原创《基于人体生物特征加密技术》：本论文为您写人体生物毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
摘 要：
综述了基于人体生物特征的加密技术的研究进展,介绍了利用人体生物特征进行信息加密并进行身份认证的技术和将生物特征加密和光学加密相结合的技术.讨论了加密系统的优缺点,指出了人体生物特征加密技术发展的障碍.最后对新的基于人体生物特征的加密技术的发展前景进行了展望.
关键词：
信息安全； 图像加密； 虹膜； 指纹
中图分类号： O 438.1文献标志码： A文章编号： 1000-5137（2017）04-0604-07
Abstract：
The research progress of encryption technologies based on human biometrics is reviewed in this paper.The technologies that utilize human biometrics to make information encryption and identity authentication,and the technologies which combine biometrics encryption with optical encryption methods are introduced in detail.The advantages and disadvantages of these encryption systems are discussed,and the obstacles in practical applications are pointed out.Finally,the prospect of the new encryption technologies that are based on human biometrics are predicted.
Key words：
information security； image encryption； iris； fingerprint
0引言
隨着现代社会信息技术的快速发展,信息安全越来越重要.由于人体生物特征如指纹、虹膜、人脸、声音等都具有唯一性和不可变性[1-2],利用人体生物特征进行个人身份的加密验证,可以大大提高信息传递的安全性和保密性.近年来,基于人体生物特征的加密技术得到了广泛关注和发展[3-5].
光学图像加密技术具有处理速度快,密钥空间大,保密性好,安全性高等优点[6-8],将之和基于人体生物特征的加密技术相结合,能提高保密信息的安全性,在保护个人隐私、防伪应用和网络信息安全等领域得到广泛应用.
本文作者综述了基于人体生物特征的,对图像或文字进行信息加密并进行身份认证的技术,以及将生物特征加密技术和光学手段相结合的技术.详细介绍了人体生物特征加密技术的研究进展,分析了其优、缺点,并指出了目前人体生物特征加密技术需要克服的技术难点,最后对基于人体生物特征的加密技术的发展前景进行了展望.
1基于人体生物特征的加密技术
1994年,Tomko提出生物指纹加密的概念.近年来,IBM 沃森研究中心、RSA实验室、朗讯科技、桑迪亚国家实验室和飞利浦公司等进行了人体生物特征加密技术的应用研究[9].1997年,Jain等[10]设计并实施了在线指纹认证系统,其中包含了指纹细节提取和细节匹配两步操作,该系统认证的正确性已经得到证实,实验结果显示其反应时间达到了在线快速认证的条件,完全满足实际应用需求.2005年,Yeung等[11]提出了实时全面进行指纹验证的嵌入式系统,该系统是一种基于指纹识别的嵌入式多用户登录系统,利用嵌入式Linux操作系统实现指纹的采集、预处理、细节提取、匹配、识别、用户注册和模板加密等过程[12],并详细分析了运算准确度和算法精确度的要求,优化系统的图像处理算法可以实时进行在线验证.2008年,Pujol等[13]提出了实现用户身份验证的指纹加密系统,该系统要求在客户端记录每个使用者的个人数据信息,利用对称密钥和非对称密钥的加密算法进行加密[14],再利用客户端/服务器的结构和指纹特征来验证使用者的真实性.
随后,研究人员将人体的生物特征识别技术和数学算法变换结合[15-16],不断通过改进系统结构来提高加密图像的安全级别.Chen等[17]提出了基于节点变换的新型指纹加密算法,通过对指纹细节之处的变换和匹配来进行加密和解密.若加密模板被盗用,可以选择另一块转换模板替代原加密模板.此算法中在每一个细节周围构建一个圆形区域,对所有区域进行不可逆变换,并将变换后的区域存储至数据库.实验结果表明,应用此算法变换后的数据具有更高的准确性和更快的运行速度.2013年,龙顺宇等[18]实现了基于单片机处理器构建Sobel边缘检测算子的指纹识别系统,其中将光学指纹传感器处理器组成功能主体,构建微型化的光学指纹识别嵌入式模块,采用Sobel边缘检测算子、Gabor滤波[19]、图像二值化等处理算法对指纹图像进行识别比对,实验证明该系统具有成本低,交互简易,扩展性强等优点.2015年,Hsiao和Lee[20]提出了基于多个混沌系统的指纹图像加密方法,由4个混沌系统组成,其中包括2个一维混沌系统和2个三维混沌系统,这个算法的功能是提高加密的生物特征图像的安全强度,使密钥空间足够大以保证加密指纹图像的安全性,经测试和安全分析证实该方案是一个非常安全的加密系统.此后,Escobar等[21]提出了基于指纹和混沌加密的嵌入式生物认证系统,利用Murillo-Escobar算法对指纹模板进行混沌加密,用32位微控制器来进行安全认证.该嵌入式生物识别认证系统由Freescale半导体公司提供的32位M52259单片机,Futronic公司的FS83指纹阅读模块和人机交互界面组成.
人体生物论文参考资料：
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