[发明专利]面向无线体域网的生物量子密钥分发方法有效
申请号: | 201410111746.X | 申请日: | 2014-03-24 |
公开(公告)号: | CN103873234B | 公开(公告)日: | 2017-02-08 |
发明(设计)人: | 同鸣;郑翔;吴莉莉;陈玉炎 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | H04L9/08 | 分类号: | H04L9/08;H04L9/32 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心61205 | 代理人: | 王品华,朱红星 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种生物量子密钥分发方法,主要解决无线体域网公钥密码受量子计算威胁、通信量大、认证复杂的问题。其实现步骤是1)提取生物特征生成生物密钥模版和降维中间数据,分别分配给个人数据中心和传感器节点;2)传感器节点和个人数据中心应用B92协议共享理论长度为256的比特串,保留后128位作为初始密钥,其余作为公开内容;3)传感器节点用分配数据和测试生物数据生成密钥,并与公开内容绑定发送;4)个人数据中心用生物密钥模板恢复公开内容,并与共享的公开内容比对若误码率低于认证阈值则认证成功,将初始密钥作为分配密钥,否则终止本次密钥分发。本发明能有效实现节点身份认证及窃听检测,可用于电子政务等场合。 | ||
搜索关键词: | 面向 无线 体域网 生物 量子 密钥 分发 方法 | ||
【主权项】:
一种面向无线体域网的生物量子密钥分发方法,包括如下步骤:(1)读取A个人的人脸数据,其中每个人的人脸数据包含B幅图像,共A×B幅图像,作为训练数据库;(2)选取降维维数p,使用主成分分析方法对训练数据进行降维,得到训练数据的均值向量Xm、变换矩阵W、降维后的特征矩阵:Q=[Q11,Q12,…,Q1B,…,Qi1,Qi2,…,Qij,…,QiB,…,QA1,QA2,…,QAB],其中,Qij为p维列向量,表示第i个人的第j幅图像的特征向量,i=1,2,…,A,j=1,2,...,B;(3)对训练数据的特征向量统计建模:(3a)计算特征矩阵Q中全部列向量的均值向量mtotal与标准差向量σtotal;(3b)计算第i个人的图像对应特征向量Qi1,Qi2,…,QiB的均值向量mi与标准差向量σi,i=1,2,…,A;(3c)根据统计量建模特征向量的各维数据:设特征向量第k维的数据服从正态分布第i个人第k维数据布服从正态分布(4)计算量化门限矩阵:(4a)对于维度k,在mtotal,σtotal中取出该维度的均值mtotal,k与标准差σtotal,k,计算量化间隔其中N=2,3,…为编码位数,n>0为一系数;(4b)以mtotal,k为中轴,dk为间隔计算第k维的第r个量化门限Tkr:Tkr=mtotal,k+dk(r‑2N‑1),其中,k=1,2,…,p,r=1,2,…,2N‑1,量化门限将第k维特征空间划分为2N个区间;(4c)计算所有维度的量化门限,得到量化门限矩阵T=[Tkr];(5)量化编码并生成密钥:(5a)用门限Tkr量化第i个人第k维的特征均值mi,k,并对量化结果进行编码,得到编码值Ci,k;(5b)对于第i个人,量化其所有维度的特征均值,并对量化结果进行编码,然后按从左到右的顺序依次连接,得到该人的生物密钥模版BioKeyi=Ci,1||Ci,2||…||Ci,p,i=1,2,…,A;其中,“||”为连接运算,表示对二进制串的连接;(6)进行注册阶段的数据分配:即将待认证人i的生物密钥模板BioKeyi存储于个人数据中心;将量化门限矩阵T,均值向量Xm,变换矩阵W存储于传感器节点;(7)传感器节点获取第i个人的测试生物数据向量Xi,new,对该向量Xi,new进行降维,得到特征向量Qi,new,量化并编码特征向量Qi,new,得到传感器节点生物密钥BioKeyi′;(8)分发生物量子密钥:(8a)传感器节点发送第一个数据帧,开始密钥分发过程,个人数据中心接收到第一个数据帧后,发送第二个数据帧,以表示加入密钥分发过程;(8b)传感器节点和个人数据中心用量子密钥B92协议获取共享比特串S:(8b1)传感器节点产生长度为L的随机二进制序列bnode,个人数据中心独立产生相同长度的随机二进制序列bcenter;(8b2)传感器节点选取一组非正交的量子态|u0>、|u1>,并用第一量子态|u0>对传感器节点二进制序列bnode中的0进行编码,用第二量子态|u1>对传感器节点二进制序列bnode中的1进行编码,再通过量子信道将编码后的量子态序列发送给个人数据中心;(8b3)个人数据中心选取一组测量基P0=1‑|u1><u1|、P1=1‑|u0><u0|,并用第一测量基P0对个人数据中心二进制序列bcenter中的0编码,用第二测量基P1对个人数据中心二进制序列bcenter中的1编码,得到由{P0,P1}组成的测量基序列M;(8b4)个人数据中心使用测量基序列M对接收的量子态依次测量:若测量到量子态,记测量结果为1;若没有测量到量子态,记测量结果为0;测量结束后,得到测量结果序列bresult,将测量结果序列bresult发送给传感器节点;(8b5)个人数据中心根据测量结果序列bresult的二进制值,确定是否保留个人数据中心二进制序列bcenter:若bresult(l)=0,则丢弃bcenter(l);若bresult(l)=1,则保留bcenter(l);将保留结果依次排列,得到个人数据中心保留序列bc′enter,其中,l=1,2,…L,L为序列长度;(8b6)传感器节点接收到测量结果序列bresult后,根据测量结果序列bresult的二进制值,确定是否保留传感器节点二进制序列bnode:若bresult(l)=0,则丢弃bnode(l);若bresult(l)=1,则保留bnode(l);将保留结果依次排列得到传感器节点保留序列b′node;(8b7)将传感器节点保留序列b′node和个人数据中心保留序列b′center作为共享比特串S=b′center=b′node,当L=1024时,S的理论长度为256位;(8c)保留共享比特串S的后128位作为初始密钥Keyinit,将共享比特串S中除初始密钥之外的剩余部分作为公开内容Spub;传感器节点用线性分组码纠错编码公开内容Spub,得到公开内容的纠错码表示将公开内容的纠错码表示与生物密钥BioKey′i相互绑定,得到绑定信息:msg=BioKeyi′⊕Spubcorr,]]>其中“⊕”表示异或运算;(8d)传感器节点将绑定信息msg发送给个人数据中心,个人数据中心用生物密钥模板BioKeyi从绑定信息msg中恢复公开内容:S′pub=err_corr(msg⊕BioKeyi),其中,err_corr(·)表示纠错函数;(8e)个人数据中心将步骤(8d)中的恢复公开内容S′pub与步骤(8c)中的公开内容Spub进行比较,计算公开内容的误码率η;(8f)根据量子密钥B92协议中两个非正交量子态之间的夹角选取窃听阈值The,根据训练生物数据选取认证阈值Tha,将误码率η与这两个阈值比较,确定最终分配密钥:若η>The,则认为存在窃听攻击,终止本次密钥分发过程;若Tha<η≤The,则认为传感器节点身份不合法,终止本次密钥分发过程;若η≤Tha,则传感器节点和个人数据中心将初始密钥Keyinit作为最终分配密钥Key。
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