Cryptanalysis and Improvement of Yan et al.'s Biometric-based authentication scheme for Telecare Medicine Information Systems
远程用户认证是远程医疗信息系统（TMIS）需要通过不安全的通道验证远程用户和服务器的正确性。我们提出了一个认证方案TMIS。
2014-05-02 cs.CR
A Survey on Behavioral Biometric Authentication on Smartphones
最近的研究表明，使用智能手机的传感器和配件来提取一些行为属性的可能性，如触摸动态，触觉动态和步态识别。这些属性被称为行为生物识别，可用于在智能手机上隐式和连续地验证或识别用户。基于这些行为生物特征构建的认证系统被称为主动或连续认证系统。本文对主动认证系统进行了综述。我们提出了一般的主动认证系统的组件和操作过程，然后概述了用于开发主动认证系统的最先进的行为生物特征及其在智能手机上的评估。我们讨论了与每个行为生物特征相关的问题，优势和局限性。并对它们进行了比较总结。最后，提出了该研究领域面临的挑战和有待解决的问题。
2018-01-28 cs.CR
A Secure Mobile Authentication Alternative to Biometrics
生物识别技术广泛用于消费者设备和商业环境中的身份验证，因为它们为用户提供了足够强的安全性、即时验证和便利性。然而，生物识别技术很难保密，被盗的生物识别技术给用户带来了终身的安全风险，因为它们无法重置和重新发布，并且通过不同系统的生物识别技术认证的交易是可追溯的，可以追溯到个人身份。此外，他们的成本效益分析不包括对用户的个人影响，他们对即将发生的负面结果准备最少，而且往往没有得到同样方便的替代认证选项。我们介绍了ai.lock，一种用于移动设备的基于秘密图像的身份验证方法，它使用成像传感器来可靠地提取类似于生物识别的身份验证凭证。尽管缺乏生物识别图像特征的识别，但我们表明，ai.lock始终从一般用户捕获的图像中提取身份验证尝试的特征，以重建可以匹配并超过生物识别安全性的凭据（EER = 0.71%）。al.lock只存储对象图像的散列。我们测量了ai.lock针对超过35亿个验证实例的蛮干攻击的安全性，这些验证实例是由超过25万张真实物体的图像和10万张使用对象图像训练的生成对抗网络合成生成的图像构建的。我们证明了ai.lock Shannon熵优于内置于流行移动设备中的基于指纹的身份验证。
2018-08-21 cs.CR
Comprehensive Survey: Biometric User Authentication Application, Evaluation, and Discussion
本文综述生物特征用户认证文献，系统比较生理与行为特征、应用适配性、安全便利鲁棒性、网络攻击对策及准确性改进方向。
2024-01-20 cs.CR
Decentralized Biometric Authentication based on Fuzzy Commitments and Blockchain
针对生物特征认证需保密与区块链公共属性的矛盾，提出结合模糊承诺方案的区块链生物特征认证协议，实现去中心化、抗毁性且保护用户生物特征隐私，并分析了协议安全性。
2024-09-17 cs.CR
A Novel Multimodal Biometric Authentication System using Machine Learning and Blockchain
传统的认证系统，依赖于简单的密码，PIN号码或令牌有许多安全问题，如容易猜测的密码，PIN号码写在卡的背面等，因此，生物认证方法，依赖于物理和行为特征已被提出作为这些系统的替代方案。在现实应用中，涉及单一生物识别的认证系统面临许多问题，特别是缺乏准确性和噪声数据，这促使研究界创建涉及多种生物识别的多生物识别系统。与其他身份验证方法相比，这些系统提供了更好的性能和更高的准确性。然而，它们中的大多数是不方便的，并且需要来自用户的复杂交互。因此，在本文中，我们介绍了一种依赖于机器学习和区块链的新型多模式认证系统，旨在提供一种更安全，透明和方便的认证机制。该系统结合了四个重要的生物特征，指纹，面部，年龄和性别。监督学习算法决策树已被用于组合生物特征验证过程的结果，并产生与用户相关的置信水平。初步实验结果表明，所提出的多模态系统的效率和鲁棒性。
2021-09-06 cs.CR
SEMBA:SEcure multi-biometric authentication
生物特征信息安全是一个动态的研究领域，它需要保护个人特征免受盗窃、未经授权的分发、重复使用等威胁。一个广泛研究的解决方案是在加密的情况下处理生物特征信号，以避免任何信息泄露给未经授权的方。在本文中，我们建议利用多模态生物识别的优越性能，以提高基于生物特征的认证协议在恶意安全模型下对加密数据进行操作的效率。在所提出的协议中，认证依赖于面部和虹膜生物特征，其表示精度是专门定制的识别精度和效率之间的权衡。从密码学的角度来看，该协议依赖于SPDZ，一个新的多方计算工具Damgaard等人设计的实验结果表明，多模态协议比相应的单峰协议达到相同的精度更快。
2018-03-28 cs.CR
On the Design and Analysis of a Biometric Authentication System using Keystroke Dynamics
本文提出了一种用于用户认证的便携式硬件令牌，它是基于使用生物力学来验证用户的生物计量方式。所提出的方法允许多因素认证方案，其中用户不被允许访问，除非他们提供正确的密码和他们唯一的生物特征签名。该系统在硬件上实现，其安全性进行了评估。
2019-09-24 cs.CR
Security Enhancement of Biometric Authentication Scheme for Telecare Medicine Information Systems with Nonce
医疗信息系统（TMIS）提供了一个上门提供临床服务的平台。移动计算的技术进步正在提高医疗保健的质量，并且用户可以使用其移动终端来访问这些服务。现有的TMIS认证方案要么容易受到攻击，要么有较高的计算成本。我们提出了一个基于生物特征的有效认证方案TMIS，只需要计算的哈希和XOR函数。
2014-05-02 cs.CR
Confidentiality & Authentication Mechanism for Biometric Information Transmitted over Low Bandwidth & Unreliable channel
生物特征信息（指纹、视网膜、DNA等）在低带宽、不可靠或隐蔽的信道中的安全传输是一个具有挑战性的课题。因此，在这个快速发展的通信世界中，生物特征信息的安全性是必不可少的要求。因此，在本文中，我们提出了高效和有效的机制，通过使用算术编码表示在低带宽和不可靠的信道上传输的生物特征信息的机密性和认证。它提高了加密、解密和认证过程的速度。它使用算术编码方案和公钥密码学，例如称为RSA-2算法的RSA算法的修改版本。
2011-03-17 cs.CR
Effect of Auditory Stimuli on Electroencephalography-based Authentication
与基于证书的标准认证方法相反，基于生物特征的认证最近已经成为实现用户快速和安全认证的可行范例。在众多的生物特征分类中，基于脑电信号的生物特征识别因其独特的特征被认为是一种很有前途的方法。本文通过研究以下特征来实验评估听觉刺激（AS）对基于EEG的生物特征识别的影响：i）与非AS辅助的基于EEG的生物特征识别相比，AS辅助的基于EEG的生物特征识别的总体变化; ii）AS的语言的作用; ii）AS的传导方法的影响。我们的研究结果表明，存在的AS可以提高认证性能的9.27%。此外，使用入耳式AS获得的性能优于使用骨传导AS获得的性能。最后，我们验证了性能是独立的语言的AS。这项工作的结果提供了一个强大的基于EEG的身份验证系统的设计前进了一步。
2022-06-29 cs.CR
Cryptanalysis And Further Improvement Of A Biometric-Based Remote User Authentication Scheme Using Smart Cards
最近，Li等人提出了一种使用灵巧卡的安全的基于生物特征的远程用户认证方案，以抵抗Li-Hwang的使用灵巧卡的有效的基于生物特征的远程用户认证方案的安全缺陷。Li等人的方案基于生物特征验证、灵巧卡和单向散列函数，并且使用随机数而不是同步时钟，因此比Li-Hwang的方案在计算量上更有效，安全性更高。不幸的是，在本文中，我们表明，李等人。的方案在设计上仍有一些安全弱点。为了克服他们的方案中的这些弱点，我们进一步提出了一种改进方案，使改进后的方案始终提供正确的认证，因此，它建立了一个会话密钥之间的用户和服务器在成功的用户认证结束。
2011-03-16 cs.CR
Design and Analysis of a Secure Three Factor User Authentication Scheme Using Biometric and Smart Card
密码安全性不再能够在远程用户身份验证领域提供足够的安全性。考虑到这一安全缺陷，研究人员正试图通过多因素远程用户认证系统来解决这一问题。近年来，利用生物特征和灵巧卡的三因素远程用户认证引起了研究者的极大关注。然而，目前提出的大多数方案都存在安全缺陷。它们容易受到攻击，如用户冒充攻击，服务器伪装攻击，密码猜测攻击，内部攻击，拒绝服务攻击，伪造攻击等，而且，他们中的大多数无法提供相互认证，会话密钥协商和密码，或灵巧卡恢复系统。针对这些缺点，我们提出了一个利用生物特征和灵巧卡的安全三因素用户认证方案。通过安全性分析，我们表明我们提出的方案可以克服现有系统的缺点，确保远程用户认证的高安全性。
2017-11-03 cs.CR
Analysis of Biometric Authentication Protocols in the Blackbox Model
在本文中，我们分析了不同的生物认证协议考虑到内部对手。我们的贡献发生在两个层面。一方面，我们引入了一个新的综合框架，涵盖了我们想要研究的各种计划。另一方面，我们展示了对最近的方案的实际攻击，例如ACISP 2007，ACISP 2008和SPIE 2010等。我们遵循一个黑盒的方法，我们认为组件，它们包含的生物特征数据上执行操作，只有这些组件的输入/输出行为进行分析。
2011-01-13 cs.CR
Cancellable Template Design for Privacy-Preserving EEG Biometric Authentication Systems
作为一种有希望的补充传统的生物特征识别模式，基于脑电数据的脑生物特征识别近年来受到了广泛的关注。然而，与指纹、人脸识别等现有的生物特征识别技术相比，脑电生物特征识别技术的研究还处于起步阶段。大多数研究集中在从神经科学的角度设计信号激发协议或从机器学习的角度开发特征提取和分类算法。这些研究为使用EEG作为生物特征认证模式的可行性奠定了基础，但由于EEG数据包含敏感信息，它们也引起了安全和隐私问题。现有的研究已经使用散列函数和加密方案来保护EEG数据，但是它们不提供如在可撤销模板设计中的撤销受损模板的功能。本文提出了第一个用于基于隐私保护的EEG认证系统的可撤销EEG模板设计，该模板可以保护包含敏感隐私信息（例如，身份、健康和认知状态）。提出了一种基于脑电图形特征和不可逆变换的可撤销脑电模板。建议的转换提供了可取消的模板，同时利用EEG启发协议融合，以提高生物识别性能。所提出的认证系统提供了等效的认证性能（8.58\% EER的公共数据库），在非变换域，同时保护原始EEG数据。此外，我们分析了系统的能力，抵御多种攻击，并讨论了一些被忽视的，但关键的问题和可能的陷阱，涉及爬山攻击，二次攻击，和基于分类的认证系统。
2022-03-31 cs.CR
ZK-SERIES: Privacy-Preserving Authentication using Temporal Biometric Data
提出ZK-SERIES，利用零知识证明为时间序列生物特征认证提供隐私保护，在旧智能手机上1.3秒内完成认证。
2025-06-24 cs.CR
Evaluation of biometric user authentication using an ensemble classifier with face and voice recognition
本文提出了一种基于集成设计的生物特征用户认证系统，采用人脸和话音识别分类器。该设计方法需要开发和性能评估的个人分类器的人脸和话音识别和随后的集成框架内的两个。性能评估采用了NIST Feret人脸、Yale Extended人脸和ELSDSR语音三个基准数据集。在三个基准数据集上的集成设计的性能评估表明，双峰认证系统在准确度、精确度、真阴性率和真阳性率度量方面提供了显著的改进，达到或超过99%，同时生成小于1%的最小假阳性和阴性率。
2020-05-31 cs.CR
Biometric-Based Wearable User Authentication During Sedentary and Non-sedentary Periods
物联网（IoT）越来越多地赋予人们一个相互连接的物理对象世界，从智能建筑到可穿戴设备等便携式智能设备。随着移动传感技术的最新进展，可穿戴设备已经成为便携式传感器的丰富集合，并且能够提供各种类型的服务，包括健康和健身跟踪，金融交易以及解锁智能锁和车辆。现有的显式认证方法（即，PIN或模式锁）遭受若干限制，包括有限的显示尺寸、肩冲浪和回忆负担。通常，用户出于方便而完全禁用安全功能。因此，需要一种基于容易获得的生物特征数据的用于可穿戴设备用户的无负担（隐式）认证机制。在本文中，我们提出了一种隐式的可穿戴设备用户认证机制，使用三种类型的粗粒度分钟级生物特征的组合：行为（步数），生理（心率），和混合（卡路里燃烧和代谢当量的任务）。根据我们对421名Fitbit用户进行的为期两年的健康研究分析，我们能够在久坐和非久坐期间分别以约92%和88%的平均准确度对受试者进行身份验证。我们的研究结果还表明，（a）行为生物识别技术在久坐期间效果不佳，（b）混合生物识别技术通常比其他生物识别技术表现更好。
2018-11-16 cs.CR
Quantum Secure Biometric Authentication in Decentralised Systems
City St. George’s, University of London（伦敦大学城市圣乔治学院）；Athens University of Economics and Business（雅典经济与商业大学）；Zhero Cybersecurity and IT Support（Zhero网络安全与IT支持）
本研究提出一种量子安全通信协议，用于去中心化生物识别系统，结合后量子密码学和量子密钥分发技术，以提高智能城市的生物识别认证安全性。
2026-01-08 cs.CR
Cryptanalysis of Cryptanalysis and Improvement of Yan et al Biometric-Based Authentication Scheme for TMIS
远程用户认证是医疗信息系统（TMIS）中的一个关键要求，它可以保护病人的个人信息、病人重要医疗记录的安全性和完整性。2013年，Yan提出了一个基于生物特征的远程用户认证方案，并声称他的方案是安全的。最近，Dheerendra等人证明了Yan等人方案的一些缺点，并提出了一种改进方案来消除Yan等人方案的缺点。我们分析了Dheerendra等人的方案，发现他们的方案容易受到离线身份猜测攻击，并且成功安装它，攻击者可以执行所有主要的密码攻击。
2014-06-16 cs.CR
BlowLive: Blow-Based Multi-Factor Biometrics with Liveness Detection and Revocability
Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
提出BlowLive框架，融合吹气声学信号与面部生物特征，采用模糊提取器生成稳定密钥进行认证，并引入多普勒频移活体检测，实现高精度、强安全与可撤销性。
2026-07-02 cs.CR
Bidirectional Biometric Authentication Using Transciphering and (T)FHE
针对FHE生物特征认证的密文与密钥管理瓶颈，提出结合TFHE、转加密、可信方和双重加密的BTF，并在虹膜数据上验证传输量最多降低121倍。
2025-06-15 cs.CR
Revisiting Fuzzy Signatures: Towards a More Risk-Free Cryptographic Authentication System based on Biometrics
生物特征认证是标准的基于密码的认证的有前途的替代方案之一，提供更好的可用性和安全性。在这项工作中，我们重新审视了基于“模糊签名”的生物认证由高桥等人（ACNS'15，IJIS'19）。这些是特殊类型的数字签名，其中秘密签名密钥可以是“模糊”数据，例如用户的生物特征。与其他基于模糊提取器的密码安全的生物认证方案相比，基于模糊签名的认证方案提供了更好的安全性保证。然而，尽管他们的潜在价值，模糊签名没有引起太多的关注，由于其理论导向的介绍，在所有以前的作品。例如，完全没有讨论模糊签名安全性所依赖的假设（如用户生物特征的熵）的实际可行性。在这项工作中，我们重新模糊签名，并表明，我们确实可以有效地和安全地实现它们在实践中。在高层次上，我们的贡献是三方面的：（i）我们提供了一个更简单，更有效，更直接的模糊签名的建设相比，以前的工作;（ii）我们建立了新的统计技术，实验评估的条件下，所需的安全实例化模糊签名的生物特征;以及（iii）我们提供了使用真实世界手指静脉数据集的实验结果，以表明来自单手的手指静脉足以构造有效且安全的模糊签名。我们的性能分析表明，在一个实际的场景与112位的安全，签名的大小是1256字节，签名/验证的运行时间只有几毫秒。
2021-12-16 cs.CR
A Generic Privacy-Preserving Protocol For Keystroke Dynamics-Based Continuous Authentication
连续身份验证利用某些用户特征的自动识别来进行无缝和被动身份验证，而无需用户注意。这些特征可以分为生理生物特征和行为生物特征。提出了一种基于用户输入模式的击键动力学认证方法。然而，已经指出，使用生理生物测定和行为生物测定的连续认证会带来隐私风险，暴露个人特征和活动。在本文中，我们考虑了以前提出的基于动态的认证方案，没有隐私保护属性。在这方面，我们提出了一个通用的隐私保护版本的身份验证方案，其中所有的用户功能都是加密的-防止这些身份验证服务器的披露。我们的计划是通用的，在这个意义上，它假设同态密码原语。由于我们的协议的同态密码属性的加密数据的基础上进行认证。
2022-09-14 cs.CR
Metaverse CAN: Embracing Continuous, Active, and Non-intrusive Biometric Authentication
针对元宇宙场景下传统认证方法不安全或不便捷的问题，提出连续、主动、非侵入式（CAN）的生物特征认证设计准则，评估相关系统并给出耳部认证实例，为元宇宙认证提供新方向。
2023-10-04 cs.CR
PassBio: Privacy-Preserving User-Centric Biometric Authentication
在线生物特征认证的扩散使得生物特征模板的安全要求成为必要。现有的安全生物特征认证方案以服务器为中心的模型为特征，其中服务提供商维护生物特征数据库并完全负责模板的安全性。最终用户必须完全信任服务器来存储、处理和管理他们的私有模板。因此，最终用户的模板可能会受到外部攻击者甚至服务提供商本身的攻击。在本文中，我们提出了一个以用户为中心的生物认证方案（PassBio），使最终用户能够加密自己的模板与我们提出的轻量级加密方案。在身份验证期间，所有模板都保持加密状态，因此服务器永远不会直接看到它们。然而，服务器能够确定两个加密模板的距离是否在预定义阈值内。我们的安全性分析表明，没有关键信息的模板可以透露下被动和主动攻击。PassBio遵循加密数据的“计算然后比较”计算模型。更具体地说，我们提出的阈值谓词加密（TPE）方案可以加密两个向量x和y的方式，可以评估x和y的内积，并与预定义的阈值进行比较。TPE保证只显示比较结果，而不会获知关于x和y的关键信息。此外，我们表明，TPE可以作为一个灵活的积木，以评估不同的距离度量，如汉明距离和欧几里得距离加密数据。TPE支持的这种先计算后比较的计算模型可以广泛应用于许多有趣的应用中，例如在确保数据安全性和隐私的同时搜索加密数据。
2017-11-14 cs.CR
Authentication and Authorization for Mobile IoT Devices using Bio-features: Recent Advances and Future Trends
生物特征正在迅速成为验证物联网设备的关键工具;从这个意义上说，这项调查的目的是总结阻碍生物识别模型大规模开发和部署的因素，包括人体生理（例如，面部、眼睛、指纹-手掌或心电图）和行为特征（例如，签名、语音、步态或手势）。提供了移动IoT设备的认证和授权方案所使用的不同机器学习和数据采掘方法。还介绍了移动物联网设备基于生物特征的认证方案所使用的威胁模型和对策。更具体地说，我们分析了现有的基于生物特征的物联网设备身份验证方案的最新技术水平。基于当前的分类，我们总结了未来在物联网设备基于生物特征的身份验证方案中的研究工作所面临的不同类型的挑战。
2019-01-27 cs.CR
A Robust Biometric-Based Three-factor Remote User Authentication Scheme
物联网（IoT）技术的快速发展是通过不安全的公共信道（即互联网）的网络互连，其要求对试图访问安全网络资源的远程用户进行认证。2013年，Ankita等人提出了一种改进的三因素远程用户身份验证方案。在这张海报中，我们将证明Ankita等人的方案容易受到已知会话特定临时信息攻击，在成功执行攻击时，对手可以执行所有其他主要的密码攻击。作为我们的贡献的一部分，我们将提出一个改进的方案，它是抵抗所有主要的密码攻击，并克服了Ankita等人的缺陷。
2014-01-07 cs.CR
BioZero: Privacy-Preserving and Publicly Verifiable On-Chain Biometric Authentication via Homomorphic Commitments and Zero-Knowledge Proofs
Shenzhen University（深圳大学）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
BioZero通过同态承诺和零知识证明实现去中心化身份系统中隐私保护的生物识别认证，支持链上公开验证，降低网络调整总认证延迟并提升证明效率。
2026-11-03 cs.CR
A Mobile Payment Scheme Using Biometric Identification with Mutual Authentication
本文提出一种基于生物特征识别与双向认证的新型移动支付方案，无需终端无线连接且硬件要求极低，能有效保护用户免受恶意终端侵害并抵抗钓鱼、重放、中继和呈现攻击。
2024-09-24 cs.CR
VIGIL: Verifying Identity via Gated Intermittent Likelihoods for Continuous Biometric Authentication
San José State University（圣何塞州立大学）；Dartmouth College（达特茅斯学院）
针对连续多模态认证中现有技术在低信号强度下难以区分真实用户与攻击者的问题，提出VIGIL框架，通过可配置跨模态融合、改进时间融合及采用三区验证决策模型等方法，有效解决现有局限并减少入侵检测时间。
2026-07-21 cs.CR
Comments on a recently proposed Privacy Preserving Lightweight Biometric Authentication System for IoT Security
在本文中，我们表明，最近发布的轻量级适应指纹匹配算法称为细节特征识别码可能是不安全的入侵者可能能够非法但成功地验证自己的系统正在考虑。我们还表明，轻量级的适应有其他隐私相关的漏洞，使其不适合用于生物识别。我们明确表示，我们既不调查也不评论原始细节编码算法本身的安全性，而是强调轻量级适应的漏洞。在这个过程中，我们提供了一个高层次的概述单向函数在密码学和生物识别中的作用，为上述轻量级算法及其不足之处提供了一个背景。
2019-10-12 cs.CR
BlowPrint: Blow-Based Multi-Factor Biometrics for Smartphone User Authentication
本文提出 BlowPrint，一种利用手机吹气声学模式并结合面部识别的多因素行为生物特征认证方法，实验显示组合认证准确率达 99.82%，兼具高安全性、可用性与非侵入性。
2025-07-05 cs.CR
Secure Iris Authentication Using Visual Cryptography
生物识别技术处理基于生理或行为特征识别人或验证人的身份的自动化方法。视觉密码是一种秘密共享方案，其中秘密图像被加密成独立的份额，不泄露关于原始秘密图像的信息。由于生物特征模板存储在集中式数据库中，由于安全威胁，生物特征模板可能被攻击者修改。如果生物特征模板被更改，授权用户将不被允许访问资源。为了解决这个问题，可以应用视觉密码方案来保护虹膜模板。视觉密码学提供了很好的方法来满足这种安全需求，以及额外的身份验证层。
2010-04-10 cs.CR
Reconstructing Protected Biometric Templates from Binary Authentication Results
University of Haifa（海法大学）
本文提出了一种从二进制认证结果中重建生物特征模板的方法，通过生成性逆向技术实现高分辨率面部图像的恢复，成功率达98%以上。
2026-01-24 cs.CR
Noise-Based Authentication: Is It Secure?
针对区块链去中心化身份网络，本文提出三点生物特征认证系统，利用个体独特噪声指纹揭示生物特征信息泄露，并探索以用户热噪声幅度实现无条件安全认证的鲁棒性问题。
2024-09-07 cs.CR
In-ear EEG biometrics for feasible and readily collectable real-world person authentication
EEG作为一种生物识别方式已经研究了大约十年，但其在现实世界中的应用的可行性尚未最终确定，主要是由于可收集性和可重复性的问题。为此，我们提出了一个易于部署的EEG生物识别系统的基础上的“一个适合所有”的粘弹性通用入耳式EEG传感器（可收集性），这不需要熟练的协助或繁琐的准备。与大多数现有的研究不同，我们考虑了多个记录日和多个受试者（再现性）记录的数据，而为了严格起见，训练和测试部分不是从同一个记录日采集的。一个强大的方法被认为是基于休息状态与闭眼范例，使用参数（自回归模型）和非参数（光谱）的功能，并支持简单而快速的余弦距离，线性判别分析和支持向量机分类器。验证和识别取证的情况下被认为是和所取得的成果是与基于不切实际的头皮上的记录的研究。通过对多个受试者、设置和分析功能的综合分析，证明了所提出的耳EEG生物特征识别的可行性，以及其在解决与当前EEG生物特征识别相关的关键可收集性、鲁棒性和再现性问题方面的潜力。
2017-09-13 cs.CR
An IoT Real-Time Biometric Authentication System Based on ECG Fiducial Extracted Features Using Discrete Cosine Transform
AlNahrain University（纳赫赖因大学）
传统的认证技术，如RFID标签和认证卡/徽章，遭受不同的弱点，因此，应立即使用生物识别认证方法来代替。指纹、语音和ECG信号等生物特征是可用于身份验证处理的唯一人类字符。在这项工作中，我们提出了一个物联网实时的【形】认证系统的基础上使用提取的心电图特征来识别未知的人。采用离散余弦变换（DCT）作为ECG特征提取，具有更好的实时的【形】系统实现特性。目前已有大量的研究对身份认证的准确性进行了研究，但大多数研究都忽略了身份认证的实时的【形】能力。在大约1.21秒的处理时间下，该系统的准确率为97.78%，更适合于需要快速可靠的认证处理需求的许多应用。
2017-08-28 cs.CR cs.CV
Securing Iris Templates using Combined User and Soft Biometric based Password Hardened Fuzzy Vault
个人身份识别和认证在当前情况下非常重要。生物识别技术在这一领域发挥着重要作用。与传统的基于密码的身份验证相比，基于生物特征的身份验证已被证明具有优越性。无论如何，生物特征是一个人的永久特征，当作为密码泄露时不能重新发布。为了克服这个问题，代替存储原始生物特征模板，可以存储变换的模板。每当变换函数被改变时，新的可删除/可取消模板被生成。软生物特征是辅助信息，可以与主要生物特征相结合，以更好的方式识别一个人。与指纹等其他生物特征相比，虹膜具有一定的优势。虹膜是一个内部的部分，是不太容易损坏。此外，攻击者很难捕获虹膜。虹膜生物识别的主要优势是其稳定性或模板寿命。生物识别系统容易受到各种攻击。本文通过应用基于用户和软生物特征的密码变换生成可撤销的虹膜模板，并通过生物特征密码学构造模糊保险库来进一步保护模板。
2010-03-07 cs.CR
Identity by Design, Demographics by Accident: Demographic Leakage and Suppression in Behavioral Biometric Embeddings
Department of Computer Science and Engineering, University of Moratuwa（莫拉图瓦大学计算机科学与工程系）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
本文审计行为生物特征认证系统的人口统计信息泄露，评估11种模型、9个数据集及4种抑制方法，发现不同模态泄露与可抑制性差异，揭示该领域隐私风险并提供相关影响因素见解。
2026-09-01 cs.CR
Incorporating Zero-Knowledge Succinct Non-interactive Argument of Knowledge for Blockchain-based Identity Management with off-chain computations
本文提出一种基于区块链的指纹认证系统，结合 zk-SNARK 零知识证明与 KNN 可撤销模板，在 FVC2002、FVC2004、FVC2006 数据集上实现高准确率且不泄露生物特征的安全身份管理。
2023-10-30 cs.CR
FLAME: Flexible and Lightweight Biometric Authentication Scheme in Malicious Environments
本文提出FLAME，一种恶意环境下的灵活轻量级生物特征认证方案，通过混合轻量级秘密共享原语实现高效两方计算，支持多种相似度度量，在保证安全性的同时显著降低通信开销并提升运行速度。
2025-11-04 cs.CR
Neural Network-Powered Finger-Drawn Biometric Authentication
Hasso Plattner Institute（哈索普兰特纳研究所）
本文研究触摸屏设备上基于手指绘制数字的生物特征认证，评估CNN（改进Inception-V1、轻量级浅层）和自动编码器架构，20人各提供2000个样本，CNN准确率约89%（浅层参数更少）、自动编码器约75%，证明该方案可行且可集成现有方法构建多层安全系统。
2025-11-14 cs.CR cs.LG
Authentication of Smartphone Users Using Behavioral Biometrics
智能手机和平板电脑已经在我们的日常生活中无处不在。特别是智能手机，已经不仅仅是个人助理。这些设备为消费者提供了新的途径，让他们随时随地玩，工作和社交。智能手机的尺寸很小，所以它们很容易处理，也很容易存放和携带在用户的口袋或钱包中。然而，移动设备也容易受到各种问题的影响。最大的担忧之一是，如果设备被外部方扣押，可能会违反安全和隐私。威胁可能来自朋友，也可能来自陌生人。由于智能设备的尺寸，它们很容易丢失，并可能暴露用户的私人生活细节。此外，这可能使人们能够普遍观察或模仿一个人的动作和活动，例如向联系人发送消息，访问私人通信，使用信用卡购物，以及传递有关一个人去过哪里的信息。本文重点介绍了智能手机被盗或被扣押时可能出现的风险，讨论了持续身份验证的概念，并从方法论、相关数据集和评估方法等方面分析了当前行为生物识别的方法和机制。
2019-11-11 cs.CR
A New Biometric Template Protection using Random Orthonormal Projection and Fuzzy Commitment
生物特征模板保护是实现基于生物特征的身份认证系统的重要环节之一。已经有许多研究提出了不同的解决方案来保护用户的生物特征模板。它们可以分为两种方法：特征变换和生物特征密码系统。然而，没有一个单一的模板保护方法可以满足安全的基于生物特征的认证系统的所有要求。在这项工作中，我们将提出一种新的混合生物特征模板保护，它利用这两种方法，同时防止其局限性。实验结果表明，在保证精度的前提下，采用一种新的随机正交投影技术，降低了系统的计算复杂性，从而保证了系统的性能。同时，采用模糊承诺协议保证生物特征模板的安全性。
2019-03-30 cs.CR
HMOG: New Behavioral Biometric Features for Continuous Authentication of Smartphone Users
我们引入了手部运动、方向和抓握（HMOG），这是一组用于持续认证智能手机用户的行为特征。HMOG功能可以不显眼地捕捉用户如何抓握、握住和点击智能手机所产生的细微微运动和方向动态。我们评估了HMOG功能的身份验证和生物特征密钥生成（BKG）性能，这些功能收集了100名受试者在虚拟键盘上键入的数据。在两种情况下收集数据：坐着和走路。当我们结合HMOG、点击和解锁功能时，我们实现了低至7.16%（步行）和10.05%（坐着）的身份验证EER。我们进行了实验，以研究为什么HMOG功能在行走过程中表现良好。我们的研究结果表明，这是由于HMOG功能的能力，以捕捉独特的身体运动所造成的步行，除了从水龙头的手运动动态。对于BKG，我们使用HMOG结合丝攻实现了15.1%的EER。相比之下，使用点击、按住键和滑动功能的BKG的EER在25.7%和34.2%之间。分析了HMOG特征提取和计算的能耗。我们的分析表明，在16 Hz传感器采样率下提取的HMOG特征在不牺牲认证准确性的情况下产生了7.9%的轻微开销。我们的工作与现有文献有两点不同：1）我们在相同的实验条件下对三种类型的特征（HMOG，BKG和Tap）及其组合进行了综合评估，2）我们从三个角度（身份验证，BKG和智能手机的能耗）分析了这些特征。
2016-01-25 cs.CR
Biometric Masterkeys
生物认证用于保护数字或物理访问。这种认证系统使用生物特征数据库，其中数据有时通过可取消的变换来保护。本文介绍了生物特征主密钥的概念。主密钥是使得对应的模板与存储在可取消生物特征数据库中的大量模板匹配的特征向量。这样的主密钥是直接从一个可取消的生物特征数据库研究，但我们也调查另一种情况下，主密钥是固定的可取消的生物特征数据库的创建之前，提供额外的访问权在系统中的主密钥的所有者。在指纹数据库FVC和人脸图像数据库LFW上的实验结果表明了这种主密钥在这两种情况下的有效性和效率。特别是，从任何给定的特征向量，我们能够构建一个可取消的数据库，其中生物特征模板与数据库的所有模板匹配。
2021-07-24 cs.CR
When Does Your Brain Know You? Segment Length and Its Impact on EEG-based Biometric Authentication Accuracy
本研究通过系统探索分段时长并采用多种机器学习模型，旨在确定脑电图数据用于生物识别认证的最佳阈值，以平衡准确性与计算复杂性，推动非侵入性身份验证系统的发展。
2024-03-19 cs.CR eess.SP q-bio.NC
BehavioCog: An Observation Resistant Authentication Scheme
我们建议，通过整合行为的生物特征的手势-如在触摸屏上画数字-与基于挑战-响应的认知认证方案，我们可以受益于两者的属性。一方面，我们可以通过（部分）依赖于模仿精心设计的行为生物特征手势的难度来显著减少挑战-响应回合的数量，从而提高现有认知方案的可用性。另一方面，认知方案的抗观察特性为行为生物识别提供了额外的保护层;攻击者不确定失败的模仿是由于生物识别失败还是对挑战的错误响应。我们设计并开发了这样一个“混合”计划的实例，并称之为BehavioCog。为了提供接近4位数PIN的安全性（万分之一的机会被冒充），我们只需要两轮挑战-响应，平均可以在不到38秒的时间内完成（根据我们的用户研究估计），与PIN或密码不同，该方案在观察下是安全的。
2017-03-13 cs.CR
Walk-Unlock: Zero-Interaction Authentication Protected with Multi-Modal Gait Biometrics
零交互认证（ZIA）是指一种用户透明的登录机制，终端（例如，台式计算机）可以仅仅通过认证令牌的接近来解锁（例如，智能手机）。鉴于其吸引人的可用性，ZIA已经被部署在许多现实世界的应用程序中。然而，ZIA包含一个主要的安全弱点-对令牌的未经授权的物理访问，例如，在午餐时间或在盗窃时，允许攻击者不受约束地访问终端。在本文中，我们解决了这个漏洞与ZIA系统的认证令牌与用户的步行模式，因为她接近终端访问it. Since用户的步行或步态模式被认为是唯一的，只有该用户（没有冒名顶替者）将能够解锁令牌，以获得在ZIA会话中访问终端。虽然在先前的文献中已经针对其他应用设置研究了基于行走的生物识别方案，但是我们的主要新颖性在于谨慎使用：（1）当前种类的设备上可用的多个传感器（例如，这些设备包括（1）用户携带的多个设备（例如，加速计、陀螺仪和磁力计），以及（2）用户携带的多个设备（特别是，“口袋里”智能手机和“腕戴式”智能手表），它们都捕捉用户的行走模式的独特方面。我们的贡献是三方面的。首先，我们介绍，设计和实现WUZIA（“步行ZIA”），多模态步行生物识别方法，量身定制，以提高ZIA系统的安全性（仍然与零交互）。其次，我们证明了WUZIA提供了高度的检测精度，基于多传感器和多设备融合。第三，我们表明，WUZIA可以抵抗主动攻击，试图模仿用户的行走模式，特别是当使用多个设备。
2016-05-03 cs.CR
FingerSlid: Towards Finger-Sliding Continuous Authentication on Smart Devices Via Vibration
提出FingerSlid持续认证系统，利用主动振动信号和Triplet网络提取独立于行为的生物特征，实现95.4%准确率并抵御99.5%攻击。
2025-04-01 cs.CR
An Enhanced Machine Learning-based Biometric Authentication System Using RR-Interval Framed Electrocardiograms
本文的研究对象是基于机器学习的生物特征数据安全系统。传统认证系统的缺点包括遗忘、丢失和被盗的风险。因此，生物识别认证正在迅速取代传统的认证方法，并正在成为日常生活的一部分。心电图（ECG）最近被引入作为适合于安全检查的生物特征认证系统。所提出的认证系统帮助研究人员研究基于ECG的生物特征认证技术，重塑输入数据的切片的基础上RR间隔，并定义了整体性能（OP），这是多个认证措施的组合性能指标。我们评估了所提出的系统使用混淆矩阵的性能，并通过紧凑的数据分析达到了95%的准确率。我们还使用MATLAB中的Amang ECG（amgecg）工具箱来研究基于均方误差的上限控制限（UCL），它直接影响三个身份验证性能指标：准确度、可接受样本的数量和OP。使用这种方法，我们发现可以通过使用0.0028的UCL来优化OP，其指示70个中的61个被接受的样本，并且确保所提出的认证系统实现95%的准确度。
2019-12-01 cs.CR cs.LG eess.SP
The Horcrux Protocol: A Method for Decentralized Biometric-based Self-sovereign Identity
大多数用户认证方法和身份证明系统都依赖于集中式数据库。从安全角度来看，这种信息存储存在单点危害。如果这个系统被破坏，它会对用户的数字身份构成直接威胁。本文提出了一种分散的身份验证方法，称为魂器协议，其中没有这样的单点妥协。该协议依赖于W3C可验证声明社区组正在开发的分散式标识符（DID）和自我主权身份的概念。为了实现这一目标，我们提出了通过区块链使用IEEE 2410-2017生物识别开放协议标准（BOPS）中的DID和DID文档来规范和实现分散式生物识别凭证存储选项。
2017-11-20 cs.CR
Scalable Secure Biometric Authentication without Auxiliary Identifiers
JPMorganChase（摩根大通）
本文提出一种可扩展且高效的生物识别认证系统，通过结合人工智能与高级加密技术，提供数据泄露的证明安全保障，首次证明无需辅助标识符的可扩展隐私保护生物识别认证可行性。
2026-04-27 cs.AI cs.CR cs.CV
