多模态生物特征加密的理论模型及其实现算法研究

本项目受多模态生物特征识别(MMBR)的启发，以单模态生物特征加密(BE)为基点，探索研究多模态生物特征与密码学融合加密的基本理论与算法，解决生物特征加密(BE)的高效率、大规模、模糊性和安全性等问题，以改进人体识别的总体决策，提升数据加密的整体性能。围绕我们提出的多模态生物特征加密(MMBE)的基本概念，以多模态生物特征与密钥融合或分解的基本理论结构为突破点，研究开放环境下可隐藏生物特征的身份认证、密钥管理、隐私保护和数据完整性等关键性问题，建立和分析MMBE基本模型结构，实现安全性和隐私性真正意义的Positive-sum关系。以生物特征的PIN保护为突破口，解释采用这一模型实现数据加密保护的基本性质和思路，探索可实用的实现方法,揭示模型要素的内在关系，实现多模态生物特征加密模型与应用算法实践的相互印证,为今后生物特征加密的研究提供新思路和新方法。

秘密秘钥的管理问题，是信息安全中的核心问题之一。利用生物特征加密方法，将个体识别与数据加密有机结合，可实现隐私性和安全性真正意义上的Positive-sum关系。多模生物特征加密充分利用特征体间的互补性，是此领域的重要研究方向。我们针对多模生物特征加密中涉及到的相关问题进行了深入研究。首先，我们研究了单模生物特征图像处理系列方法，研究其适用于密码学的安全性、隐私性、精确度等性能特性，从而得到量化分析方法，获得了一系列研究成果；利用多模生物特征识别理论研究成果，提出了与之对应的三个层面的特征融合加密策略，分析了不同的加密融合策略的性能特性；我们还针对多模生物特征加密方法的应用所涉及到的各类算法做了研究，以解决生物特征的不稳定性所导致的系列问题。以上研究对提高算法的信息熵和加解密准确度提出了一些新思路，对该领域未来的研究有重要的指导意义。