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        融合指紋識(shí)別的電子文件加密算法

        2021-07-11 15:16:46李芳
        關(guān)鍵詞:指紋識(shí)別特征提取

        李芳

        【摘 要】 針對(duì)傳統(tǒng)的電子文件加密方法存在的加密效率低下、加密密鑰難以兼顧隱秘性和抗抵賴性等問題,本文設(shè)計(jì)了融合指紋識(shí)別技術(shù)的電子文件加密算法。首先,從預(yù)處理的指紋圖像中提取端點(diǎn)、叉點(diǎn)和奇異點(diǎn)三種特征點(diǎn),并設(shè)計(jì)指紋特征點(diǎn)轉(zhuǎn)化方法,將其轉(zhuǎn)換為加密密鑰;然后,提出基于AES的電子文件加密算法,并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng);最后,采用本文算法對(duì).doc、.pdf、.mp3 等六種不同格式的文件進(jìn)行加密測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的算法相比,本文算法具有良好的可行性和有效性。

        【關(guān)鍵詞】 文件加密;指紋識(shí)別;特征提取;AES

        【中圖分類號(hào)】 TP391 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 2096-4102(2021)03-0100-03

        近年來,眾多國內(nèi)外研究學(xué)者從事電子文件安全性的研究工作,嘗試通過優(yōu)化電子文件加密策略以提高安全性。典型的方法包括:基于局部獨(dú)立子密鑰二重DES算法的文件加密系統(tǒng),可以兼顧加密的強(qiáng)度和效率;為提高移動(dòng)存儲(chǔ)文件系統(tǒng)的安全性,韓慶龍等設(shè)計(jì)了基于ECC與AES算法的文件分發(fā)機(jī)制;劉慶俞等提取U盤的MD5值作為指紋,設(shè)計(jì)了基于硬件指紋的混合加密文件方法,以提高文件加密的安全性;為了滿足對(duì)電子文件的認(rèn)證性和保密性等要求,葉小艷設(shè)計(jì)融合AES算法和HASH認(rèn)證機(jī)制文件加密方法;陳平等引入混沌反控制理論,提出了新型的混沌加密算法,有效地解決了電子文件格式的不兼容的問題。

        上述研究工作仍存在以下不足之處:利用指紋、虹膜、臉型等生物特征信息生成密鑰的方法,雖然有效地提高對(duì)了電子文件加密的便捷性,但也為個(gè)人隱私帶來巨大的安全風(fēng)險(xiǎn);難以滿足對(duì)大規(guī)模電子文件加密的效率需求。針對(duì)上述問題,本文設(shè)計(jì)了融合指紋識(shí)別的電子文件加密算法,嘗試在保護(hù)用戶特征隱私的同時(shí),有效地提高對(duì)電子文件的加密效率。

        1 指紋識(shí)別方法

        1.1 指紋圖像的預(yù)處理

        規(guī)范化:針對(duì)在指紋圖像采集過程中,由于傳感器的噪聲,以及人們手指壓力的不同而引起的灰度差異,采用規(guī)范化的計(jì)算公式,將其灰度值調(diào)整到統(tǒng)一量綱上。

        [N(x,y)=M0+VAR0×(I(x,y)-M)2VAR,I(x,y)>MM0-VAR0×(I(x,y)-M)2VAR,otherwise]

        (1)

        在公式(1)中,N(x,y)和I(x,y)表示原始的和規(guī)范化后的指紋圖像;M和VAR分別表示原始圖像的灰度值的均值和方差;M0和VAR0表示期望的灰度值的均值和方差。

        智能增強(qiáng):對(duì)于規(guī)范化后的指紋圖像,通過智能增強(qiáng)之后,不僅可以使得原指紋圖像中的脊線與谷線的黑白區(qū)分度更大,同時(shí)可以拼接斷裂的脊線,分離粘連的脊線。本文采用Gabor小波函數(shù)實(shí)現(xiàn)智能增強(qiáng)功能。

        二值化:通過二值化可將灰度圖像轉(zhuǎn)化成只包含黑色和白色兩種顏色的圖像。本文引入文獻(xiàn)的設(shè)計(jì)思路,通過公式(2)和(3),分別計(jì)算切向像素值、法向像素值的和,并通過設(shè)置置閾值,使得谷線區(qū)域和及脊線區(qū)域的灰度值分別達(dá)到255和0。

        [H=x0+δx=x0-δfx,xcosc(o(x0,y0))]? (2)

        [V=x0+δx=x0-δfx,xcosc(π2-o(x0,y0))]? (3)

        在上述公式中,H表示切向像素值之和,V表示法向像素值之和,O(x0,y0)表示方向場,f(x0,y0)表示點(diǎn)(x0,y0)的灰度值,[δ]用于指定范圍。比較H和V大小,如果H>V,則該點(diǎn)位于谷線上,反之位于脊線上。

        為了方便提取指紋的特征點(diǎn),需要對(duì)二值化之后的由一個(gè)以上像素點(diǎn)組成指紋紋線進(jìn)行細(xì)化處理,抽象為由單像素組成的紋線。細(xì)化過程中,需要確保指紋紋線中心線和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變,同時(shí)降低指紋骨架中蘊(yùn)含的毛刺、短紋等冗余信息。本文通過查表算法完成對(duì)指紋圖像的細(xì)化過程。

        1.2 指紋特征的提取

        1.2.1 全局特征的提取

        由于奇異點(diǎn)周圍的方向場通常存在劇烈的變化,故采用公式(4)-(6)計(jì)算奇異點(diǎn)周圍的平均方向場差(Poincare index,PI),可以有效地提高對(duì)指紋圖像的分類效率。

        [PI(i,j)=12πn=0kΔ(n)] (4)

        [Δ(n)=δ(n),δ(n)<π2δ(n),δ(n)≤-π2π-δ(n),otherwise] (5)

        [δ(n)=θn+1-θn] (6)

        在上述公式中,(i,j)表示指紋圖像的坐標(biāo)點(diǎn),[θ](i,j)表示指紋圖像的方向場,δ(n)表示兩個(gè)相鄰點(diǎn)之間的方向差。若[PI(i,j)=12],則該點(diǎn)為中心點(diǎn);若[PI(i,j)=-12],則該點(diǎn)為三角點(diǎn)。

        1.2.2 細(xì)節(jié)特征的提取

        通過全局特征對(duì)指紋圖像進(jìn)行分類之后,需要提取細(xì)節(jié)特征,對(duì)指紋圖像進(jìn)行細(xì)粒度的識(shí)別。目前細(xì)節(jié)特征的提取主要包括對(duì)端點(diǎn)和叉點(diǎn)的提取。其中,紋線的起點(diǎn)或者終點(diǎn)稱為端點(diǎn),紋線的分叉點(diǎn)或者交匯點(diǎn)稱為叉點(diǎn)。對(duì)于細(xì)化后的指紋圖像,本文采用如圖1所示的指紋特征信息模板,通過公式(7),從該圖像中提取端點(diǎn)和叉點(diǎn)。

        在圖1中,P為預(yù)處理后目標(biāo)像素點(diǎn),P1-P8是P周圍逆時(shí)針排序的領(lǐng)域點(diǎn)。在公式(7)中,L(i)表示P(i)的灰度值,C(P)是點(diǎn)P的分叉數(shù)。若C(P)=1,則P為端點(diǎn),若C(P)=3,則P為叉點(diǎn)。

        [C(P)=12k=18L(k+1)-L(k)] (7)

        2 基于指紋特征的文件加密算法

        在電子文件加密過程中,為了保護(hù)密鑰的隱秘性,并有效地解決抗抵賴性問題,考慮到指紋圖像具備拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有的不變性,以及其偽指紋特征具有的隨機(jī)性,本文設(shè)計(jì)了基于指紋特征的文件加密算法。

        2.1 指紋特征點(diǎn)的轉(zhuǎn)換

        對(duì)于在1.2節(jié)中提取的指紋特征點(diǎn),設(shè)計(jì)如下所示基于指紋特征點(diǎn)的密鑰生成算法1。

        算法1 基于指紋特征的密鑰生成算法

        輸入:N個(gè)指紋特征點(diǎn)

        M// 密鑰長度

        輸出:FinKey[M]//指紋密鑰

        1. for i=0;i<=M-1;i++

        2. j=rand0%N+1

        3. char str=lpFeature[j]

        4. if(str>=′0′&&str<=′z′)

        5. {CString Key(str)

        6. EncryKey+=Key

        7. }

        8. end for

        9. return(EncryKey)

        首先,對(duì)于隨機(jī)選擇指紋特征[j(1≤j≤M,M

        2.2基于AES的電子文件加密算法

        考慮到AES(Advanced Encryption Standard)算法加密速度快,安全性高,可以同時(shí)兼顧加密文件的安全性和效率。本文設(shè)計(jì)了如下所示的基于AES的電子文件加密算法2。

        算法2 基于AES的文件加密算法

        輸入:用戶指紋圖像FigImage

        需要加密的文件File

        輸出:加密文件EncFile

        1. Preprocessing(FigImage)

        2. ExtractfeaPoints(PreFigImage)

        3. GenerateKey(Feapoints)

        4. for(i=0;i

        5. AES_File(FileDataBlk,EncryKey,EncryKeyLen)

        6. EncryFiles=EncryFiles+AES_File

        7. end for

        8. return(EncryFiles)

        首先分別采用1.1節(jié)、1.2節(jié)以及2.1節(jié)的方法,對(duì)用戶的指紋信息進(jìn)行預(yù)處理,提取指紋特征點(diǎn),并生成對(duì)應(yīng)密鑰(第1-3行);然后,將需要加密的文件進(jìn)行分組,每一組采用AES算法,通過指定長度的密鑰進(jìn)行加密(第4-7行);最后返回加密文件(第8行)。

        3 仿真實(shí)驗(yàn)

        本文的實(shí)驗(yàn)環(huán)境為:CPU i5-4210H,2.90GHz,16G內(nèi)存,WIN10 64bit。通過microsoft visual studio 2017進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

        3.1 測(cè)試用例

        將.txt 、.doc、.png、.pdf、.jpg以及.ppt共六種不同類型文件作為測(cè)試用例,采用DES算法、3DES算法以及本文設(shè)計(jì)基于AES的加密算法,對(duì)上述文件進(jìn)行加密測(cè)試。其中針對(duì)DES算法中的IP變換及S盒變換存在的問題進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,設(shè)計(jì)了基于3DES算法的網(wǎng)絡(luò)信息加密方法,通過可變窗口清除冗余信息,可有效地提高加密效率。

        3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        為了驗(yàn)證本文算法的有效性,對(duì)于上述大小不同、類型不同的文件進(jìn)行加密操作,采用三種算法所需的時(shí)間開銷如表1所示。

        從表1中可以看出,對(duì)于相同文件,3DES算法所需時(shí)間開銷最大,DES算法次之,AES算法所需時(shí)間最少。但眾所周知,AES的安全性高于DES和3DES。由此可以得知,與傳統(tǒng)的DES算法和3DES算法相比,本文算法可以同時(shí)有效地提高安全性和加密效率。

        4結(jié)束語

        針對(duì)傳統(tǒng)的電子文件加密技術(shù)存在的生物特征信息容易被泄露、加密效率低等問題,本文設(shè)計(jì)了融合指紋識(shí)別的電子文件加密方法。一方面,將指紋的特征點(diǎn)轉(zhuǎn)化為密鑰的方法,可以在保證加密便捷性的同時(shí),有效地解決個(gè)人隱私泄露和抗抵賴性問題;另一方面,設(shè)計(jì)的基于AES的電子文件加密方法,可以同時(shí)兼顧電子文件的加密安全性和加密效率的需求。今后的研究工作將考慮如何將本文算法與非對(duì)稱加密算法相結(jié)合,以進(jìn)一步提高加密文件的安全性。

        【參考文獻(xiàn)】

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