基于掌紋特征的密鑰生成算法研究.pdf

1、隨著信息科學(xué)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，信息安全已經(jīng)變得越來越重要。密碼學(xué)是最有效的加強(qiáng)信息安全的方法之一。然而，傳統(tǒng)密碼學(xué)中的密鑰管理存在一些缺陷，比如，如果密鑰太短或者太簡單，很容易被暴力破解；而長且復(fù)雜的密鑰，則不容易記憶。把生物特征用于傳統(tǒng)加解密系統(tǒng)可以克服傳統(tǒng)密鑰的上述缺陷。但是，對同一用戶在不同時(shí)間獲得的生物特征模板總是有所變化，而傳統(tǒng)加解密算法要求密鑰是精確的。所以，消除真實(shí)用戶生物特征模板中的模糊性，是生物特征加解密的關(guān)鍵問題。<

2、br>　　本文研究了生物加解密領(lǐng)域的有關(guān)研究成果，分析了這一研究領(lǐng)域中的主要困難和主要解決方案，主要做出下列研究工作：
　　首先研究了掌紋的特征提取方法。用高斯導(dǎo)數(shù)濾波器對掌紋圖像濾波，濾波后圖像根據(jù)其元素的正負(fù)值進(jìn)行二值化，提取出一種二值碼形式的特征模板；用二維Gabor濾波器對掌紋圖像濾波，將濾波后圖像分成若干塊，從每一塊中提取出一個(gè)能量值作為特征值，把所有的特征值連接起來形成一個(gè)向量形式的特征模板。這兩種形式的特征模板分別被

3、用于后續(xù)的生物加解密系統(tǒng)的研究中。
　　本文提出了一種基于二值碼掌紋特征的密鑰生成算法。該算法使用二值碼形式的掌紋特征模板，與一個(gè)隨機(jī)生成的密鑰進(jìn)行綁定。當(dāng)解密時(shí)的二值碼特征與加密時(shí)的二值碼特征的不一致位數(shù)小于一定閾值時(shí)，其中的不一致位數(shù)可以通過Reed-Solomon糾錯(cuò)碼進(jìn)行糾錯(cuò)。使得真實(shí)用戶的掌紋信息可以恢復(fù)出加密時(shí)所使用的密鑰。
　　本文對基于實(shí)值向量形式特征模板的密鑰生成算法進(jìn)行了深入研究，對已有研究方案的量化和編