安徽大学：生物特征模板保护研究与展望报告（16页）.pdf

1、|科 技 前 沿 生 物 特 征 模 板 保 护 研 究 与 展 望 11 CCFCV专委会简报 一、引言 随着互联网和硬件设备快速发展，生物特征识别技术的识别精度和速度已满足实际应用需求，被广泛应用于交通监管、门禁管理和移动应用等领域。相比于传统密码、智能卡等方式，生物特征作为身份凭证，具有唯一性、稳定性、便捷性、安全性等优势，但与此同时，生物特征被视为个人敏感信息，一旦泄露或被非法使用，将给用户带来不可挽回的后果。生物特征模板保护（Biometric Template Protection,BTP）作为可信生物特征识别（Trustworthy Biometrics）的关键技术是目前的研究热

2、点。1.1 生物特征识别 生物特征识别是基于个人的生理(例如人脸、虹膜、指纹和掌纹等)或者行为特征（例如步态、语音和笔迹等)进行用户身份的识别。通用的生物特征识别框架主要包括 5 部分，如图 1 所示。传感器（Sensor）用于读取用户的生物特征信号，例如相机、指纹采集器等，通过传感器采集的信号质量影响着最终的识别性能。生物信号经过特征提取器(Feature Extractor)转换成生物特征并存储在数据库(Database)中。匹配器(Matcher)用于对认证时产生的查询生物特征与数据库中注册得到的生物特征模板进行比对，比对结果输入决策模块(Decision Module)，从而得到决策结

3、果。由于深度学习、硬件加速设备等技术的快速发展，目前生物特征识别的精度和速度已达到了很高的水平，并应用于很多刚需场景中。因此，关注生物特征识别的安全和隐私性问题，提高生物特征安全，保障用户隐私，始终是推动生物特征识别技术持续发展的关键之处。1.2 生物特征模板保护 生物特征模板保护技术通过不可逆变换或者加密原始生物特征以生成安全的生物特征模板，这有利于避免直接存储原始生物特征数据所带来的安全和隐私泄露风险。在注册阶段，用户的生物特征以安全模板的形式存储在数据库中；在认证阶段，用户的实时生物特征经过同样的模板保护过程生成特征模板，并与数据库中存储的模板进行匹配操作，根据系统预先设置的阈值和二者的

4、相似性程度返回用户身份的认证结果。生物特征模板保护主要分为可撤销生物特征(Cancelable Biometrics，CB)和 生 物 特 征 加 密(Biometric Cryptosystems，BC)两个方向。CB 方案中，原始生物特征经过不可逆变换得到可撤销的模板，并在变换域内完成模板的匹配操作，但基于可撤销模板不可能或很难还原出原始生物特征，从而保护生物特征安全。BC 方案则结合密码学原语从生物特征生成或绑定密钥，专题综述 生物特征模板保护研究与展望 SensorFeature extractorSensorFeature extractorFeature extractorMatc

5、herDecision ModuleDatabaseEnrollment phaseAuthentication phaseBiometric dataBiometric featureBiometric template图 1 通用的生物特征识别框架示意图|科 技 前 沿 生 物 特 征 模 板 保 护 研 究 与 展 望 12 CCFCV专委会简报 通过验证恢复密钥的准确性实现用户合法身份的认证。1.3 亟待解决的关键问题 虽然目前已经有很多模板保护方案提出，但生物特征模板保护技术的发展仍受到生物特征的内在特性和实际应用场景的限制，生物特征的安全性和识别系统的实用性无法保证。主要概括为以下

6、三个关键问题：（1）噪声干扰致使不可完全再现：受光照、角度和环境等因素的影响，用户的同一生物模态因大量随机噪声的存在致使每次提取的特征都存在差异，不能完全再现。所以用户在认证时输入的生物特征和数据库中注册存储的特征模板不完全相同，二者进行匹配操作时得到的相似度可能低于阈值，从而降低生物特征识别的性能。而基于生物特征继而进行的模板保护操作，往往以性能降低为代价提高生物特征的安全性，这会进一步增大系统性能降低的程度。因此克服生物特征的噪声干扰，平衡识别性能和生物特征安全，设计具有容错性的安全生物特征识别系统是推进该领域研究的一个重要挑战。（2）外部因子泄露威胁系统安全：为赋予生物特征模板如密码一样