一种基于局部排序的虹膜模板保护方法技术

本发明专利技术公开了一种基于局部排序的虹膜模板保护方法，首先将膜数据与应用程序特定的字符串按位执行异或运算；然后将执行的结果划分为块，将块划分为组，每个组中的块根据其十进制值进行排序；最后将原始块转换成排序值进行存储。本发明专利技术同时满足国际标准ISO/IEC 24745对虹膜模板保护提出的不可逆性、可撤销性和不相关性，并且该方法可以获得良好的识别性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于局部排序的虹膜模板保护方法
本专利技术属于生物识别技术中的生物特征数据隐私保护领域，一种虹膜识别时虹膜数据的隐私保护方法，具体涉及一种基于局部排序的虹膜模板保护方法。
技术介绍
近年来，越来越多的实际应用采用生物识别技术进行识别或认证。与密码相比，生物识别具有一些优点，如不需要记忆和难以伪造。然而，生物特征也有一些特定的安全或者隐私问题。因为生物特征的主要部分在人的生命中保持稳定，一旦公开生物特征数据，撤销生物特征数据是不可行的。根据国际标准ISO/IEC24745，生物识别模板保护应满足不可逆性，可撤销性和不相关性。不可逆性要求从用于识别的模板中恢复原始生物特征数据是困难的；可撤销性要求，一旦模板泄露，就可以发布新的生物识别模板以进行识别；不相关性要求来自不同应用的生物特征模板不能用于交叉匹配，即攻击者无法确定模板是否来自相同的注册人员。实现生物识别模板保护的难点在于保护生物识别数据的隐私，从而实现模糊识别，因为生物识别数据通常在一定程度上由于老化和设备错误等原因而有所不同。虹膜生物识别是最重要的生物识别技术之一，而虹膜模板保护在过去十年中得到广泛的研究。目前已有许多方法可以提供虹膜模板保护。现有的虹膜模板保护方法可以分为两类：虹膜生物识别密码系统和可取消虹膜生物特征。在虹膜生物识别密码系统中，密钥用于加密虹膜数据，通常采用纠错码进行模糊识别。虹膜生物识别密码系统可以根据生成密钥的方式进一步分为密钥绑定密码系统和密钥生成密码系统。在密钥绑定密码系统中，密钥是独立于虹膜数据生成的。在密钥生成密码系统中，密钥是从或基于虹膜数据生成的。可取消虹膜生物特征主要基于非可逆变换，应在变换域中保持相似性评估。虽然已经提出了许多虹膜模板保护方法，但是大多数现有方法在保持识别性能的同时不能满足不可逆性，可撤销性和不相关性。
技术实现思路
：为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于局部排序的虹膜模板保护方法。本专利技术所采用的技术方案是：一种基于局部排序的虹膜模板保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：膜数据与应用程序特定的字符串按位执行异或运算；步骤2：将执行的结果划分为块；步骤3：将块划分为组；步骤4：每个组中的块根据其十进制值进行排序；步骤5：将原始块转换成排序值进行存储。本专利技术的有益效果在于：同时满足国际标准ISO/IEC24745对虹膜模板保护提出的不可逆性、可撤销性和不相关性，并且该方法可以获得良好的识别性能。附图说明图1为本专利技术实施例的流程图；图2为本专利技术实施例的原理图。具体实施方式为了便于本领域普通技术人员理解和实施本专利技术，下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。请见图1和图2，本专利技术提供的一种基于局部排序的虹膜模板保护方法，包括以下步骤：步骤1：虹膜数据首先与应用程序特定的字符串按位执行异或(异或运算)。对于如图2中的虹膜数据x(简单地表示为m位串)和m位特定的应用字符串p，首先进行异或操作，将x转换为t。ti＝xi⊕pi其中⊕是异或运算，i＝1…m.步骤2：将执行的结果划分为块。将t划分成n块转换成u:u＝u1...un，本例中每块包含3位，即ui＝ui,1...ui,3ui,j＝t(i-1)×b+j(j＝1...b)步骤3，将块再划分为组。将u＝u1...un划分成g个组，本例中每三块划分为一个组：U＝U1...Ug其中Ui＝{u(i-1)×3+1,...,ui×3}，i＝1...g并且n＝g×3.步骤4：每个组中的块根据其十进制值进行排序。对于i＝1...g，用下列的式子计算每块的十进制值，在本例中计算的十进制值为7,3,5,…,5,6,2,根据它们的十进制，对每组中的十进制值进行排序获得排序值，第一组中的排序值为3,1,2，最后一组的排序值为2,3,1；其中j＝1...3。步骤5：将原始块转换成排序值进行存储；将r3×(i-1)+1,...,r3×i作为模板存储，删除x,t,u,U和v，其中i＝1...g。对于排序v1,...,v3，如果两个值vi和vj相同，则将根据它们的索引值i，j进行比较。存储图2中最后得到的排序值，代替存储最初的虹膜数据x。本专利技术可以满足虹膜模板保护的隐私要求，同时支持有效的虹膜识别。应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本专利技术专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本专利技术的启示下，在不脱离本专利技术权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本专利技术的保护范围之内，本专利技术的请求保护范围应以所附权利要求为准。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于局部排序的虹膜模板保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：膜数据与应用程序特定的字符串按位执行异或运算；步骤2：将执行的结果划分为块；步骤3：将块划分为组；步骤4：每个组中的块根据其十进制值进行排序；步骤5：将原始块转换成排序值进行存储。

【技术特征摘要】
1.一种基于局部排序的虹膜模板保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：膜数据与应用程序特定的字符串按位执行异或运算；步骤2：将执行的结果划分为块；步骤3：将块划分为组；步骤4：每个组中的块根据其十进制值进行排序；步骤5：将原始块转换成排序值进行存储。2.根据权利要求1所述的基于局部排序的虹膜模板保护方法，其特征在于：步骤1中，对于任何m位的虹膜数据x和m位特定的应用字符串p，进行异或运算，将x转换为t；其中是异或运算，i＝1…m。3.根据权利要求2所述的基于局部排序的虹膜模板保护方法，其特征在于：步骤2中，将t划分成n块，转换成u:u＝u1...un，其中每块包含b位，即：ui＝ui,1...ui,b，ui,j＝t(i-1)×b+j，i＝1、...、n，j＝1、...、b。4.根据权利要求3所述的基于局部排序的虹膜模板保护方法，其特征在于：步骤3中，将u＝u1...un划分成g个组：U＝U1...Ug；其中Ui＝{u(i-1)×d+1,...,ui...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵冬冬，方舒，向剑文，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42