随着信息技术的发展和普及,身份认证作为实现信息系统访问控制的主要技术之一被广泛应用于政治、经济、文化和生活等各种领域。如何在保证安全性的前提下准确地鉴别一个人的身份信息,成为信息安全领域有待进一步研究的关键问题。而生物特征由于具有易于采集、稳定性高、随身“携带”和不易改变等特点,使得基于生物特征的身份认证技术成为信息安全领域的研究热点之一。传统的基于模板匹配的生物特征识别系统,模板数据中保留着用户大量的原始生物特征信息,一旦模板数据泄露或者丢失,攻击者就可以利用得到的模板数据骗过验证系统,甚至能恢复出用户的原始生物特征。鉴于生物特征的不可更改性,如果模板数据丢失,生物特征的泄露将是永久性的。可撤销生物模板保护技术采用参数可调的不可逆函数对生物特征数据进行变换,构造一种既具有不可逆特性,也能保持相似性测度特性的变换函数,即使用户的生物特征模板被泄露,通过修改变换函数就能生成一个新模板,因而具有更好的安全性和实用性。本文主要对基于Biohashing的指纹模板保护算法进行研究,设计了一种基于步长参数的Biohashing算法和一种基于滑动窗口的Biohashing算法。具体内容如下:1、针对传统Biohashing指纹模板保护算法存在的安全性和识别性较差的问题,提出一种基于步长参数的Biohashing算法。首先在量化过程中通过将特征向量序列变为特征矩阵,降低了特征值之间的关联性,增加了指纹的类间距,同时引入可变的步长参数,通过特征矩阵行向量间的对比,将传统的单一阈值量化变为了多阈值量化。改进算法在保证了指纹模板敏感数据的同时,有效提高了算法的安全性和识别性。2、针对Biohashing指纹模板保护算法存在用户令牌泄露时识别性能严重退化的问题,提出一种基于滑动窗口的Biohashing算法。该算法对指纹模板保护算法的参数选取以及阈值量化方式进行了改进,通过采用可变步长参数和滑动窗口结合的方式产生二值特征矩阵以减少特征值之间的关联性,增大了密钥空间。多阈值且阈值不固定的滑动窗口量化方式使生成的BioCode码具有更好的安全和识别性能。