传统的指纹识别系统大部分采用细节点作为识别特征，并且将细节点的位置、方向等信息直接存储到模板中用于对比，随着破解技术与硬件攻击的发展，整个指纹特征识别系统就有可能*暴露在黑客的攻击范围内，从而使用户身份的安全性和隐私性受到威胁。指纹特征不像口令和密钥丢失后可以重置，指纹特征的丢失是*性的丢失，因此指纹特征模板保护在指纹认证系统中占有很重要的一步。一个理想的指纹模板保护方案需满足四个要求：多样性、可撤销性、安全性、可行性。
目前指纹特征模板保护方法大致可分为四类[2]：Salting、模板形变技术、密钥绑定、密钥生成。Salting方案采用可逆变换导致攻击者容易恢复出原始指纹信息。模板形变技术采用不可逆变换，但是不可逆变换函数很难构造，在实际中很难实施。由于来自于同一枚指纹的不同指纹图像的指纹特征不一定相等，只能相似，因此很难生成稳定的密钥，从而密钥生成不可靠。密钥绑定是将指纹特征与密钥结合，相比之下密钥绑定要更安全、稳定。目前，密钥绑定方案中zui为流行的是模糊金库算法，模糊金库算法是指纹特征加密领域zui为经典的实用化方案，很多研究者的工作都是基于这个方案进行的。
Juels[3]等人提出的模糊金库算法是指纹加密技术的里程碑。Ratha[4]等提出了三种可撤销模板的指纹模糊金库算法，分别利用笛卡尔坐标变换、极坐标变换、不可逆变换函数来实现模板的变换，该文从理论上进行了阐述和证明，但是没有实践过。Nagar[5]等提出了将FuzzyVault与细节点特征描述符相结合的可撤销指纹模板算法，但由于细节点特征描述符包含脊线方向和频率，而这两个因素会随着图像质量而有所不同，从而导致zui终解锁能力降低。Lee[6]将细节点进行形变后用口令将其加密并作为模板被存储，该算法是模板形变法，且没有考虑指纹图像缩放情况，在实际中，在线获取指纹图像时缩放是很常见的情况。本文则将文献[6]的方法进行了改进并与模糊金库算法相结合——基于细节点形变的模糊金库算法，其流程图见图1。
结束语
将密码与指纹特征相结合，可以很好的保护指纹特征模板，其现今比较流行的方案是模糊金库方案，但是其容易受到黑客的各种攻击。本文在模糊金库的基础上，提出一种安全性更高的模糊金库方案—基于细节点形变的模糊金库方案。该方案采用了新的细节点匹配法，并且能够很好的抵抗黑客的攻击，攻击者永远无法通过金库获取指纹特征信息。经实验验证，本文方案在一定程度上降低了错误接受率FAR和提高了正确接收率GAR，系统安全性能得到了显著提高，具有一定的实际应用价值。
