CN113688651A - 基于sm9算法的生物特征密码脱敏保护方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于SM9算法的生物特征脱敏保护方法。具体的，在注册阶段，采集生物特征得到生物特征模板，生成一个随机数k作为秘密，将生物特征模板作为参数以及k使用SM9算法处理得到一个数据集Q。在验证阶段，采集生物特征得到生物特征模板，使用该生物特征模板和数据集Q计算获得结果s，通过s和k判断该生物特征和注册生物特征的一致性，从而完成生物特征识别。该方法将生物特征模板匹配转变为数据集合上的密码计算，数据集Q中不包含生物特征模板的任何信息，也不可逆推出生物特征模板，且可以被撤销，具有脱敏性质；数据集Q可用于代替生物特征模板进行存储、传输和使用，实现生物特征脱敏保护的同时不影响识别。

Description

基于SM9算法的生物特征密码脱敏保护方法
技术领域
本发明涉及生物特征识别领域，特别是生物特征密码保护领域，包括但不仅限于该领域。
背景技术
生物特征(Biometrics)是指用于识别或验证个体身份的生理或行为特征，生物特征的数字化描述构成了生物特征模板，在电子信息领域，生物特征的存储、传输和识别是通过生物特征模板进行的，生物特征模板由一系列的特征点构成，除非特别说明，本文档不在区分生物特征和生物特征模板。
生物特征具有唯一性和不变性，可以唯一确认生物体身份，该方法称为生物特征识别。
如附图4所示，生物特征识别包括注册和验证两个阶段。注册阶段采集生物特征获得特征模板并存储，验证阶段将采集得到特征模板和注册特征模板比对，以确定生物体身份。现有识别方法中，特征模板被用于生物特征识别的存储、传输和比对过程。由于生物特征的不可撤销性和隐私性，一旦生物特征模板泄露，将造成不可恢复的信息安全问题。
SM9是一种基于标识的椭圆曲线（ECC）密码算法，是我国自主研制的密码算法，并已经发布为国家密码行业标准GM/T 0044。SM9算法定义了曲线参数、双线性对、签名、加密和密钥交换功能。利用SM9算法，将生物特征模板处理为脱敏数据，使用脱敏后的数据进行注册和验证，将生物特征匹配转变为数据集合上的密码计算，就可以避免直接使用生物特征模板，在识别的同时实现生物特征的脱敏保护。
发明内容
一种基于SM9算法的生物特征密码脱敏保护方法。在注册阶段，采集得到生物特征模板；生成一个随机数k作为秘密，将生物特征模板作为参数以及k使用SM9算法处理得到一个数据集Q。在验证阶段，采集生物特征得到生物特征模板；使用该生物特征模板和数据集Q计算获得结果s；通过s和k来判断该生物特征和注册生物特征的一致性，从而完成生物特征识别。该方法将生物特征模板匹配转变为数据集合上的密码计算，数据集Q中不包含生物特征模板的任何信息，也不可逆推出生物特征模板，且可以被撤销，具有脱敏性质；数据集Q可用于代替生物特征模板进行存储、传输和使用，实现生物特征脱敏保护的同时不影响识别。
下面结合附图2对本发明进行详细说明。
本发明所述，在注册阶段，采集得到生物特征模板；生成一个随机数k作为秘密，将生物特征模板作为参数以及k使用SM9算法处理得到一个数据集Q。说明如下。
如图2中MA1所示，记注册时采集的生物特征处理后得到的生物特征模板，有N个特征点，特征点记为Xi(i=1..N)，每个Xi按约定规则编码为一个数值。
如图2中MA2所示，首先生成D个随机数rd到r1，将其作为系数构造一元D次方程f(x)=rdxD+rd-1xD-1+..r1x；生成随机数k作为秘密，使用SM9算法计算双线性对t=e(P1,P2)，P1和P2是SM9算法的生成元，计算Ei=tf(Xi)*tk（i=1..N）,*为大数乘；记数据集Q=( Ei(i=1..N))。
本发明所述，在验证阶段，采集生物特征得到生物特征模板；使用该生物特征模板和数据集Q计算获得结果s；通过s和k判断该生物特征和注册生物特征的一致性，从而完成生物特征识别。说明如下。
如图2中MB1所示，采集验证生物特征得到生物特征模板，有M个特征点，特征点记为Xj’(j=1..M，M<=N)，Xj’按约定规则编码为一个数值。
如图2中MB2所示，得到注册时的数据集Q；按约定顺序，将Xi点对应的Xj’点，和数据集Q构造一个二元组F=（FX,FY），其中FX=Xj’,FY等于Xi点计算得到的Ei；将M个点依次匹配后计算得到的二元组记为数据集Q’=(Fm(m=1..M,M<=N)，如果Q’中元素个数小于D那么识别失败，否则进行下一步操作。
如图2中MB3所示，从Q’中选择D个点计算s
Figure RE-300747DEST_PATH_IMAGE001
，推导如下：
MB3-1：对于一元N次方程f(x)=anxn+an-1xn-1+..a1x ,可以写成拉格朗日插值多项式为：
Figure RE-903373DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure RE-683111DEST_PATH_IMAGE003
是x=0时的拉格朗日基函数，格朗日基函数具有如下性质：
Figure RE-16003DEST_PATH_IMAGE004
。
MB3-2：可以推导出，
Figure RE-17326DEST_PATH_IMAGE005
就是一元D次方程f(x)=rdxD+rd-1xD-1+..r1x的x=0时的拉格朗日基函数，记为
Figure RE-839788DEST_PATH_IMAGE006
。由拉格朗日基函数性质可知，记
Figure RE-44505DEST_PATH_IMAGE007
。
MB3-3：集合Q’中的D个点，每个点F=(FX=Xj’,FY=Ei)；如果Xj’=Xi，那么可知这D个点都是一元D次方程f(x)=rdxD+rd-1xD-1+..r1x上的点，可以推导得出s：
Figure RE-243405DEST_PATH_IMAGE008
根据以上推导，如果验证用生物特征的D个特征点和注册生物特征中的D个点是匹配的，那么就可以得到s=
Figure RE-600699DEST_PATH_IMAGE009
,证明识别通过；否则识别不通过。
该方法将生物特征模板匹配转变为数据集合上的密码计算，数据集合Q中每个元素中不包含生物特征的任何信息，也不可逆推出生物特征模板；数据集合Q中每个元素都包含有随机数k，失效后可以被撤销；具有脱敏性质。该数据集合可用于代替生物特征模板进行存储、传输和使用。在识别时，只有匹配的生物特征才能够获得正确的秘密，在完成识别同时实现生物特征脱敏保护。
附图说明
图1是基于SM9算法生物特征脱敏保护的方法框图
图2是基于SM9算法生物特征脱敏保护的详细步骤图
图3是基于SM9算法生物特征脱敏保护的应用示意图
图4是生物特征识别各阶段示意图
具体实施方式
下面结合附图对基于SM9算法的生物特征脱敏保护方法及***进行说明。
图3是本发明在指纹生物特征识别中应用示意图。图中包括用户、集成指纹传感器的终端。
指纹注册
A1:用户在终端上按压指纹，指纹通过终端上的指纹传感器采集成图像，图像处理后获得指纹特征模板，假定特征模板由N个特征点构成，每个特征点Ni是一个二元组(特征类型，特征值)，按约定规则编码成一个数值。
A2:用户录入随机数k，k和指纹特征模板被输入到终端的算法处理模块中。算法处理模块将N个特征点依次函数计算后乘以tk得到集合Q，计算过程参见图2中MA2。
算法处理模块存储三元组（D，Q，tk）。
指纹识别
A4:用户按压指纹，终端上的指纹传感器采集指纹后，处理为指纹生物特征模板，得到M个特征点，对特征点按约定规则编码。将N个特征点输入算法处理模块，算法处理模块取D个点计算得到s；如果s=tk,则指纹识别通过，否则识别不通过。计算过程参见图2中MB4。
该方案中，算法处理模块生成的集合Q不包含任何指纹特征信息，在传输和存储中不会有指纹特征的泄露的风险；集合Q泄露后可撤销后重新生成；指纹识别时，无需进行生物特征模板的比对。实现了指纹生物特征的脱敏保护。

Claims (4)

1.一种基于SM9算法的生物特征密码脱敏保护方法,其特征在于：在注册阶段，采集得到生物特征模板；生成一个随机数k作为秘密，将生物特征模板作为参数以及k使用SM9算法处理得到一个数据集Q。
2.一种基于SM9算法的生物特征密码脱敏保护方法,其特征在于：在验证阶段，采集生物特征得到生物特征模板；使用该生物特征模板和数据集Q计算获得结果s；通过s和k来判断该生物特征和注册生物特征的一致性，从而完成生物特征识别。
3.如权利要求1所述基于SM9算法的生物特征密码脱敏保护方法，其特征在于：记注册阶段的生物特征模板有N个特征点，特征点记为Xi(i=1..N)；生成D个随机数rd到r1，将其作为系数构造一元D次方程f(x)=rdxD+ rd-1xD-1+.. r1x1；生成随机数k作为秘密,使用SM9算法计算双线性对t=e(P1,P2)，P1和P2是SM9算法的生成元，计算Ei=tf(Xi)*tk（i=1..N），记数据集Q=( Ei(i=1..N))。
4.如权利要求2所述基于SM9算法的生物特征密码脱敏保护方法，在验证阶段，其特征在于：记验证时采集到的生物特征有M个特征点，特征点记为Xj’(j=1..M)； Xj’点和Xi点是对应点，则利用数据集Q计算一个二元组F=（FX,FY），其中FX=Xj’,FY=Ei；将M个点计算得到的二元组记为数据集Q’=(Fm(m=1..M)；从Q’中选择D个点计算s
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE001
；如果验证生物特征和注册生物特征一致，则s=tk证明识别通过，否则识别不通过。
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