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摘要：随着移动互联网及识别技术的发展，生物特征识别技术被广泛用于用户身份认证。与密码、智能卡等传统认证技术相比，生物特征的隐私保护问题尤为重要。如何在不降低识别准确率的前提下对生物特征进行有效的保护也成为研究者关注的热点问题。针对该问题，提出一个基于改进模糊保险箱技术的生物特征模板保护算法，并基于该算法提出一个增强的三因素认证方案用于远程身份认证。安全分析表明，提出的认证方案可以在不降低生物特征识别率的同时保证认证的安全性，避免生物特征的泄漏。
关键字：身份认证；生物特征模板保护；多因素认证；模糊保险箱
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.09.002
引言
生物特征识别被广泛应用于互联网及移动支付认证。研究者常将生物特征与密码等传统因素结合，形成多因素认证方案[1]。然而，生物特征包含大量用户隐私信息，具有不可撤销和修改的特性，一旦泄露将导致严重隐私风险和身份冒用问题。现有方案多采用哈希变换加密生物特征[2-3]，但由于哈希函数不具备距离保持特性，难以应对生物特征的类内变化，在实际应用中存在较大局限性。
针对上述问题，研究者提出多种生物特征模板保护技术[4-5]，通过对生物特征数据进行加密或变换，生成生物特征模板保存在数据库中，用于后续比对，从而可以降低生物特征数据泄漏的风险，保障生物特征的隐私性和安全性。常见的生物特征模板保护技术可分为基于特征变换的方法和基于加密的方法2类。
基于特征变换的方法将原始生物特征数据经过函数变换后作为生物特征模板存储在数据库中。例如BioHashing 算法[6]，使用一个正交随机变换矩阵对生物特征进行变换，通过改变变换矩阵，可以生成不同的生物特征模板，实现生物特征的可撤销性。文献[7]使用单向变换函数将指纹的特征点投影到另一个空间，如果生物特征模板泄漏，可以通过修改变换函数的参数进行更新。对于这类方法，生物特征模板的安全性取决于通过逆变换获取原始特征的难度，相应的改进也主要集中在提升变换函数的不可逆性上[8-9]。
基于加密的方法使用生物特征来保护密码的密钥系统。根据密钥产生方式的不同，又可以分为密钥生成算法和密钥绑定算法。密钥生成算法注册时从生物特征中直接生成密钥保存在数据库中，在认证时由查询生物特征再次生成密钥并进行比对。代表性的密钥生成算法包括模糊提取器算法和安全概略算法[10]。为生成一致性强的密钥，这类算法要求注册和查询的生物特征尽可能接近，因此生物特征的类内多变性会影响识别的性能。密钥绑定的方法将生物特征和密钥以某种特定算法结合在一起生成生物特征模板和辅助数据存储在数据库中。在认证时，首先查询生物特征和辅助数据从生物特征模板中恢复密钥，然后比对密钥完成认证。通过绑定不同的密钥，密钥绑定算法可以生成不同的生物特征模板，实现可撤销性和不可链接性的要求。典型的密钥绑定算法包括模糊承诺算法[11-12]和模糊保险箱算法[13-14]。
上述生物特征模板保护算法一般都需要将生物特征转换为二值或整型，而在目前主要的生物特征识别算法中，生物特征一般表示为浮点数的有序向量，量化过程会损害特征精度，降低识别率。在距离选择上，上述算法大都只适用于特定的距离度量，普适性较低，也较难适用于识别准确率更高的新算法。因此，如何在保证生物特征安全性的同时，尽可能少的降低识别准确性一直是生物特征模板保护的研究难点。
针对上述问题，本文提出一个基于改进模糊保险箱的生物特征模板保护方案，在保证生物特征安全性的同时，可以容忍生物特征的类内变化，不降低生物特征识别的准确率。该方案还可以适应多种不同的生物特征识别匹配算法，普适性更好。基于改进的生物特征模板保护方案，本文进一步提出三因素的远程身份认证方案，从而可以实现安全、准确、可撤销的远程生物特征认证。
