【摘要】：基于生物特征的身份認(rèn)證采用自動化技術(shù)測量人的生理特征和行為特征并完成對實體身份的認(rèn)證，是信息社會身份認(rèn)證的主要發(fā)展方向。隨著基于生物特征的身份認(rèn)證系統(tǒng)的推廣與應(yīng)用，生物特征的存儲和傳輸安全問題日益凸顯。生物特征模板保護(hù)技術(shù)將生物測量和信息安全相結(jié)合，為生物特征自身的安全性提供了一條可行的解決途徑，逐漸成為國內(nèi)外關(guān)注和研究的熱點(diǎn)。考慮到聲紋認(rèn)證的優(yōu)勢及其應(yīng)用趨勢，聲紋特征模板保護(hù)具有重要的理論和應(yīng)用研究價值。本文從經(jīng)典生物特征模板保護(hù)技術(shù)與聲紋的有效融合、基于信息安全新技術(shù)實現(xiàn)聲紋特征模板保護(hù)兩大方面進(jìn)行探索性研究。主要工作如下： (1)開發(fā)了聲紋身份認(rèn)證平臺SVoiceprintAuthen，采用MFCC特征，實現(xiàn)VQ、GMM、GMM-UBM等識別算法，可進(jìn)行基于文本無關(guān)的說話人確認(rèn)、聲紋特征模板保護(hù)等實驗。 (2)在特征空間，基于特征降維的思路解決正交變換泄漏原始特征信息的問題，定義通用的隨機(jī)映射形式化表示并提出基于隨機(jī)映射的聲紋特征模板保護(hù)方法。在注冊階段，將注冊聲紋特征映射至隨機(jī)空間后訓(xùn)練GMM模型，并存儲模型參數(shù)作為模板；在認(rèn)證階段，待認(rèn)證的聲紋特征在相同的變換域與模型庫進(jìn)行匹配。理論分析特征降維對身份認(rèn)證性能及模板安全性的影響，通過JL定理給出身份認(rèn)證性能保持的降維下限，通過“l(fā)-安全”定理給出安全保護(hù)性能（滿足無條件不可逆）的上界。實驗結(jié)果驗證了所提方法對聲紋識別算法GMM、GMM-UBM和VQ的保護(hù)有效性以及特征降維的理論分析結(jié)論。在相同的降維條件下，VQ算法的身份認(rèn)證性能較GMM算法下降更多（大于8%），說明所提方法更適用于GMM聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的模板保護(hù)。 (3)針對(2)中方法存在身份認(rèn)證性能下降、無法保證變換的區(qū)分度、過于依賴密鑰矩陣等問題，提出基于特征擾動和動態(tài)映射的聲紋模板保護(hù)方法。在注冊階段，首先將注冊聲紋特征進(jìn)行特征擾動，然后將訓(xùn)練得到的碼字動態(tài)映射至不同的隨機(jī)空間，隨機(jī)矩陣的選擇依賴于碼字中每個元素的值；在認(rèn)證階段，待認(rèn)證的聲紋特征經(jīng)過相同的特征擾動后分別映射至碼字所在的隨機(jī)空間進(jìn)行矢量量化誤差的計算。特征擾動可以增強(qiáng)模板間的區(qū)分度，提高可撤銷性；動態(tài)映射增加了變換的不確定性，并加強(qiáng)特征模板和密鑰之間的綁定關(guān)系以提高安全性。針對易遭受的典型攻擊提出特征轉(zhuǎn)換方法的安全性評估指標(biāo)并詳細(xì)分析特征模板的安全性。實驗結(jié)果表明，對特征擾動后的碼本和認(rèn)證特征進(jìn)行不同的隨機(jī)映射時，ROC曲線近似為對角線，驗證了方法的可撤銷性。 (4)針對隨機(jī)映射缺乏可證明安全理論基礎(chǔ)，結(jié)合模糊保險箱技術(shù)提出一種可撤銷的聲紋模板保護(hù)方法。注冊階段，首先將注冊聲紋特征映射至隨機(jī)空間后訓(xùn)練碼本，并在碼本中加入雜湊點(diǎn)形成加密的聲紋保險箱；認(rèn)證階段，待認(rèn)證的聲紋特征在相同的變換域與聲紋保險箱進(jìn)行匹配，計算矢量間的歐氏距離，然后利用標(biāo)識碼分離真實碼字的最小失真測度并計算平均最小量化誤差做出決策輸出。詳細(xì)分析了所提方法能夠克服模糊保險箱的交叉匹配、雜湊點(diǎn)自由空間受限等缺點(diǎn)，提高聲紋特征模板的可撤銷性和安全性。采用二進(jìn)制位計算代替互素比較分離真實碼字的最小失真測度，提高了認(rèn)證效率。最后通過實驗驗證該方法對VQ和GMM識別算法的有效性。 (5)利用同態(tài)加密支持對密文進(jìn)行運(yùn)算的特性，在特征矢量構(gòu)成元素層面，提出基于實數(shù)同態(tài)加密的聲紋特征模板保護(hù)方法。注冊階段，采用實數(shù)域的同態(tài)加密算法對碼本元素進(jìn)行加密；認(rèn)證階段，認(rèn)證聲紋特征元素經(jīng)加密后，在密文域計算認(rèn)證特征與碼本矢量間的歐氏距離分量差的絕對值，運(yùn)算結(jié)果經(jīng)解密后計算平均最小量化誤差并決策輸出。理論分析所提方法可以抵抗僅知密文攻擊，但無法抵抗已知明文攻擊。實驗結(jié)果表明，加密后系統(tǒng)的身份認(rèn)證性能可以得到保持。 (6)針對(5)中方法存在密文泄漏了明文的大小關(guān)系、小數(shù)信息和正負(fù)數(shù)信息等問題，提出一種基于改進(jìn)同態(tài)加密算法的聲紋模板保護(hù)方法。首先構(gòu)造一種改進(jìn)的整數(shù)同態(tài)加密算法，明文加密后為正整數(shù)，理論分析該算法能抵抗已知明文攻擊，且密文不會泄漏明文的小數(shù)信息、正負(fù)數(shù)信息以及大小關(guān)系。所提模板保護(hù)方法將實數(shù)形式的碼本元素和認(rèn)證聲紋特征元素轉(zhuǎn)化為整數(shù)，，然后采用改進(jìn)的整數(shù)同態(tài)加密算法對數(shù)據(jù)加密并計算密文的歐氏距離分量差，運(yùn)算結(jié)果經(jīng)解密后計算平均最小量化誤差進(jìn)行決策輸出。由于認(rèn)證過程在密文域進(jìn)行，從而提高了特征模板的安全性。實驗結(jié)果表明，整數(shù)轉(zhuǎn)化引入的誤差可能對VQ和GMM識別算法的身份認(rèn)證性能造成一些影響，且GMM較VQ所受的影響更大。在對性能要求較高的場合，可以盡量取大b值，以保持身份認(rèn)證性能。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN918.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2359147