報;2010年05期

4 劉爽;;嵌入式人臉識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J];微電子學與計算機;2012年03期

5 本刊記者;;鐵路站車人臉識別系統(tǒng)專題研討會在京召開[J];中國鐵路;2012年03期

6 劉任平;韓先鋒;方英蘭;侯瑞真;;擬人機器人人臉識別系統(tǒng)研究[J];計算機時代;2012年12期

7 ;行者人臉識別系統(tǒng)[J];智能建筑;2005年05期

8 陳春光;;淺談對人臉識別系統(tǒng)的認識[J];廣西師范學院學報(哲學社會科學版);2010年S2期

9 ;ATM識疑犯,市民有擔心[J];中國計算機用戶;2006年32期

10 錢煒;;直擊北京奧運人臉識別系統(tǒng)爭議謎團[J];今日科苑;2007年13期

相關會議論文 前3條

1 張永梅;韓焱;王秀娟;;人臉識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[A];2005年全國理論計算機科學學術年會論文集[C];2005年

2 王輝麟;安然;;鐵路車站人臉識別系統(tǒng)的研究與應用[A];第七屆中國智能交通年會優(yōu)秀論文集——智能交通應用[C];2012年

3 苗振偉;紀偉;許勇;楊軍;;一種新型的超聲波人臉識別系統(tǒng)[A];2008年全國聲學學術會議論文集[C];2008年

相關重要報紙文章 前10條

1 記者 侯靜;我人臉識別系統(tǒng)在國際權威評測中成績領先[N];科技日報;2007年

2 杜濤;人臉識別系統(tǒng)為奧運把關[N];人民日報海外版;2007年

3 程義峰;奧運人臉識別系統(tǒng),將能速認“危險人物”[N];新華每日電訊;2007年

4 本版編輯邋曾雨 康翔;人臉識別結(jié)緣奧運[N];計算機世界;2007年

5 本報記者 陳靜;網(wǎng)易人臉識別系統(tǒng)取得突破[N];中國證券報;2011年

6 本報記者 袁一雪;人臉識別系統(tǒng)——1秒鐘找出罪犯[N];北京科技報;2005年

7 記者　侯莎莎;清理不法人員首用人臉識別系統(tǒng)[N];北京日報;2006年

8 楊霞清;奧運安保系統(tǒng)建成 人臉識別系統(tǒng)亮相[N];計算機世界;2007年

9 本報記者 錢煒;直擊人臉識別系統(tǒng)爭議謎團[N];科技日報;2007年

10 祁萌;廣東鉑亞：開發(fā)自有產(chǎn)品重在時機[N];電腦商報;2011年

相關碩士學位論文 前10條

1 姚運龍;基于Anaconda-CL卡的人臉識別系統(tǒng)構(gòu)建研究與實現(xiàn)[D];昆明理工大學;2015年

2 翟娟紅;基于SIFT的分塊加權人臉識別系統(tǒng)研究[D];長安大學;2015年

3 孫小姣;基于嵌入式的人臉檢測和識別系統(tǒng)的應用研究[D];西安工程大學;2016年

4 邢永生;人臉識別系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D];吉林大學;2016年

5 陳麗珠;基于嵌入式平臺的人臉識別系統(tǒng)的研究[D];福州大學;2014年

6 王雷;人臉識別系統(tǒng)在山海關船廠邊防檢查中的應用[D];燕山大學;2016年

7 王曉琳;人臉識別系統(tǒng)若干關鍵技術的應用研究[D];五邑大學;2016年

8 鐘高強;基于SURF的視頻人臉識別系統(tǒng)設計[D];廣州大學;2016年

9 王毓娜;基于人臉識別的網(wǎng)絡身份認證研究[D];杭州電子科技大學;2016年

10 張儼;一種云計算環(huán)境下人臉識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];西安電子科技大學;2013年

，

本文編號：2500175