融合指紋識(shí)別的電子文件加密算法

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(lái)，眾多國(guó)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(lái)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(chǎng)，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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)，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(zhǎng)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(zhǎng)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(yǔ)

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。

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