近年來,可靠的身份辨認與認證需求正在全球範圍內穩步增長,因為生物特徵具有便於攜帶、難以共享、難以偽造等特色,生物辨認技術越來越多地被用於醫療衛生、公共安全與銀行等敏感行業。但是,隨着生物特徵辨認技術運用的愈加深化,私隱性與安全性等方面的問題也逐步暴露。

在這些問題中,對生物模板保護尤為致命。一方面,因為傳統生物辨認技術不選用任何加密辦法,致使生物模板被暴露在不安全的環境;另一方面,生物模板具有私隱性與唯一性,用戶難以經過改動本身生物特徵的方法來削減生物特徵模板被盜的丟失,所以相較於傳統加密方法(如運用口令加密),生物模板被盜的丟失愈加嚴峻。在攻擊手法日趨老練的佈景下,處理傳統生物特徵辨認的在安全性和私隱性方面存在的問題已迫在眉睫。

生物特徵加密技術是人們為保護生物特徵模板而提出的一種處理方案,它將密鑰與生物特徵安全地結合到一同,系統本身並不直接存儲密鑰或生物特徵,只有當用戶將生物特徵提交給系統時密鑰才會從頭生成。

在生物特徵加密中,有兩點極為重要:第一时间是如何在保證加密目標安全的同時兼顧對生物特徵模板的保護;其次是怎麼協調生物特徵的模糊性與密碼密鑰的精確性,以指紋為例,對同一個人收集兩次指紋,因為種種因素(如手指出汗、按壓力度等),收集到的指紋不一定完全相同,怎麼消除這些細微差異,使得生物特徵加密具有容錯能力也是一個難點。

實踐運用中,關於不同的生物特徵、不同的生物特徵收集設備、不同的加密算法,最適合它們的容錯率往往不同很大。難以調理容錯率意味着難以保護與難以普及。现在能運用在生物特徵加密上的技術理論首要會集在三個方面,但是,直接運用根據模糊身份加密技術會帶來一些問題。以指紋為例,直接運用模糊身份加密,將指紋圖畫的每個像素點當作是一個特點,不只核算開支十分巨大(像素點很多),還會使圖形匹配不適用於實在情境。例如在指紋收集過程中光照發生了改變,收集到的指紋圖畫在大部分對應像素點的灰度值就會產生差異,最後就有可能形成許多特點無法經過檢測,進而導致無法解密。

上述壞處,將收集到的整幅指紋圖畫轉化為一個向量,經過核算兩幅圖畫對應向量之間的歐氏距離來完成圖畫匹配,不只降低了運算量,還使得圖畫匹配過程愈加有用。另一方面,每個指紋上都有若干個特徵點,這些特徵點蘊含着指紋的要害信息。關於指紋辨認,傳統的做法是先考察每個指紋特徵點,再將它們統一到一同進行剖析,這種做法不只有生物學根據,更得到了司法界的廣泛供認。 若直接將整個指紋圖畫當作一個整體,則無法針對指紋中重要的特徵點進行詳盡的剖析,根據生物學研討與司法上的規則,二三十處非要害點的不一致並不能闡明任何問題,而缺乏十個要害點的不一致就可以必定兩個指紋來自於不同的人,所以將要害點與非要害點擺在相同位置,顯然是不合適的。因而一同考慮局部(即單個特徵點)與大局(即特徵點整體的調集)的生物特徵加密算法更有可能被廣泛承受。