• 中国精品科技期刊
  • CCF推荐A类中文期刊
  • 计算领域高质量科技期刊T1类
高级检索

生物特征识别模板保护综述

王会勇, 唐士杰, 丁勇, 王玉珏, 李佳慧

王会勇, 唐士杰, 丁勇, 王玉珏, 李佳慧. 生物特征识别模板保护综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(5): 1003-1021. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190371
引用本文: 王会勇, 唐士杰, 丁勇, 王玉珏, 李佳慧. 生物特征识别模板保护综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(5): 1003-1021. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190371
Wang Huiyong, Tang Shijie, Ding Yong, Wang Yujue, Li Jiahui. Survey on Biometrics Template Protection[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(5): 1003-1021. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190371
Citation: Wang Huiyong, Tang Shijie, Ding Yong, Wang Yujue, Li Jiahui. Survey on Biometrics Template Protection[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(5): 1003-1021. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190371
王会勇, 唐士杰, 丁勇, 王玉珏, 李佳慧. 生物特征识别模板保护综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(5): 1003-1021. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2020.20190371
引用本文: 王会勇, 唐士杰, 丁勇, 王玉珏, 李佳慧. 生物特征识别模板保护综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(5): 1003-1021. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2020.20190371
Wang Huiyong, Tang Shijie, Ding Yong, Wang Yujue, Li Jiahui. Survey on Biometrics Template Protection[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(5): 1003-1021. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2020.20190371
Citation: Wang Huiyong, Tang Shijie, Ding Yong, Wang Yujue, Li Jiahui. Survey on Biometrics Template Protection[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(5): 1003-1021. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2020.20190371

生物特征识别模板保护综述

基金项目: 国家自然科学基金项目(61772150,61862012,61802083,61962012);广西自然科学基金项目(2018GXNSFDA281054,2018GXNSFAA281232);广西重点研发计划项目(AB17195025);广西密码学与信息安全重点实验室开放课题(GCIS201622,GCIS201702)
详细信息
  • 中图分类号: TP391.41

Survey on Biometrics Template Protection

Funds: This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61772150, 61862012, 61802083, 61962012), the Natural Science Foundation of Guangxi Autonomous Region of China (2018GXNSFDA281054, 2018GXNSFAA281232), the Guangxi Key Research and Development Program (AB17195025), and the Open Project of Guangxi Key Laboratory of Cryptography and Information Security (GCIS201622, GCIS201702).
  • 摘要: 生物特征识别(biometric authentication, BA)已经成为一种重要的身份鉴别手段,但当前部署的很多BA系统在保护用户生物特征数据的安全性和隐私性方面考虑不足,成为阻碍BA技术推广应用的一个关键障碍.BA系统可能面临来自软件和硬件的多种攻击,针对生物特征模板的攻击是其中最常见的一种.已经有很多技术文献致力于应对这种类型的攻击,但现有的综述性文献存在论述不全面或内容冲突等问题.为系统总结针对生物特征模板的攻击与保护技术,首先介绍了BA系统的相关概念、体系架构以及安全性与隐私性的内涵,然后阐述了BA系统面临的典型模板攻击方法.随后,将BA系统模板保护技术归纳为基于变换的方法和基于加密的方法2个类别,阐述并分析了每个类别中的经典方法与新兴技术.最后,指出了构建安全BA系统可能面临的几个主要困难与可能的解决思路.
    Abstract: Biometric authentication (BA) has become an important means of identity authentication. However, many BA systems deployed at present do not take enough consideration in protecting the security and privacy of users biometric data, which has become a main obstacle to the popularization and application of the BA technology. BA systems may face various attacks from software or hardware implementations, among which, template attack is the main consideration. Many technical literatures have been devoted to dealing with this type of attacks. However, existing review literatures suffer from incomplete descriptions or conflicting discussions. In order to systematically summarize the attacking and protection technologies against biometric templates, some related concepts of the BA system is introduced at first, as well as the architecture of a BA system and the connotation of BA security and privacy. Then, template protection technologies for a BA system are classified into two main categories for description: the transformation-based methods and the crypto-based methods, which solves some conflictions in existing literatures. Afterwards, some classical methods and emerging technologies in each category are expounded and analyzed, as well as some subsequent evaluations and improvements. Finally, several major difficulties and the corresponding possible solutions for building a secure BA system are pointed out.
  • 期刊类型引用(19)

    1. 董胡,陈伟,彭高丰,陈耀东,刘刚. 基于信号子空间和DNN的语音增强方法. 微型电脑应用. 2025(01): 32-34+38 . 百度学术
    2. 李世其,周雨玫,郑旋烨,刘裔斌. 复杂噪声环境下服务机器人语音增强算法研究. 传感器与微系统. 2025(04): 35-39 . 百度学术
    3. 王向辉,李梅,田旭华,王姣,谭歆,路东东. 短时傅里叶变换域最优非因果滤波器和滤波矩阵降噪算法. 陕西科技大学学报. 2024(02): 164-173+197 . 百度学术
    4. 尤昕源,王恒. 基于门控膨胀卷积循环网络的单声道语音增强. 计算机应用. 2024(04): 1317-1324 . 百度学术
    5. 莫尚斌,王文君,董凌,高盛祥,余正涛. 基于多路信息聚合协同解码的单通道语音增强. 计算机应用. 2024(08): 2611-2617 . 百度学术
    6. 缪悦. 时频域变换技术在语音降噪中的应用. 电声技术. 2024(12): 92-94+100 . 百度学术
    7. 李鑫元,黄鹤鸣. 基于并行卷积循环网络的单通道语音增强系统. 计算机工程与设计. 2023(04): 1181-1188 . 百度学术
    8. 文丽萍. 噪声环境下基于小波变换的普通话智能测试系统设计. 自动化与仪器仪表. 2023(05): 153-157 . 百度学术
    9. 刘汾港,马建芬,张朝霞. 基于离散余弦变换与Transformer的语音增强. 计算机工程与设计. 2023(06): 1893-1898 . 百度学术
    10. 徐浩森,姜囡,齐志坤. 基于注意力机制的卷积循环网络语音降噪. 科学技术与工程. 2022(05): 1950-1957 . 百度学术
    11. 李小平,白超. 一种基于多模态信息融合的火车司机疲劳驾驶检测方法. 铁道学报. 2022(06): 56-65 . 百度学术
    12. 胡勉宁,李欣,李明锋,孙海春. 面向诈骗短信息识别的融合多策略数据增强技术研究. 信息网络安全. 2022(10): 121-128 . 百度学术
    13. 孙立辉,曹丽静,张竟雄. 基于升降编解码全卷积神经网络语音增强技术. 智能计算机与应用. 2021(02): 19-22 . 百度学术
    14. 刘元,匡文凯,苏盛,李彬. 基于双通道能量差的环网柜局放信号消噪方法. 仪器仪表学报. 2021(02): 218-227 . 百度学术
    15. 台文鑫,王钇翔,李森,蓝天,刘峤. 基于动态选择机制的低信噪比单声道语音增强算法. 计算机应用研究. 2021(09): 2604-2608 . 百度学术
    16. 祁晓,赵连玉. 基于多频带谱减法的老年人语音增强算法的研究. 电声技术. 2020(05): 34-37 . 百度学术
    17. 梁力,莫晓毅,柯华强. 基于语音识别技术的测试平台研究. 科技视界. 2020(31): 17-18 . 百度学术
    18. 曹洁,周尧风,于泓,李晓旭. 基于SI-SDR优化的生成对抗网络语音增强方法. 华中科技大学学报(自然科学版). 2020(11): 17-23 . 百度学术
    19. 许春冬,徐琅,周滨,凌贤鹏. 单通道语音增强技术的研究现状与发展趋势. 江西理工大学学报. 2020(05): 55-64 . 百度学术

    其他类型引用(43)

计量
  • 文章访问数:  1637
  • HTML全文浏览量:  3
  • PDF下载量:  750
  • 被引次数: 62
出版历程
  • 发布日期:  2020-04-30

目录

    /

    返回文章
    返回