專利名稱：一種利用指紋細(xì)節(jié)特征點綁定/恢復(fù)密鑰的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信息安全和計算機(jī)識別領(lǐng)域，涉及生物特征識別、信息安全等，更具體的涉及基于生物特征和傳統(tǒng)密鑰的綁定保護(hù)。本發(fā)明提出了一種基于指紋細(xì)節(jié)特征點數(shù)據(jù)和密鑰的綁定保護(hù)方法，用于在保護(hù)生物特征數(shù)據(jù)本身安全的同時，也為密鑰的安全使用提供了一種可靠保護(hù)，提高了系統(tǒng)的安全強(qiáng)度。
背景技術(shù)：
隨著信息技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，信息安全的內(nèi)涵在不斷的延伸。建立信息安全體系的目的是保證系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)只能被有權(quán)限的“人”訪問。如果沒有有效的身份認(rèn)證手段，訪問者的身份就很容易被偽造，使得任何安全防范體系都形同虛設(shè)。身份認(rèn)證用于解決訪問者的物理身份和數(shù)字身份的一致性問題，給其他安全技術(shù)提供權(quán)限管理的依據(jù)。
傳統(tǒng)的加密技術(shù)，如AES、RSA等對稱或非對稱加密算法可以很好地提供安全性的保證。不過這些加密算法的密鑰很長，AES密鑰最短是128位，而RSA私鑰的長度是1024位，甚至更高。普通人很難記住這些冗長、無序而枯燥的數(shù)字，因此用戶一般將冗長而不規(guī)律的密鑰存儲在計算機(jī)或智能卡中，通過輸入口令的方式認(rèn)證后，就能獲取密鑰進(jìn)行數(shù)據(jù)解密，即密鑰的安全性取決于口令的安全性。由于一般所使用的口令很容易被破解，而且用戶在不同的應(yīng)用中經(jīng)常使用同一口令，從而造成“一通百通”的問題，難以區(qū)別身份的真?zhèn)?。為了提高身份認(rèn)證系統(tǒng)的安全性，使用一種強(qiáng)的認(rèn)證技術(shù)來保護(hù)用戶密鑰在未來網(wǎng)絡(luò)世界中會變得越來越重要。
生物認(rèn)證技術(shù)作為一種新興的、很強(qiáng)的身份認(rèn)證手段目前已經(jīng)受到社會各方面的重視，利用用戶的生物特征作為認(rèn)證手段可以更好地防止欺騙、假冒。但是如果對于生物特征數(shù)據(jù)不作保護(hù)，一旦黑客竊取或者成功偽造了用戶的生物特征數(shù)據(jù)，那么依賴于生物特征的防偽技術(shù)本身就失去了意義，而且也可能造成“一通百通”的問題。因此實現(xiàn)生物認(rèn)證和密鑰保護(hù)的無縫結(jié)合，既可用于提供完整的認(rèn)證機(jī)制，也可用于保護(hù)傳統(tǒng)的加密密鑰以及其本身特征數(shù)據(jù)的隱藏與保護(hù)，會使用戶對自己的秘密信息在網(wǎng)上通信的安全性更加放心。這種結(jié)合在保護(hù)生物特征數(shù)據(jù)本身安全的同時，也為密鑰的安全使用提供了一種可靠保護(hù)，用戶不再需要花費(fèi)大功夫設(shè)置并且記住復(fù)雜的口令。
生物認(rèn)證技術(shù)和加密技術(shù)結(jié)合有2種模型1.生物認(rèn)證-密鑰釋放模式(Biometric key release)，如圖1所示。在這種模式下，生物認(rèn)證和密鑰釋放是兩個分離的部分。生物認(rèn)證按照傳統(tǒng)的方式進(jìn)行匹配、決策，通過認(rèn)證后，系統(tǒng)到一個安全的地點，如智能卡或服務(wù)器取回加密密鑰。這種方法簡單，但是模板是“裸”的，未經(jīng)過任何加密措施。雖然這種方式認(rèn)證的可靠性高，但安全性缺乏保障，如智能卡丟失、服務(wù)器被攻破等都可能使生物模板泄露，而且會危及密鑰的安全；2.生物認(rèn)證-密鑰產(chǎn)生/捆綁(Biometric key generation/binding)模式，如圖2所示。這種模式將生物特征模板和密鑰融合為一體，密鑰的產(chǎn)生過程和生物認(rèn)證過程幾乎是同時進(jìn)行的。這種方法克服了模型1中的安全隱患。因此我們討論的方法屬于生物認(rèn)證-密鑰產(chǎn)生/捆綁模式。
生物認(rèn)證-密鑰產(chǎn)生/捆綁模式中，通常有2種方法來產(chǎn)生密鑰，即直接生成方式(Biometrickey generation)和密鑰捆綁方式。直接生成方式是直接使用生物特征數(shù)據(jù)來產(chǎn)生唯一的、可重用的二進(jìn)制串，然后使用某種變換，如Hash等來產(chǎn)生密鑰。這種方法不需要存儲模板，但不夠靈活，不能夠滿足用戶想在不同場合使用不同密鑰的要求。另外由于很多生物特征，如指紋、人臉等，每次采集的數(shù)據(jù)變化較大。例如一個人的相同手指的兩次不同的采集，一般都會存在平移和旋轉(zhuǎn)，兩次采集到的人臉圖像，可能會由于不同的光照或姿態(tài)而不同，如圖3、圖4所示。因此采用這種方法無法保證每次都能生成同一個密鑰。目前還沒有任何報道驗證了這種方法的可靠性。在密鑰捆綁方式中，密鑰是由傳統(tǒng)密鑰系統(tǒng)預(yù)先分配的。在注冊時，系統(tǒng)將原始模板和密鑰結(jié)合在一起生成新的被保護(hù)了的模板。在密鑰恢復(fù)階段，通過用戶提供的現(xiàn)場樣本和這個被保護(hù)的新模板共同重構(gòu)出正確的密鑰。即使這個受保護(hù)的模板被盜，也無法由這個模板本身獨立重構(gòu)出正確的密鑰，而且也無法從中恢復(fù)出原始模板，即不會暴露任何有用信息。由于存在受保護(hù)的模板，密鑰重構(gòu)過程隱含著認(rèn)證過程，使得這種方法的可靠性和靈活性都高于第一種方式，而且容易與現(xiàn)有加密系統(tǒng)集成。因此生物密鑰綁定方式是一種較好的將生物認(rèn)證和傳統(tǒng)加密系統(tǒng)相結(jié)合的方式。
當(dāng)然在兩者結(jié)合的過程中，存在一個很棘手的矛盾。即一方面，密鑰需要由生物數(shù)據(jù)來保護(hù)，另一方面，生物數(shù)據(jù)自身的安全也需要保護(hù)。而且由于每次采集的生物數(shù)據(jù)會存在不一致，也會對被保護(hù)模板與現(xiàn)場樣本數(shù)據(jù)之間的匹配帶來挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有技術(shù)給出了一種生物數(shù)據(jù)的保護(hù)方法，這種方法將用戶真實生物數(shù)據(jù)隱藏在一群隨機(jī)干擾的數(shù)據(jù)中，由于從這些混合數(shù)據(jù)中很難分離出真實數(shù)據(jù)，可以認(rèn)為真實數(shù)據(jù)是被“上鎖”的，合法用戶出示的現(xiàn)場樣本則用來“解鎖”真實數(shù)據(jù)。從現(xiàn)有的實驗報道來看，這種方法比較適合于生物特征數(shù)據(jù)的保護(hù)，保護(hù)效果比較理想；同時由于存在受保護(hù)的模板，在密鑰重構(gòu)階段有可比較的證據(jù)，有利于提高可靠性?，F(xiàn)有報道中都是利用一個多項式來實現(xiàn)密鑰和指紋的綁定，假定待保護(hù)的密鑰是128位密鑰S，首先計算S的CRC-16值(16位數(shù)值)，把該值追加到S后面，形成一個144位的SC，然后利用這個SC構(gòu)造一個8階多項式p(u)＝c8u8+c7u7+...+c1u+c0。把SC分成互不重疊的9段，每段16位(144/16＝9)，每個段作為多項式的一個系數(shù)ci(i＝0，1，...，8)，其中c0是CRC-16值。從用戶指紋細(xì)節(jié)點模板中選出N個細(xì)節(jié)點，對于每個細(xì)節(jié)點，把它的平面坐標(biāo)x和y映射到
中，然后串起來構(gòu)成一個16位數(shù)u，將這個u代入多項式中，計算出對應(yīng)的f(u)。這樣(u1，f(u1))，(u2，f(u2))，...，(uN-1，f(uN-1))，(uN，f(uN))中就包含了密鑰S的信息。然后通過加入M個隨機(jī)點的方式來保護(hù)這N個點，隨機(jī)混合這N+M個點，即產(chǎn)生了一個包含指紋細(xì)節(jié)特征點數(shù)據(jù)、密鑰S和隨機(jī)點信息的集合VL，VL＝{(v0，w0)，{(v1，w1)，...，(vM+N-1，wM+N-1)}?；謴?fù)密鑰時，使用真實用戶現(xiàn)場指紋細(xì)節(jié)點集合中的細(xì)節(jié)點去匹配VL中的真實點，找到12個點后，從這些點中任意找出9個點，利用拉格朗日插值公式重構(gòu)出一個8階的多項式(此時有9個系數(shù))，將前8個系數(shù)串聯(lián)起來構(gòu)成128位數(shù)S*，并求其CRC-16值，如果恰好等于最后一個系數(shù)，就認(rèn)為S*就是原來的密鑰。在這種方法中，多項式的階數(shù)(即在任證過程中需要匹配的細(xì)節(jié)特征點的個數(shù))是由密鑰長度決定的，這樣做并不合理。因為匹配的指紋細(xì)節(jié)點越多，認(rèn)證結(jié)果越可靠，現(xiàn)有方法中無法體現(xiàn)出這一點。
本發(fā)明提出的基于生物特征和密鑰的綁定保護(hù)方法，改進(jìn)了上述方案的缺陷，不是由待保護(hù)的密鑰長度來決定多項式函數(shù)的階數(shù)，實現(xiàn)更加靈活，在保護(hù)生物特征數(shù)據(jù)本身安全的同時，也保護(hù)了密鑰的安全，提高了系統(tǒng)的安全強(qiáng)度。

發(fā)明內(nèi)容
為了提高生物特征本身匹配的準(zhǔn)確性，應(yīng)充分考慮細(xì)節(jié)點的匹配數(shù)量，以保證解鎖密鑰的正確。因此在從被保護(hù)的模板中恢復(fù)密鑰時，只有匹配細(xì)節(jié)點對達(dá)到一定數(shù)量時，才能允許恢復(fù)密鑰，而且在更高安全要求的場合，應(yīng)該使用更多數(shù)量的匹配細(xì)節(jié)點對來恢復(fù)密鑰，而不是只由待保護(hù)的密鑰長度來決定多項式函數(shù)的階數(shù)。本發(fā)明所設(shè)計的綁定和恢復(fù)密鑰的方法使用多項式將待保護(hù)的密鑰和細(xì)節(jié)點綁定時，能夠不受待保護(hù)密鑰長度的限制，只根據(jù)要求匹配的細(xì)節(jié)特征點對的數(shù)目來設(shè)計多項式。待保護(hù)的密鑰不是直接和多項式綁定，而是首先把一組隨機(jī)數(shù)和細(xì)節(jié)特征點綁定在一起，需要匹配細(xì)節(jié)點的數(shù)目決定隨機(jī)數(shù)的數(shù)量，通過細(xì)節(jié)點生成一個密鑰，然后利用這個密鑰來加密待保護(hù)的密鑰。由于多項式函數(shù)的階數(shù)與欲保護(hù)的密鑰無關(guān)，因此無論待保護(hù)的密鑰有多長，都可以使用一個統(tǒng)一的多項式公式來進(jìn)行保護(hù)。同時為了增強(qiáng)密鑰的保護(hù)措施，本發(fā)明還提出了與用戶秘密結(jié)合的密鑰綁定方法，將用戶秘密和生物特征相結(jié)合進(jìn)行雙認(rèn)證，提高了系統(tǒng)的安全強(qiáng)度。


圖1為生物認(rèn)證-密鑰釋放模式示意圖；
圖2為生物認(rèn)證-密鑰產(chǎn)生/捆綁模式示意圖；圖3為相隔四周采集的同一枚指頭的指紋圖像；圖4為采集的不同姿態(tài)的同一人的人臉圖像；圖5為指紋的細(xì)節(jié)特征點示意圖，其中圖(a)為指紋的端點，圖(b)為指紋的分岔點；圖6為對齊后的兩枚指紋圖像及其細(xì)節(jié)特征點示意圖；具體實施方式
我們通過指紋細(xì)節(jié)特征點來綁定/恢復(fù)密鑰。指紋的細(xì)節(jié)特征點通常用紋線的端點(ridgeendings)和分叉點(ridge bifurcations)來表示，如圖5所示。一般細(xì)節(jié)特征點用(x，y，θ)來表示，其中x、y分別表示該點的橫、縱坐標(biāo)，θ表示該點紋線的切線方向(我們稱其為細(xì)節(jié)點方向)。本發(fā)明中提到的細(xì)節(jié)點僅使用其平面坐標(biāo)(x，y)。雖然利用細(xì)節(jié)點方向可以更好地進(jìn)行解鎖，但會損害安全性。因為指紋圖像中各部分細(xì)節(jié)點的方向基本上是有規(guī)律的，如圖6所示，兩枚指紋圖像對齊后，指紋上部、下部、左邊和右邊細(xì)節(jié)點的方向分布有一定的規(guī)律。如果保留細(xì)節(jié)點的方向，攻擊者就可以結(jié)合坐標(biāo)和細(xì)節(jié)點方向，來判斷一個點的真實程度，從而可能暴露隱藏在隨機(jī)點中的真實點。因此我們不采用細(xì)節(jié)點方向，而只采用細(xì)節(jié)點的平面坐標(biāo)。
本發(fā)明提出的利用指紋細(xì)節(jié)特征綁定和恢復(fù)密鑰的方法包括三部分密鑰綁定、密鑰恢復(fù)和與用戶秘密相結(jié)合的增強(qiáng)的密鑰綁定/恢復(fù)方法。下面詳細(xì)介紹本發(fā)明的具體實施方法。
一、密鑰綁定為了詳細(xì)說明本發(fā)明的實施方法，我們以13個細(xì)節(jié)點為例來介紹密鑰綁定方法。在綁定方法中采用了多項式。為了滿足13個細(xì)節(jié)點才能恢復(fù)密鑰的條件，我們采用了12階的多項式函數(shù)f(u)＝a0+a1u+…+a11u11+a12u12mod(p) (1)其中a1～a12都是16位隨機(jī)數(shù)，a0是一個16位的校驗數(shù)，我們將a1～a12串聯(lián)在一起構(gòu)成一個192位的數(shù)串SC，計算出SC的CRC-16值賦予a0，作為校驗值。在密鑰恢復(fù)階段將使用這個數(shù)值來驗證重構(gòu)的密鑰是否正確。mod(p)表示對多元函數(shù)值求模，p是最接近216-1的一個素數(shù)。
我們用F表示指紋模板中細(xì)節(jié)點平面坐標(biāo)的集合，即F＝{(x0，y0)，(x1，y1)，...，(xN-1，yN-1)}，N是模板中細(xì)節(jié)點的總數(shù)。為了后面計算方便，我們把每個細(xì)節(jié)點平面坐標(biāo)x和y分別映射到
中，然后將它們串聯(lián)在一起，按照[x|y]構(gòu)成加鎖數(shù)據(jù)單元u，它是一個16位的數(shù)據(jù)。這樣可以得到一個集合U＝{u0，u1，...，uN-1}。將每個ui代入式(1)，計算出相應(yīng)的f(ui)。這樣U和其元素對應(yīng)的多項式函數(shù)的值就構(gòu)成真實集合GG＝{(u0，f(u0))，(u1，f(u1))...，(uN-1，f(uN-1))}。顯然，如果我們從G中任意取出13個點對，就可以反向求解出a0～a12，這只需要一個多項式系數(shù)重構(gòu)的過程。
另外構(gòu)造一個干擾集合C，來保護(hù)真實集合G的安全。C由M個{(c0，d0)，(c1，d1)，...，(cM-1，dM-1)}構(gòu)成，其中ci和di(i＝0～M-1)都是隨機(jī)數(shù)。ci和mj的距離必須大于一定的閾值，而且di≠f(ci)，這樣保證干擾點不會兌真實用戶產(chǎn)生干擾，也可以防止概率極小的假冒用戶的偶然破解。
我們將兩個集合元素充分隨機(jī)混合后，形成一個列表VL＝{(v0，w0)，{(v1，w1)，...，(vM+N-1，wM+N-1)}，VL中的元素v對應(yīng)真實集合G中的u或者干擾集合中的c，w對應(yīng)f(u)或者d。對一個破解者來說，如果沒有其它線索，只憑列表本身，無法判斷出真實點和干擾點。VL就作為一個新的、受保護(hù)的模板存儲下來。
我們假定用戶在申請某種需要加密的服務(wù)時，由加密系統(tǒng)分配一個密鑰S，S負(fù)責(zé)實際系統(tǒng)提供實際服務(wù)時的加密工作，而這個密鑰S如果受到用戶指紋的保護(hù)，不僅可以增加密鑰的安全性，同時用戶也無須記憶冗長的密鑰。加密系統(tǒng)如果按照上面介紹的方法構(gòu)造了VL后，可以用a1，a1，...，a12來構(gòu)造另外一個密鑰Ke，用于加密需要受到保護(hù)的密鑰S，加密可以采用傳統(tǒng)的加密算法，例如AES算法。由于a1a1...a12恰好是192位，這是AES標(biāo)準(zhǔn)的密鑰長度之一，而且它們是隨機(jī)產(chǎn)生的，我們可以簡單的將a1a2...a12作為Ke，當(dāng)然也可對a1，a1，...，a12做某種變換得到Ke。然后用Ke加密S即可ES＝E(S，Ke)(2)這里E表示某種加密函數(shù)，這樣無論S的長度多少，都可以只使用一種密鑰綁定和恢復(fù)方法。
如果我們要求秘密S重構(gòu)條件更加嚴(yán)格，可以利用更多的細(xì)節(jié)點。這意味著采用更高階數(shù)的多項式，重構(gòu)細(xì)節(jié)點數(shù)NM和多項式的階數(shù)NP的關(guān)系是NP＝NM-1(3)二、密鑰恢復(fù)用戶需要使用密鑰S時，必須首先恢復(fù)出S。此時由用戶提供指紋圖像數(shù)據(jù)，由系統(tǒng)處理后，提取出欲查詢的細(xì)節(jié)特征點集合Q，Q＝{(xq0，yq0)，(xq1，yq1)，...，(xqN*-1，yqN*-1)}，N*是Q中細(xì)節(jié)特征點的數(shù)目，通常N≠N*。我們將其中細(xì)節(jié)特征點的平面坐標(biāo)x和y同樣映射到
中。從事先存儲的VL中取出16位的v0，v1，...，vM+N-1，分別將其分拆成2個8位的數(shù)，作為平面坐標(biāo)，可以得到一個集合RC＝{(xv0，yv0)，(xv1，yv1)，...，(xv(M+N-1)，yv(M+N-1))}。我們用Q中的元素去匹配RC中的元素，如果Q中某個細(xì)節(jié)點A和RC中某個細(xì)節(jié)點B滿足匹配的條件要求，則認(rèn)為A和B是一對匹配點，可以把B對應(yīng)的(v，w)添加到匹配點集合RG中。
為恢復(fù)出密鑰S，必須首先恢復(fù)出密鑰Ke，這需要重構(gòu)多項式(1)。如果是真實用戶，利用Q就可以產(chǎn)生較小的RG。假定RG有K個點，通常K≤N*＜＜V+M，這就可以大大縮小重構(gòu)多項式時的搜索范圍。這個過程我們稱之為“解鎖”，這里K至少應(yīng)有13個點(基于前面的假設(shè))。不過即使是真實用戶，RG中也會混入虛假點，因為通?，F(xiàn)場指紋和模板指紋只是部分重疊，而且存在噪聲，故Q中的點和原始模板F中的點只有部分匹配。Q中那些不匹配點仍然可能從干擾集合C中找到配對的點，而這些點對重構(gòu)多項式系數(shù)沒有任何幫助。我們使用RG中所有可能的13點的組合來恢復(fù)S。采用拉格朗日插值公式來重構(gòu)多項式f*(u)=(u-v1)(u-v2)...(u-v11)(v0-v1)(v0-v2)...(v0-v12)w0+(u-v0)(u-v2)...(u-v11)(v1-v0)(v1-v2)...(v1-v12)w2+...]]>...+(u-v1)(u-v1)...(u-v10)(v12-v0)(v12-v1)...(v12-v10)w12mod(p)---(4)]]>對于一個特定的組合{(v0，w0)，{(v1，w1)，...，(v12，w12)}，可以得到多項式f*(u)=a0*+a1*u+...a10*u10+a12*u12mod(p)---(5)]]>如果(v0，w0)，...，(v12，w12)是G中的元素，那么就有a0*=a0,a1*=a1,...,a12*=a12.]]>這可以通過CRC檢驗來驗證，我們將a1*，a2*，...，a12*串聯(lián)起來，構(gòu)成192位數(shù)串SC*，計算其CRC-16值，如果該值恰好等于a0*，那么有極高的概率說明這個結(jié)果是對的。由于CRC只是一種錯誤檢測方法，它不會泄露密鑰S本身的任何信息，在沒有真實的現(xiàn)場樣本條件下，攻擊者不可能直接利用CRC校驗來進(jìn)行解鎖。
我們令Ke＝a1a1...a12，用Ke去解密ES就可以恢復(fù)出密鑰SS＝D(ES，Ke) (6)這里解密函數(shù)D對應(yīng)于前述的加密函數(shù)E。
三、與用戶秘密結(jié)合的增強(qiáng)的密鑰綁定方法引入用戶秘密的原因是為了增強(qiáng)密鑰的保護(hù)措施，類似于用戶生物特征認(rèn)證與口令認(rèn)證相結(jié)合，必須兩者都通過才可重構(gòu)密鑰，任何單個認(rèn)證因素遭到破壞都不會引起密鑰的泄露。假定用戶的秘密是Secret，它可以是用戶的口令、用戶名或者其它東西以及這些東西的某種組合。我們可以通過以下3種方法來實現(xiàn)與用戶秘密結(jié)合的密鑰綁定方法。
方法1使用一個函數(shù)將Secret變換成與待保護(hù)的密鑰S等長的數(shù)串SV，即SV＝f(Secret)(7)
密鑰綁定時，假定待保護(hù)的密鑰是S，計算S’＝SSV (8)其中表示異或，則ES＝E(S’，Ke) (9)密鑰恢復(fù)時，采用S’＝D(ES，Ke) (10)則S＝S’ S (11)其中Ke的含義和計算與(一)、(二)中相同，E和D分別表示加密和解密函數(shù)。
方法2在密鑰綁定階段，可以構(gòu)造一個更長的AES密鑰Ke，它由兩部分組成，一部分由a1，a1，...，a12構(gòu)造，另一部分可以用一個函數(shù)將Secret變換成一定長度的數(shù)串，兩者串聯(lián)起來就可以構(gòu)成Ke。
方法3加密時使用一個函數(shù)將Secret變換成數(shù)串，其長度是AES支持的標(biāo)準(zhǔn)長度，如128位，192位或256位等，這個函數(shù)一般可以采用Hash函數(shù)。這個數(shù)串可以作為密鑰K，去加密密鑰綁定階段形成的隊列{VL，ES}，則EP＝E({VL，ES}，K) (12)解密時，用戶輸入Secret，系統(tǒng)采用與加密時同樣的函數(shù)，形成解密密鑰K，去解密EP，即{VL，，ES}＝D(EP，K) (13)這里E和D分別表示加密和解密函數(shù)。
本發(fā)明將傳統(tǒng)密鑰和指紋細(xì)節(jié)特征點結(jié)合在一起，使用了信息隱藏技術(shù)，一方面有效保護(hù)了個人的指紋特征信息，同時利用指紋特征的唯一性和不變性保證了密鑰的安全，可以更好地為用戶信息安全提供保障。
本發(fā)明提出的利用指紋細(xì)節(jié)特征點綁定/恢復(fù)密鑰的方法可以用于任何利用生物特征對用戶身份進(jìn)行認(rèn)證的場合來保護(hù)個人生物特征信息和密鑰的安全性。
對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，很明顯，本發(fā)明可以做出各種改進(jìn)和擴(kuò)展，因此，只要他們落入所附權(quán)利要求書及其等同范圍內(nèi)，本發(fā)明就涵蓋這些改進(jìn)及擴(kuò)展。
權(quán)利要求
1.一種利用指紋細(xì)節(jié)特征點進(jìn)行密鑰綁定的方法，其特征在于，使用多項式綁定一組隨機(jī)數(shù)和指紋細(xì)節(jié)特征點，需要匹配的細(xì)節(jié)特征點的數(shù)目決定隨機(jī)數(shù)的數(shù)量，利用所述隨機(jī)數(shù)中的若干個系數(shù)生成一個密鑰Ke，用所述密鑰Ke去加密待保護(hù)的密鑰S，加密算法采用任意的對稱加密算法，所述待保護(hù)的密鑰S不直接和多項式綁定。
2.按照權(quán)利要求1的方法，所述多項式的系數(shù)是隨機(jī)數(shù)，與所述待保護(hù)的密鑰S無關(guān)，所述多項式的階數(shù)不受所述待保護(hù)密鑰S長度的限制；無論待保護(hù)的密鑰的長度，都可以使用一個統(tǒng)一的多項式公式來進(jìn)行保護(hù)。
3.按照權(quán)利要求1的方法，所述多項式中的一個系數(shù)作為差錯校驗位。
4.按照權(quán)利要求1的方法，對于要求所述密鑰S重構(gòu)條件更加嚴(yán)格的應(yīng)用，可以利用更多的指紋細(xì)節(jié)特征點，即采用更高階數(shù)的多項式。
5.一種利用指紋細(xì)節(jié)特征點進(jìn)行密鑰恢復(fù)的方法，其特征在于，密鑰S恢復(fù)的過程是將多項式綁定的一組隨機(jī)數(shù)和指紋細(xì)節(jié)特征點進(jìn)行多項式重構(gòu)的過程。
6.按照權(quán)利要求5的方法，恢復(fù)所述密鑰S時，通過指紋細(xì)節(jié)特征點匹配，進(jìn)行多項式重構(gòu)恢復(fù)出所述密鑰Ke，采用對稱解密算法恢復(fù)出所述密鑰S。
7.按照權(quán)利要求5的方法，對于重構(gòu)的多項式系數(shù)進(jìn)行差錯校驗。
8.一種利用指紋細(xì)節(jié)特征點與用戶秘密Secret相結(jié)合的增強(qiáng)的密鑰綁定/恢復(fù)方法，其特征在于，使用一個函數(shù)將Secret與待保護(hù)的密鑰S結(jié)合成數(shù)串SV，使用多項式綁定一組隨機(jī)數(shù)和指紋細(xì)節(jié)特征點，利用所述隨機(jī)數(shù)中的若干個系數(shù)生成一個密鑰Ke，用所述密鑰Ke去加密待數(shù)串SV；恢復(fù)時采用多項式重構(gòu)的方法恢復(fù)出所述密鑰Ke，再依次恢復(fù)所述SV和待保護(hù)的密鑰S，實現(xiàn)了將用戶秘密和生物特征相結(jié)合進(jìn)行雙認(rèn)證，提高了系統(tǒng)的安全強(qiáng)度，
9.按照權(quán)利要求8的方法，所述數(shù)串SV是使用一個函數(shù)將Secret變換成與待保護(hù)的密鑰S等長的數(shù)串，通過異或方法對密鑰S進(jìn)行變換得到的。
10.按照權(quán)利要求8的方法，在密鑰綁定階段，構(gòu)造一個由兩部分組成的AES密鑰Ke，其中一部分由權(quán)利要求8中的多項式系數(shù)構(gòu)造，另一部分用一個函數(shù)將Secret變換成一定長度的數(shù)串，兩者串聯(lián)起來構(gòu)成所述密鑰Ke。
11.按照權(quán)利要求8的方法，加密時使用一個函數(shù)將Secret變換成AES支持的標(biāo)準(zhǔn)長度的數(shù)串，將所述數(shù)串作為密鑰K，去加密密鑰綁定階段形成的數(shù)據(jù)，解密時，用戶輸入所述Secret，系統(tǒng)采用與加密時同樣的函數(shù)，形成所述解密密鑰K來進(jìn)行解密。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種利用指紋細(xì)節(jié)特征點信息綁定/恢復(fù)密鑰的方法。采用多項式綁定一組隨機(jī)數(shù)和指紋細(xì)節(jié)特征點，需要匹配的細(xì)節(jié)特征點的數(shù)目決定隨機(jī)數(shù)的數(shù)量，利用所述隨機(jī)數(shù)中的若干個系數(shù)生成一個密鑰Ke，用該密鑰Ke去加密待保護(hù)的密鑰S，實現(xiàn)了指紋細(xì)節(jié)特征點與密鑰的綁定。由于待保護(hù)的密鑰S不直接和多項式綁定，多項式的設(shè)計能夠不受待保護(hù)密鑰長度的限制。無論待保護(hù)的密鑰有多長，都可以使用一個統(tǒng)一的多項式公式來進(jìn)行保護(hù)。同時為了增強(qiáng)密鑰的保護(hù)措施，提出了與用戶秘密結(jié)合的密鑰綁定方法，將用戶秘密和生物特征相結(jié)合進(jìn)行雙認(rèn)證，提高了系統(tǒng)的安全強(qiáng)度。
文檔編號G06K9/00GK101013943SQ20071006388
公開日2007年8月8日 申請日期2007年2月14日 優(yōu)先權(quán)日2007年2月14日
發(fā)明者蘇菲, 馮全, 蔡安妮 申請人:北京郵電大學(xué)