【摘要】：隨著物聯網、云計算與大數據等新興互聯網技術的迅速發(fā)展,信息安全已成為當今我國信息驅動社會的一個迫切問題。傳統(tǒng)密碼學的安全性完全依賴于加密密鑰的安全性,并且加密密鑰與合法用戶沒有必然的聯系。因此,一旦加密密鑰丟失或者被盜,加密系統(tǒng)將無法保證用戶身份的安全性。生物特征識別技術可以彌補傳統(tǒng)密碼學中加密密鑰的缺陷,但是由于生物特征本身具有的唯一性、永久關聯性,生物特征模板的丟失意味著永久的丟失,將不能用于生物特征識別系統(tǒng)。生物特征加密技術是生物特征識別技術和密碼學技術的有機結合,有效地解決了生物特征識別和密碼學上的數據安全問題,同時保證生物特征模板和密碼學中加密密鑰的安全性。目前,生物特征加密技術的核心問題就是如何克服生物特征信息的模糊性和密碼學的精確性之間的矛盾。近年來,越來越多的國內外研究學者致力于生物特征加密技術的研究,并且指紋作為應用歷史最悠久、綜合性能最高的生物特征。因此,基于指紋特征的密鑰生成技術的研究更具有一定的研究價值。本文在基于指紋特征的密鑰生成技術領域上嘗試做了一些探索性工作,主要包括以下幾個方面:1.為了將生物特征的模糊性和密碼學技術的精確性之間的進行有效地統(tǒng)一,提出一種基于統(tǒng)計量化機制和雙層糾錯技術的指紋密鑰生成算法。本文首先利用統(tǒng)計量化機制對指紋圖像進行處理,減少指紋樣本的類內變化,從而提取可靠真實的指紋特征;接著利用區(qū)間映射對指紋特征進行補償,從而生成穩(wěn)定的指紋密鑰;最后利用雙層糾錯技術對指紋密鑰進行處理得到一個用于再生指紋密鑰階段的輔助數據。本文對該算法進行程序仿真實現,并結合實驗結果對該算法的可行性、安全性進行分析。結果表明,該算法可以生成穩(wěn)定的加密密鑰,并且保證密鑰的安全性。2.本文詳細介紹了指紋圖像預處理以及指紋特征提取的實現過程,并且提出一種基于指紋細節(jié)點相對差異的密鑰生成算法。該算法利用指紋細節(jié)點之間的相對距離、相對方向場、類型差異等特征信息構建一個新的特征模板;接著將新的特征模板映射到預先定義的三維數組,并對三維數組中的長方體進行量化從而得到指紋密鑰;最后利用Reed-Solomon糾錯編碼技術對指紋密鑰進行處理得到一個可用于再生指紋密鑰的輔助數據。本文對該算法進行程序仿真實現,并結合實驗結果對該算法的可行性、安全性進行分析。結果表明,該算法能生成足夠長的指紋密鑰,具有較低的錯誤拒絕率(FRR)。
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杭州電子科技大學碩士學位論文2 22 22 2( , ) ( ( , ) ( , ))w wi jy x yw wu i v jV x y G u v G u v (4那么方向場的大小為11( , )( , ) tan ( )2 ( , )xyV x yx yV x y ，其中 ( , ), ( , )x yV x y V x y 分別為像素點 ( x水平梯度和垂直梯度，w是像素點 的鄰域寬度。利用以上方法對指紋圖像場進行程序仿真計算，仿真結果如圖 4.3 所示，其中圖 4.3原始的指紋圖像，圖 4.3(b)為梯度場數值分布示意圖，圖 4.3(c)為方向場數值分布示意圖

(a) (b)圖 4.4 (a) 原始的指紋圖像 (b) 分割后的指紋圖像.8）中， G ( x, y )是該點的收斂函數值，A是該點的發(fā)散振幅(用灰度值函數模板算子，記作3mG ，，m 是高斯模板算子的矩陣維度，計 1。常用的二維高斯函數模板算子有31 2 112 4 2161 2 1G 維高斯函數模板算子運算速度比較慢，我們通常將其轉換成一維模板高運行效率。其中水平方向上的高斯算子記作xG ，垂直方向的高斯 31 2 1 11 1 12 4 2 1 2 1 216 16 161 2 1 1x yG G G
【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】：2017
【分類號】：TN918.4

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 張寧;臧亞麗;田捷;;生物特征與密碼技術的融合——一種新的安全身份認證方案[J];密碼學報;2015年02期

2 王星明,田捷,武巖;一種結合自動指紋認證與密碼技術的安全機制[J];計算機工程;1999年S1期

相關碩士學位論文 前1條

1 王思s

本文編號：2545072