进入信息化社会以后，信息安全越来越受到人们的重视。密码学是信息安全的核心。密码体制的安全性主要依赖于密钥的安全性。但是密钥一般都是长度为64bits以上的随机数，且随机性越大，系统安全性越高。针对该特性，对于密钥的管理主要有两种方式：一种就是基于一个短口令对密钥进行加密；另外一种就是将密钥保存在某种介质上。基于短口令的管理方法会出现口令容易受到字典式攻击，而基于介质的保存会出现介质丢失的问题。基于生物特征的加密技术可以解决密码体制中的密钥管理问题，针对该问题已经有很多算法，而模糊金库是一种比较经典的密钥保护算法模型。指纹作为全世界应用最广泛，其应用产品在国际市场上也占有很大的份额，将其应用到生物特征加密技术中是一个不错的选择。本文分析了一些经典的模糊金库算法模型并提出了三种基于指纹特征的比较有效的新模糊金库算法。主要工作包含以下几个部分：1.对指纹图像预处理过程做了详细地说明，分析了指纹图像的图像场、分割、均衡、收敛、平滑、增强、二值化和细化等一系列过程中所使用的技术。同时对预处理后的指纹图像进行了特征点的提取。最后，去除伪特征点获取稳定的端点和叉点这两种指纹特征点。我们把上述过程总结成一个指纹特征提取算法，基于该算法提出以下几种基于指纹特征的模糊金库算法。2.提出了一种提高保护短密钥安全性的指纹模糊金库改进算法。首先，生成一组随机数作为随机密钥，即AES的加密密钥。然后，通过指纹模糊金库算法对加密密钥进行处理和隐藏。最后，利用加密密钥对待保护密钥进行AES加密。实验表明，这种改进的算法在一定程度上解决了指纹模糊金库算法中多项式次数依赖于密钥长度的问题，同时提高了系统保护短密钥的安全性。3.为了解决指纹特征在加密域中对准问题，提出了一种基于指纹特征的自动配准的模糊金库算法。通过在上锁过程中计算并保存指纹特征的相对距离、相对方向角以及细节点类型。因为这些特征信息不会随着指纹图像的平移或旋转而发生改变，所以可以将其应用于模板指纹与查询指纹在加密域中的自动配准。4.结合区域分块和根据密钥长度动态生成一个或多个多项式的思路，提出了一种改进的模糊金库算法。多项式的生成可以由给定的任意密钥来动态生成，噪声点的添加不是依赖于整个指纹图像区域内的所有元素而是根据当前添加点所在的区域来做判断。实验表明该设计提高了密钥选择的灵活性以及减少噪声点添加的时间。