基于多生物特征識別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證研究

1、基于多生物特征識別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證研究    摘 要：針對單項生物特征在網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證過程中，可能由于用戶身體受到傷病或污漬的影響而導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常識別、合法用戶無法登錄的問題。提出了將多種生物特征用于網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的方法，并對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了探討。 關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)安全； 身份認(rèn)證； 多生物特征識別 Network Identity Authentication Study Based on Multibiometric Feature Recognition Abstract:When single biometric feature is applied in

2、 network identity authentication, the system designed cant work normally because user is possibly influenced by injury or dirtiness. Therefore, legal user cant log on. In this paper, the method for multibiometric features in network identity authentication is presented, and the relevant technologies

3、 are analyzed. Key words:Network Safety; Identity Authentication; Multibiometric Feature Recognition 1 引言 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全是指通過采取各種技術(shù)和管理的措施，確保網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的可用性、完整性和保密性，其目的是確保經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸和交換的數(shù)據(jù)不會發(fā)生增加、修改、丟失和泄漏等1。目前對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全又賦予了新的含義，那就是要讓正確的人看到正確的信息。這里面包含兩層含義：讓用戶只能看到應(yīng)該看到的信息；讓用戶看到所有應(yīng)該看到的信息，不能有遺漏。這就對身份管理提出了更高的要求。 如何準(zhǔn)確鑒定一個人的身份，保障信

4、息資源被有秩序地應(yīng)用得最普遍方法之一就是進(jìn)行網(wǎng)上身份認(rèn)證。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全與身份認(rèn)證方式多采用密碼、電子證書、密鑰等形式2。其中用戶名/密碼是最簡單也是最常用的身份認(rèn)證方法，它是基于“What you know”的驗證手段。每個用戶的密碼是由這個用戶自己設(shè)定的，只有他本人才知道，因此只要能夠正確輸入密碼，計算機(jī)就認(rèn)為他就是這個用戶。然而實際上，由于許多用戶為了防止忘記密碼，經(jīng)常采用諸如自己或家人的生日、電話號碼等容易被他人猜測到的有意義的字符串作為密碼，或者把密碼抄在一個自認(rèn)為安全的地方，這就存在著許多安全隱患，極易造成密碼泄露。即使能保證用戶密碼不被泄漏，由于密碼是靜態(tài)的數(shù)據(jù)，并且在驗證過程中

5、需要在計算機(jī)內(nèi)存中和網(wǎng)絡(luò)上傳輸，很容易被駐留在計算機(jī)內(nèi)存中的木馬程序或網(wǎng)絡(luò)中的監(jiān)聽設(shè)備截獲。因此，用戶名/密碼方式是一種極不安全的身份認(rèn)證方式3，可以說基本上沒有任何安全性可言。 生物特征是人的內(nèi)在屬性，它具有較高的穩(wěn)定性及個體差異性，不同的人具有相同生物特征的可能性可以忽略不計，因此將生物特征用于網(wǎng)絡(luò)安全和身份認(rèn)證將是很好的方式4，5。但對單項生物特征而言，可能會由于用戶身體受到傷病或污漬的影響導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常識別，造成合法用戶無法登錄的情況。如果同時將多種生物特征用于網(wǎng)絡(luò)安全和身份認(rèn)證就能提高識別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，從而達(dá)到提高網(wǎng)絡(luò)安全和身份認(rèn)證的效果。 2 相關(guān)技術(shù)及研究進(jìn)展 基于生物特征

6、識別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證研究的基礎(chǔ)是生物特征識別技術(shù)，它受到現(xiàn)有生物特征識別技術(shù)成熟度的影響，也只有生物特征識別技術(shù)取得一定進(jìn)展以后，才有可能將其應(yīng)用于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證方面。 生物特征由生理特征和行為特征組成，鑒于生物特征的多樣性，目前研究較多的生物特征主要包括人臉、指紋、虹膜、人耳、聲紋、掌紋、視網(wǎng)膜、筆跡、步態(tài)、手勢等。但并不是任何一種生物特征都能用于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證，考慮到在網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證方面使用的方便性，以下僅選擇其中幾種有關(guān)的生物特征如人臉、指紋、虹膜、人耳等的研究現(xiàn)狀予以介紹。 人臉識別是人類視覺最杰出的能力之一，是目前廣泛研究的技術(shù)領(lǐng)域，其研究涉及模式識別、圖像處理、生理學(xué)、心理學(xué)、

7、認(rèn)知科學(xué)等方面，與其他生物特征的身份鑒別方法和計算機(jī)人機(jī)感知交互領(lǐng)域都有著密切聯(lián)系69。20世紀(jì)90年代，由于各方面對人臉識別系統(tǒng)的迫切要求，人臉識別的研究變得熱門起來。目前美國等國有許多研究組在從事人臉識別的研究，這些研究受到政府軍方、警方及大公司的高度重視和資助，美國軍方每年還專門組織人臉識別比賽以促進(jìn)這一領(lǐng)域的發(fā)展，并且目前已在機(jī)場安裝了人臉識別設(shè)施，達(dá)到安全防范和身份認(rèn)證目的。 指紋識別技術(shù)是目前國際上研究最成熟、應(yīng)用最廣泛、價格最低廉、易用性最高的生物認(rèn)證技術(shù)，由于所涉及的指紋圖像信息是從特定的掃描裝置上獲得，這樣消除了圖像定位、陰影和光照變化的問題。指紋識別技術(shù)與機(jī)器視覺技術(shù)相結(jié)合

8、的商用系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于世界各地的門禁管理、考勤管理、銀行指紋防盜鎖、安全管理等方面。 在所有生物特征中，指紋相對穩(wěn)定，但錄取指紋不是非侵犯性的。人臉特征具有很多優(yōu)點（如主動性、非侵犯性和用戶友好等），但人臉會隨年齡變化，而且容易被偽裝。聲音特征具有與人臉特征相似的優(yōu)點，但它會隨年齡、健康狀況和環(huán)境等因素變化，而且說話人識別系統(tǒng)也容易被錄音所欺騙，容易被偽造。虹膜特征識別解決了這些問題，并且同時還具有上述其他生物特征所具有的一些優(yōu)點，故近年來虹膜識別技術(shù)被廣泛認(rèn)為是最有前途的生物識別技術(shù)之一。 虹膜作為重要的身份鑒別特征，具有唯一性、穩(wěn)定性、可采集性、非侵犯性等優(yōu)點。非侵犯性（或非接觸式）的生物

9、特征識別是身份鑒別研究與應(yīng)用發(fā)展的必然趨勢，與人臉、聲音等非接觸式的身份鑒別方法相比，虹膜具有更高的準(zhǔn)確性。據(jù)統(tǒng)計，到目前為止，虹膜識別的錯誤率是各種生物特征識別中最低的，應(yīng)用前景廣泛。目前國際上該方向的研究與應(yīng)用主要由美國IriScan和SenSar兩家公司所主導(dǎo)（其中IriScan被評為美國1998年500家發(fā)展最快的公司之一）；國內(nèi)主要是中國科學(xué)院自動化所模式識別國家重點實驗室。 基于人耳識別的人體測量技術(shù)始于1949年美國科學(xué)家Iannarelli的研究。1989年，Iannarelli的兩項研究證明了人耳特征的獨特性，為人耳識別的可行性做了重要的分析工作。其中，第一項研究是比較10

10、000幅從加利福尼亞州隨機(jī)選出的人耳樣圖；第二項研究是檢驗孿生的人耳特征情況。研究結(jié)果表明，個體人耳的外耳與耳垂是獨一無二的生理特征。醫(yī)學(xué)研究證明，人耳在出生4個月以后是成比例生長的，耳垂在4歲8歲之間較人耳整體的生長有較大的拉伸，約為整體生長速度的四倍，而這種變化從8歲70歲之間就不易察覺了。可以說，每個人耳朵的結(jié)構(gòu)特征各不相同，終身不變。 近年來，Mark Burge和Wilhelm Burger對人耳識別技術(shù)進(jìn)行了大量的研究，將人耳識別過程分為三個階段，定位及分割、特征提取、特征比較。具體實現(xiàn)過程是：采用高斯金字塔法將人耳圖像進(jìn)行定位；采用Canny邊緣檢測算子進(jìn)行人耳邊緣檢測；采用Vo

11、ronoi圖表得到的鄰域曲線圖作為特征模板。 從以上看出，目前有的生物特征識別技術(shù)已達(dá)到了應(yīng)用開發(fā)水平，基于某些單項生物特征識別技術(shù)的身份認(rèn)證系統(tǒng)也已經(jīng)問世，因此將多項生物特征識別技術(shù)同時應(yīng)用于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控和身份認(rèn)證方面是完全可行的。 3 實現(xiàn)思路 根據(jù)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的特點，具體實現(xiàn)過程中不僅要考慮識別方法的可行性，而且要考慮實際使用過程中的方便性。網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證過程表示如圖1所示。 其具體步驟如下： （1）用戶開機(jī)，系統(tǒng)彈出用戶登錄窗口； （2）用戶輸入用戶名，同時采集該用戶的有關(guān)生物特征信息； （3）根據(jù)用戶名查詢特征庫，判斷是否為已注冊用戶； （4）如果不是已注冊用戶，為非法用戶

12、，跳轉(zhuǎn)到步驟（10）； （5）如果是已注冊用戶，從生物特征信息庫中查找該用戶的生物特征信息； （6）按照有關(guān)方法與步驟（2）獲得的特征信息進(jìn)行匹配； （7）比較匹配結(jié)果的相似度； （8）相似度結(jié)果大于設(shè)定值，為合法用戶進(jìn)入系統(tǒng)； （9）相似度結(jié)果小于設(shè)定值，為非法用戶； （10）非法用戶提示； （11）結(jié)束。 用戶登錄系統(tǒng)時的用戶名是特征信息數(shù)據(jù)庫中的主碼，通過主碼值能夠很快地在特征數(shù)據(jù)庫中找到該用戶的特征信息，加快了查詢特征信息的效率。 31 用戶登錄時的多生物特征提取 多生物特征信息的提取包含兩種工作環(huán)境：將提取的特征信息處理后保存到生物特征數(shù)據(jù)庫，以便于今后使用；用戶登錄計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)時，有

13、關(guān)采集設(shè)備實時獲得登錄用戶的上述生物特征信息，并經(jīng)處理后供與特征數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行匹配。第種情況的信息提取過程沒有太多的限制，可以分別在不同時間、采用不同的方式下進(jìn)行；第種需要考慮的問題則較多，即需要解決同時提取特征信息時的相互干擾問題，如在提取虹膜特征（目前只能近距離采集）時如何提取人臉特征、人耳特征等類似情況。針對上述問題，目前暫時采用分步采集方式，即先提取可以同步的特征，再提取其余還未提取的特征。 32 生物特征信息的存儲和檢索 生物特征數(shù)據(jù)庫的建立是本研究的第二個重點。由于該數(shù)據(jù)庫需要存儲如人臉、指紋、虹膜、人耳之類的特征信息，這些信息經(jīng)攝像設(shè)備采集以后并不是直接存入數(shù)據(jù)庫，而是需要經(jīng)

14、過邊緣提取、圖像增強(qiáng)、去噪等過程去掉沒用的信息，最終得到的是各類特征的特征向量，再保存到數(shù)據(jù)庫中或用于匹配。該階段的處理方式也包括兩種：將同一用戶的不同生物特征分別保存；將同一用戶的生物特征向量經(jīng)過融合后再保存。這兩種方式各有利弊，前者便于分別識別和得到單個結(jié)果，且容易分步實施；后者則能節(jié)省存儲空間，并能通過融合后的特征進(jìn)行匹配，得到最終結(jié)論。 為便于分析，我們擬采用第種信息存儲方式。其信息的存儲模型如圖2所示。 （1）m為生物特征個數(shù)，理論上可以為任意正整數(shù)，但最初僅考慮人臉、指紋、虹膜、人耳四種生物特征，因此m=4。 （2）為了能將上述四種特征信息保存在同一模型中，在將信息保存之前需要做矩

15、陣變換，使各類生物特征的特征向量的分量個數(shù)相同。 （3）特征標(biāo)志取值情況：1人臉特征；2指紋特征；3虹膜特征；4人耳特征。 按照上述模型結(jié)構(gòu)，在已知某用戶名的情況下，就能很快地獲得該用戶存儲在數(shù)據(jù)庫中的特征信息。所提取的特征信息的語法描述如下： SELECT特征分量1，特征分量2，特征分量3，特征分量n INTO x1，:x2，:x3，:xn FROM 用戶基本信息表，用戶特征信息表 WHERE用戶基本信息表.用戶名=：LoginName AND 用戶特征信息表.用戶名=用戶基本信息表.用戶名 AND 用戶特征信息表.特征標(biāo)志=：Type_Id 因此，通過Type_Id的取值（取值分別為1，2

16、，3，4），就能獲得指定用戶存儲在數(shù)據(jù)庫中的人臉、指紋、虹膜與人耳特征分量，特征分量形式為x1，x2，x3，xn。 33 特征圖像處理與匹配 當(dāng)用戶登錄計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時，系統(tǒng)將通過攝像頭、指紋提取裝置得到特征圖像。下一步就是對所得到的圖像進(jìn)行處理，與存儲在特征數(shù)據(jù)庫中的特征分量進(jìn)行匹配。每項生物特征識別過程均包括圖像信息預(yù)處理、特征提取、匹配識別和結(jié)果融合幾方面。其框圖如圖3所示10。 在提取用戶有關(guān)生物特征信息以后的特征識別過程就是將這些特征信息與特征數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)信息進(jìn)行匹配的過程。每種生物特征匹配的結(jié)果可以通過對應(yīng)的相似度表示。 考慮到在實際匹配過程，每種生物特征的匹配結(jié)果不可能100%一

17、致，同時根據(jù)環(huán)境情況的不同，每種生物特征的作用效果也不同。因此其綜合相似度可由四元組表示的模型獲得，即R= f(1×r1，2×r2，3×r3，4×r4)。其中，1，2，3，4分別表示人臉、指紋、虹膜與人耳生物特征的權(quán)值，為常數(shù)，其取值范圍為0，1，可由實驗得到；r1，r2，r3，r4則分別為這幾種生物特征匹配過程的相似度，通過匹配算法得到。在判決時采用的準(zhǔn)則為：當(dāng)RP，為合法用戶；當(dāng)RP，為非法用戶。其中，閾值P也將通過實驗獲得，有關(guān)實驗方法將在另文中論述。 4 結(jié)束語 生物特征是人的內(nèi)在屬性，它具有較高的穩(wěn)定性及個體差異性。將生物特征應(yīng)用于計算機(jī)身份認(rèn)

18、證，必能降低網(wǎng)上交易的風(fēng)險，提高信息的安全性。因此，本文結(jié)合近年來國際國內(nèi)在生物特征識別方面所取得的成果，提出了將多種生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的方法，并對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了探討。由于該研究將對機(jī)器智能控制、工業(yè)生產(chǎn)、通信系統(tǒng)、金融商業(yè)經(jīng)濟(jì)和社會生活方式帶來極大影響，同時也推動著智能信息處理技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的向前發(fā)展，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。 參考文獻(xiàn)： 1吳忠望，盧鋆，張練達(dá).計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全與控制技術(shù)M.北京：科學(xué)出版社,2005.312. 2許長楓，劉愛江，何大可.基于屬性證書的PMI及其在電子政務(wù)安全建設(shè)中的應(yīng)用J.計算機(jī)應(yīng)用研究，2004,21(1):119122. 3薛偉

19、，懷進(jìn)鵬.基于角色的訪問控制模型的擴(kuò)充和實現(xiàn)機(jī)制研究J.計算機(jī)研究與發(fā)展，2003,40(11):16351641. 4徐蔚文，陸鑫達(dá).身份認(rèn)證協(xié)議的模型檢測分J.計算機(jī)學(xué)報，2003,26(2):195-201. 5身份認(rèn)證專題EB/OL. 6張有為,甘俊英.人機(jī)自然交互M.北京：國防工業(yè)出版社，2004.20-85. 7He Guohui, Gan Junying. A Method for Singular Value Feature Extraction of Face ImageC. Proceedings of ISIMP2004, IEEE Press, 2004.37-40.

20、8甘俊英，張有為.一種基于奇異值特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別新途徑J.電子學(xué)報，2004,32(1):56-58. 9甘俊英，張有為，毛士藝.自適應(yīng)主元提取算法及其在人臉圖像特征提取中的應(yīng)用J.電子學(xué)報，2002,30(7):10131016. 10甘俊英，張有為.模式識別中廣義核函數(shù)Fisher最佳鑒別J.模式識別與人工智能，2002,15(4):429-434. 4 結(jié)束語 生物特征是人的內(nèi)在屬性，它具有較高的穩(wěn)定性及個體差異性。將生物特征應(yīng)用于計算機(jī)身份認(rèn)證，必能降低網(wǎng)上交易的風(fēng)險，提高信息的安全性。因此，本文結(jié)合近年來國際國內(nèi)在生物特征識別方面所取得的成果，提出了將多種生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于

21、網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的方法，并對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了探討。由于該研究將對機(jī)器智能控制、工業(yè)生產(chǎn)、通信系統(tǒng)、金融商業(yè)經(jīng)濟(jì)和社會生活方式帶來極大影響，同時也推動著智能信息處理技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的向前發(fā)展，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。 參考文獻(xiàn)： 1吳忠望，盧鋆，張練達(dá).計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全與控制技術(shù)M.北京：科學(xué)出版社,2005.312. 2許長楓，劉愛江，何大可.基于屬性證書的PMI及其在電子政務(wù)安全建設(shè)中的應(yīng)用J.計算機(jī)應(yīng)用研究，2004,21(1):119122. 3薛偉，懷進(jìn)鵬.基于角色的訪問控制模型的擴(kuò)充和實現(xiàn)機(jī)制研究J.計算機(jī)研究與發(fā)展，2003,40(11):16351641. 4徐蔚文，陸鑫達(dá).身份

22、認(rèn)證協(xié)議的模型檢測分J.計算機(jī)學(xué)報，2003,26(2):195-201. 5身份認(rèn)證專題EB/OL. 6張有為,甘俊英.人機(jī)自然交互M.北京：國防工業(yè)出版社，2004.20-85. 7He Guohui, Gan Junying. A Method for Singular Value Feature Extraction of Face ImageC. Proceedings of ISIMP2004, IEEE Press, 2004.37-40. 8甘俊英，張有為.一種基于奇異值特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別新途徑J.電子學(xué)報，2004,32(1):56-58. 9甘俊英，張有為，毛士藝.自適

23、應(yīng)主元提取算法及其在人臉圖像特征提取中的應(yīng)用J.電子學(xué)報，2002,30(7):10131016. 10甘俊英，張有為.模式識別中廣義核函數(shù)Fisher最佳鑒別J.模式識別與人工智能，2002,15(4):429-434. 4 結(jié)束語 生物特征是人的內(nèi)在屬性，它具有較高的穩(wěn)定性及個體差異性。將生物特征應(yīng)用于計算機(jī)身份認(rèn)證，必能降低網(wǎng)上交易的風(fēng)險，提高信息的安全性。因此，本文結(jié)合近年來國際國內(nèi)在生物特征識別方面所取得的成果，提出了將多種生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的方法，并對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了探討。由于該研究將對機(jī)器智能控制、工業(yè)生產(chǎn)、通信系統(tǒng)、金融商業(yè)經(jīng)濟(jì)和社會生活方式帶來極大影響，同時也推

24、動著智能信息處理技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的向前發(fā)展，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。 參考文獻(xiàn)： 1吳忠望，盧鋆，張練達(dá).計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全與控制技術(shù)M.北京：科學(xué)出版社,2005.312. 2許長楓，劉愛江，何大可.基于屬性證書的PMI及其在電子政務(wù)安全建設(shè)中的應(yīng)用J.計算機(jī)應(yīng)用研究，2004,21(1):119122. 3薛偉，懷進(jìn)鵬.基于角色的訪問控制模型的擴(kuò)充和實現(xiàn)機(jī)制研究J.計算機(jī)研究與發(fā)展，2003,40(11):16351641. 4徐蔚文，陸鑫達(dá).身份認(rèn)證協(xié)議的模型檢測分J.計算機(jī)學(xué)報，2003,26(2):195-201. 5身份認(rèn)證專題EB/OL. 6張有為,甘俊英.人機(jī)自然交互M.北

25、京：國防工業(yè)出版社，2004.20-85. 7He Guohui, Gan Junying. A Method for Singular Value Feature Extraction of Face ImageC. Proceedings of ISIMP2004, IEEE Press, 2004.37-40. 8甘俊英，張有為.一種基于奇異值特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別新途徑J.電子學(xué)報，2004,32(1):56-58. 9甘俊英，張有為，毛士藝.自適應(yīng)主元提取算法及其在人臉圖像特征提取中的應(yīng)用J.電子學(xué)報，2002,30(7):10131016. 10甘俊英，張有為.模式識別中廣義核函數(shù)

26、Fisher最佳鑒別J.模式識別與人工智能，2002,15(4):429-434. 4 結(jié)束語 生物特征是人的內(nèi)在屬性，它具有較高的穩(wěn)定性及個體差異性。將生物特征應(yīng)用于計算機(jī)身份認(rèn)證，必能降低網(wǎng)上交易的風(fēng)險，提高信息的安全性。因此，本文結(jié)合近年來國際國內(nèi)在生物特征識別方面所取得的成果，提出了將多種生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的方法，并對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了探討。由于該研究將對機(jī)器智能控制、工業(yè)生產(chǎn)、通信系統(tǒng)、金融商業(yè)經(jīng)濟(jì)和社會生活方式帶來極大影響，同時也推動著智能信息處理技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的向前發(fā)展，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。 參考文獻(xiàn)： 1吳忠望，盧鋆，張練達(dá).計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全與控制技術(shù)M

27、.北京：科學(xué)出版社,2005.312. 2許長楓，劉愛江，何大可.基于屬性證書的PMI及其在電子政務(wù)安全建設(shè)中的應(yīng)用J.計算機(jī)應(yīng)用研究，2004,21(1):119122. 3薛偉，懷進(jìn)鵬.基于角色的訪問控制模型的擴(kuò)充和實現(xiàn)機(jī)制研究J.計算機(jī)研究與發(fā)展，2003,40(11):16351641. 4徐蔚文，陸鑫達(dá).身份認(rèn)證協(xié)議的模型檢測分J.計算機(jī)學(xué)報，2003,26(2):195-201. 5身份認(rèn)證專題EB/OL. 6張有為,甘俊英.人機(jī)自然交互M.北京：國防工業(yè)出版社，2004.20-85. 7He Guohui, Gan Junying. A Method for Singular V

28、alue Feature Extraction of Face ImageC. Proceedings of ISIMP2004, IEEE Press, 2004.37-40. 8甘俊英，張有為.一種基于奇異值特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別新途徑J.電子學(xué)報，2004,32(1):56-58. 9甘俊英，張有為，毛士藝.自適應(yīng)主元提取算法及其在人臉圖像特征提取中的應(yīng)用J.電子學(xué)報，2002,30(7):10131016. 10甘俊英，張有為.模式識別中廣義核函數(shù)Fisher最佳鑒別J.模式識別與人工智能，2002,15(4):429-434. 4 結(jié)束語 生物特征是人的內(nèi)在屬性，它具有較高的穩(wěn)定性及

29、個體差異性。將生物特征應(yīng)用于計算機(jī)身份認(rèn)證，必能降低網(wǎng)上交易的風(fēng)險，提高信息的安全性。因此，本文結(jié)合近年來國際國內(nèi)在生物特征識別方面所取得的成果，提出了將多種生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的方法，并對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了探討。由于該研究將對機(jī)器智能控制、工業(yè)生產(chǎn)、通信系統(tǒng)、金融商業(yè)經(jīng)濟(jì)和社會生活方式帶來極大影響，同時也推動著智能信息處理技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的向前發(fā)展，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。 參考文獻(xiàn)： 1吳忠望，盧鋆，張練達(dá).計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全與控制技術(shù)M.北京：科學(xué)出版社,2005.312. 2許長楓，劉愛江，何大可.基于屬性證書的PMI及其在電子政務(wù)安全建設(shè)中的應(yīng)用J.計算機(jī)應(yīng)用研究，20

30、04,21(1):119122. 3薛偉，懷進(jìn)鵬.基于角色的訪問控制模型的擴(kuò)充和實現(xiàn)機(jī)制研究J.計算機(jī)研究與發(fā)展，2003,40(11):16351641. 4徐蔚文，陸鑫達(dá).身份認(rèn)證協(xié)議的模型檢測分J.計算機(jī)學(xué)報，2003,26(2):195-201. 5身份認(rèn)證專題EB/OL. 6張有為,甘俊英.人機(jī)自然交互M.北京：國防工業(yè)出版社，2004.20-85. 7He Guohui, Gan Junying. A Method for Singular Value Feature Extraction of Face ImageC. Proceedings of ISIMP2004, IEEE

31、 Press, 2004.37-40. 8甘俊英，張有為.一種基于奇異值特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別新途徑J.電子學(xué)報，2004,32(1):56-58. 9甘俊英，張有為，毛士藝.自適應(yīng)主元提取算法及其在人臉圖像特征提取中的應(yīng)用J.電子學(xué)報，2002,30(7):10131016. 10甘俊英，張有為.模式識別中廣義核函數(shù)Fisher最佳鑒別J.模式識別與人工智能，2002,15(4):429-434. 4 結(jié)束語 生物特征是人的內(nèi)在屬性，它具有較高的穩(wěn)定性及個體差異性。將生物特征應(yīng)用于計算機(jī)身份認(rèn)證，必能降低網(wǎng)上交易的風(fēng)險，提高信息的安全性。因此，本文結(jié)合近年來國際國內(nèi)在生物特征識別方面所取得的

32、成果，提出了將多種生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的方法，并對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了探討。由于該研究將對機(jī)器智能控制、工業(yè)生產(chǎn)、通信系統(tǒng)、金融商業(yè)經(jīng)濟(jì)和社會生活方式帶來極大影響，同時也推動著智能信息處理技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的向前發(fā)展，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。 參考文獻(xiàn)： 1吳忠望，盧鋆，張練達(dá).計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全與控制技術(shù)M.北京：科學(xué)出版社,2005.312. 2許長楓，劉愛江，何大可.基于屬性證書的PMI及其在電子政務(wù)安全建設(shè)中的應(yīng)用J.計算機(jī)應(yīng)用研究，2004,21(1):119122. 3薛偉，懷進(jìn)鵬.基于角色的訪問控制模型的擴(kuò)充和實現(xiàn)機(jī)制研究J.計算機(jī)研究與發(fā)展，2003,40(11):16351641. 4徐蔚文，陸鑫達(dá).身份認(rèn)證協(xié)議的模型檢測分J.計算機(jī)學(xué)報，2003,26(2):195-201. 5身份認(rèn)證專題EB/OL. 6張有為,甘俊英.人機(jī)自然交互M.北京：國防工業(yè)出版社，2004.20-85. 7He Guohui, Gan Junying. A Method for Singular Value Feature Ex