[发明专利]随机数生成与提取方法及其在身份认证上的应用

摘要

一种随机数生成与提取方法及其在身份认证上的应用，由用户注册时进行随机数的生成并发送至认证方，并在身份验证时由被认证方进行随机数的重构并由认证方比对从而实现被认证方的身份验证。本发明基于生物特征提取随机数于身份认证；能够以较大概率正确地重构原始生成的随机数，同时保持较小的错误率。

主权项

1.一种基于二维通用哈希函数和模糊库的随机数的身份验证方法，其特征在于，由用户注册时进行随机数的生成并发送至认证方，并在身份验证时由被认证方进行随机数的重构并由认证方比对从而实现被认证方的身份验证，其中：随机数的生成通过将指纹模板的一个特征集合｛x_i｝和明文对应的多项式f(x)输入模糊库加密得到相应的辅助数据H，然后将特征集合｛x_i｝拼接而成的大整数w＝x₁|x₂|...|x_n输入二维通用哈希函数从而得到随机数R；随机数的重构通过将指纹模板的另一个相近的特征集合{x_i′｝和辅助数据H输入模糊库还原得到相应的多项式f(x)，利用f(x)和辅助数据还原随机数生成器所采用的特征集合{x_i}，并将特征集合{x_i}拼接而成的大整数w输入二维通用哈希函数，进而重构得到随机数R′；所述的模糊库在加密过程中根据给定的指纹对定长的明文进行加密并保存相应的辅助数据，或在解密过程中根据相似的指纹和辅助数据从密文中恢复明文；所述的辅助数据H是指：模糊库加密产生的V(x)和SHA(f)所对应的任意一种哈希值，其中SHA(f)表示f的系数拼接成的比特序列所对应的SHA‑1值；所述的模糊库加密是指：根据给定的指纹模板，从其中提取出一个特征集{x_i}，从而将明文加密为：V(x)＝f(x)+Π(x‑x_i)＝∑c_jx^j，其中：系数c_j即为生成的密文，{x_i}为特征集合，基于V(x)＝f(x)+Π(x‑x_i)，因此对多项式V(x)‑f(x)求根即得到；所述的模糊库还原是指：根据给定的指纹模板中提取出另一个特征集{x′_i}，在｛x_i}和｛x′_i}的交集足够大的情况下，可用｛x′_i}计算出一个点对的集合{(x′_i，V(x′_i))}，通过拉格朗日插值的方法恢复被保护的明文，即多项式f(x)；所述的拼接是指：对{x_i}中的所有元素排序，并依次标记序号1，2，..，然后按照序号从小到大的顺序将这些整数拼接成一个字符串，即大整数w；所述的二维通用哈希函数是指：h_a，b(w)＝((aw+b)mod P)mod N，其中：P为素数且P＞w，N为整数且N＜＜P，a、b为每次调用h_a，b(w)时随机生成的系数。