基于神经网络与全同态加密的多生物特征融合安全认证方案  

作　　者：林雨康 刘云皓 王文丽 

机构地区：[1]西藏民族大学信息工程学院,陕西咸阳712082

出　　处：《电子制作》2024年第7期68-71,共4页Practical Electronics

基　　金：西藏民族大学校内重大项目(项目编号:22MDZ03);西藏民族大学大学生创新创业训练计划项目(项目编号:S202310695029)

摘　　要：为了保证用户生物特征数据的隐私安全,提出一种针对人脸、指纹和虹膜的多生物特征融合安全认证方案,借助Triplet神经网络训练融合特征模板提取器,使用CKKS全同态加密算法进行特征模板加密域匹配。生物特征模板始终以密文状态进行传输、存储和计算,能够有效抵御监听和窃取中间数据攻击,以及云服务器的非法窥探。实验分析表明该方案在保证生物特征模板机密性的基础上为用户提供了高效、可靠的身份认证服务,满足实际应用场景需求。

关 键 词：生物特征融合 神经网络 全同态加密 安全认证 

分 类 号：TP309.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构]