随着IT技术的快速发展和移动智能终端的普及,身份认证逐渐渗透到人们日常生活中的各个角落。作为身份认证技术的重要研究领域,生物特征识别借助指纹、人脸和虹膜等人体固有生理特征进行身份验证,是连接自然人与科技社会的重要纽带。相比传统的身份认证方式,基于生物特征的身份认证具有便捷、唯一、可靠等诸多优势,被广泛应用于公安、金融以及电子商务等各个领域。然而,生物特征身份认证在为人们的生活提供便利的同时,也带来了敏感数据的隐私保护问题。近年来,频频曝出的特征数据库攻击、人脸模板泄露等安全事件,引起了行业内的高度关注。因此,对于用户隐私数据的保护迫在眉睫,从一定程度上讲,能否在身份认证环节中保证生物特征数据的隐私性与安全性将直接关系到生物特征技术未来的应用前景。结合以上问题,本文针对生物特征在线认证过程中隐私保护的关键问题进行研究,主要做了以下几方面的工作:(1)针对生物特征数据普遍缺少保护的问题,提出一种基于模板的人脸欺骗攻击方法。首先,从人脸识别系统的脆弱性出发,分析系统可能存在的攻击点,形成本文的人脸欺骗攻击思路。之后,通过遗传算法解决攻击建模中的最优化问题,进行模拟攻击实验并调优算法训练参数,得到理想的攻击效果。最后,通过攻击结果的对比分析,证明了基于人脸模板进行系统欺骗攻击的可行性,同时也揭示了用户身份认证过程中生物敏感数据保护的重要性。(2)针对一些现有生物特征认证方案中计算开销过大、应用场景受限等不足,依据安全需求与设计目标,本文提出了一个隐私保护的人脸在线认证方案。方案基于Eigenface特征脸算法、矩阵扰动加密、非对称加密以及数字签名等密码学技术,在保证用户隐私数据安全的同时兼顾了系统运行效率。随后,本文分别对方案的可行性、安全性以及计算复杂度进行了详细分析。(3)设置实验对本文提出的隐私保护框架进行测试,首先测试方案的核心算法性能,包括注册模板加密、认证模板加密以及计算系统相似度评分三个阶段。测试结果证明了方案具有较高的计算效率,可应用于多用户高并发的身份认证场景。随后,测试方案的认证准确度,通过对比Eigenface算法与本文方案的识别性能指标,验证了隐私保护框架的应用不会降低底层匹配算法的性能。最终,各项实验结果表明本文提出的隐私保护框架可以为用户提供安全、高效、准确的人脸在线认证服务。