近日，西安电子科技大学生命科学技术学院生物特征识别与加密课题组针对人脸模板的存储安全问题，提出了一种人脸模板保护方法，该方法在加密域进行识别，不损失识别精度的同时满足生物特征模板的不可逆、可重新发布以及不可链接等安全性能，为个人生物特征隐私保护提供了一种有效策略。相关成果已在线发表于信息安全领域一区Top期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》(IF=6.8)，题为“Protected Face Templates Generation Based on Multiple Partial Walsh Transformations and Simhash”。
随着生物识别技术的广泛应用，生物识别数据仍面临严重的安全和隐私泄露风险。当大量生物识别数据泄露时，可撤销生物识别成为一种强有力的补救措施。本文提出了一种基于多重局部沃尔什变换（MPWT）和Simhash的人脸模板保护方案。首先，用随机参数生成的多个局部沃尔什矩阵对原始实值人脸特征进行投影变换，确保系统的不可逆性和不可链接性。随后，使用Simhash将投影特征转换为离散二值特征（保护模板）。随机置换种子保证了保护模板的可撤销性。此外，保护模板具有较小的存储空间和较快的匹配速度，而且与几种现有技术相比，在识别准确性方面也有所提高。在CASIA-WebFace，LFW，FEI和Color FERET数据库上的大量实验表明，在匹配性能方面，保护模板与未保护模板几乎相同。该方案还满足不可逆性、可撤销性、不可链接性的要求，以及抵抗各种类型的攻击，如记录多重攻击、错误匹配攻击、暴力攻击和原像攻击等。因此，所提出的方法在识别准确性和安全性之间取得了平衡。
西安电子科技大学为该论文第一作者单位，赵恒副教授为唯一通讯作者，博士研究生高策为论文第一作者。共同作者包括课题组庞辽军教授、曹志诚讲师和浙江大学刘而云副教授等。该研究得到了国家自然科学基金等项目资助以及西安电子科技大学分析测试中心支持。（通讯员：曹志诚）
