可取消的生物识别身份验证利用实证模式分解和四边形表示来实现物联网安全
Mahmoud Nasr1,2, Krzysztof Brzostowski3, Adam Piórkowski4
1Department of Biocybernetics and Biomedical Engineering, AGH University of Krakow, 30-059, Krakow, Poland. nasr@agh.edu.pl.
Scientific reports
|March 31, 2025
概括
本研究介绍了一种新的可取消生物识别系统,使用实证模式分解和四次数数学来增强物联网 (IoT) 安全性. 该方法提供了强大的,保护隐私的身份验证,适用于资源有限的物联网设备.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 网络安全 网络安全
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 生物识别身份验证对于物联网 (IoT) 安全至关重要.
- 现有的生物识别数据容易受到侵犯,需要先进的隐私保护技术.
- 可取消生物识别系统通过创建不可逆转的模板提供了一个解决方案.
研究的目的:
- 开发一种创新的方法来生成可取消的生物识别模板.
- 在物联网环境中增强用户隐私和安全.
- 确保物联网应用程序的模板多样性和系统效率.
主要方法:
- 实证模式分解 (EMD) 的整合,用于将生物识别数据分解为内在模式函数 (IMF).
- 应用四数学的方法,以确保模板的安全性和不可重复性.
- 对拟议方法的性能和稳定性的实验性评估.
主要成果:
- 拟议的方法实现了高精度,接收器运行特征曲线 (AROC) 下的面积为0.9997.
- 非常低的等错率 (EER) 证明了系统的可靠性.
- 该系统具有最小的计算成本,使其适合资源有限的物联网设备.
结论:
- 新的可取消生物识别模板生成方法有效地解决了物联网中的重大安全挑战.
- 该方法提供了强大的,保护隐私的身份验证,具有高性能.
- 该方法的效率和低计算开销是实际物联网部署的理想选择.
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