CN102354354A - 一种基于信息指纹技术的图片密码生成认证方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于信息指纹技术的图片密码生成认证方法，该方法适用于任何需要安全认证的系统。该方法包括：原始图片获取；认证图片生成；图片指纹提取；图片指纹相似度计算；布隆过滤器构造；页表创建；哈希函数库构建；图片密码生成及认证。原始图片由用户随机提供；认证图片由系统生成作为登录密码；图片指纹从认证图片提取；图片指纹相似度避免提交指纹相似度较高的图片；布隆过滤器用于快速确认图片指纹是否存在；页表用于减少认证图片的查找范围及计算指纹相似度的指纹范围；哈希函数库提供哈希函数；图片密码生成及认证方法由各部分综合实现。本方法在不增加登录者负担的前提下给出一种安全性相对较高的密码生成认证方法。
Description
【技术领域】
本发明涉及数据安全技术领域，特别涉及一种基于信息指纹技术的图片密码生成认证方法。
【背景技术】
密码是一种用来混淆的技术，通常它有两大类用途。一种用途是将正常的信息转换为无法识别的信息，只有信息发送者及合法信息接收者才能理解，即用于信息加密解密；另一种用途的主要应用场景在是登录门禁系统、笔记本电脑、网站、电子邮箱和银行支付取款时输入的密码，即身份认证。本发明提出的图片密码生成验证方法主要针对第二种用途。
目前用于身份认证的密码系统主要包括静态密码系统和动态密码系统两大类，静态密码系统中包括传统密码系统和基于生物识别技术的密码系统；动态密码系统中比较成熟的是基于时间的动态密码系统。本发明提出的图片密码生成验证方法属于静态密码系统。
静态密码系统中传统密码系统的安全性与密码强度直接相关，而密码强度又与密码长度和组成密码的原子间的相关性直接相关。一般来说密码越长，组成密码的原子相关性越小则密码强度越高，安全性也越高，不过针对目前普遍的密码破译水平要维持一个较高的安全性需求，密码长度至少要14位。目前大部分网站采用基于传统密码系统的登录方式，有时网站为了防止暴力破解还要求用户提交认证图片，以这种情况为例，用户在登录时需要输入的数据包括用户名、密码、认证图片上包含的信息。同时为了保证密码的安全性，密码在选择时要尽量长尽量不相关，但这是不利于人类记忆的，所以在使用基于传统密码系统的登录方式时，用户的负担是较重的，这种登录方式也不够方便快捷。虽然现在有一些基于cookie的智能填表技术可以帮助用户简化这个繁琐的过程，但这存在很大的安全隐患。
静态密码系统中基于生物识别技术的密码系统包括指纹识别系统、虹膜识别系统、声波识别系统、面部识别系统等，这类密码系统的安全性较高，使用也很方便，但都需要硬件设备支持，适用范围受限。
动态密码系统中基于时间的动态密码系统一般也会有特殊硬件要求，它按照特定的时间频率动态刷新密码。以目前比较成熟的应用“将军令”为例，“将军令”用于网络游戏动态登录口令，“将军令”每60秒会刷新一次密码，用户登录时，需要输入用户名及当前时刻的一次性动态密码。
显而易见，除去生物识别技术外，传统密码系统和基于时间的动态密码系统都需要用户在登录时既输入用户名又输入密码，不够方便快捷；而生物识别技术及基于时间的动态密码系统都需要硬件设备支持；传统密码系统以增加用户负担来提高其安全性，生物识别技术和基于时间的动态密码系统以增加额外硬件来提高其安全性。本发明通过提供一种基于信息指纹技术的图片密码生成认证方法，在不增加登录者负担、不增加特殊硬件的前提下给出一种安全性相对较高的密码生成认证方法。
本发明由于采用图片作为密码，所以安全性极高，除非作为密码的图片被人窃取否则任何伪造和暴力破解都是不可能的；本发明原始图片获取时只需借助可以获取数码照片的设备，而如今带有照相功能的手机和电脑普及率相当高，所以对硬件几乎没有要求；而且由本发明生成的图片密码是绝对唯一的，所以可以像生物识别技术一样，在利用该密码系统进行登录时只需要提交图片密码，不需要输入用户名，方便快捷。
本方法具有以下特点：
它采用由用户随机获取的原始图片经过标准化处理生成的认证图片作为用户的登录密码，用户提交原始图片的随机性及认证图片的标准化处理增加了解码的难度，保证了密码的安全性。
用户登录时无需既输入用户名又输入密码，更不用记住冗长的密码，只需要提交认证图片。
通过对认证图片提取信息指纹及对认证图片进行分页处理进行快速认证。
通过对信息指纹进行相似度检测避免用户提交产生认证图片信息指纹相似度较高的原始图片。
当用户提交认证图片不合法时利用布隆过滤器可以快速确认结果，减少不必要的查询开销。
【发明内容】
针对上述缺陷，本申请提供一种基于信息指纹技术的图片密码生成认证方法，该方法登录快捷、安全。
该方法包括：获取原始图片(OG)；根据所述原始图片生成认证图片(AG)；根据所述认证图片提取图片指纹(GID)；根据所述认证图片及图片指纹特征创建各自页表(Paging)；根据所述页表及图片指纹计算认证图片的图片指纹相似度(GIDSim)；构建哈希函数(Hash)库；根据所述哈希函数库构造布隆过滤器(Bloomfilter)；根据以上所述完成图片密码生成及认证过程。
其中，所述获取原始图片优选为：由用户随机选择提供原始图片。
其中，所述的认证图片生成优选为：对用户提供的原始图片按照预先制定的标准进行标准化处理。
其中，所述的图片指纹提取优选为：按照特定算法以经过标准化处理生成的认证图片为基础生成。
其中，所述的页表构建优选为：根据图片指纹样本特征构建图片指纹页表，用于快速计算图片指纹相似度；根据认证图片样本特征构建认证图片页表，用于快速定位认证图片。
其中，所述的图片指纹相似度计算优选为：对该图片指纹计算其最长公共子串(LCS)相似度及最短编辑距离(LEV)相似度的加权相似度。
其中，所述的哈希函数库构建优选为：编写以性能稳定的哈希函数组成的哈希函数库供布隆过滤器使用。
其中，所述的布隆过滤器构造优选为：根据样本容量及图片指纹特征，以不大于错误率阈值为条件生成用于快速检测用户所提供的认证图片的图片指纹存在与否的布隆过滤器。
其中，所述的图片密码生成过程优选为：用户随机提供用于生成认证图片的原始图片；对该原始图片进行标准化处理，生成临时认证图片；提取临时认证图片的图片指纹；计算该临时认证图片的图片指纹所在页内的图片指纹相似度，跟据该临时认证图片的图片指纹相似度是否超过相似度阈值采取相应策略，如果该临时认证图片的图片指纹相似度超过相似度阈值则重复前述步骤，如果该临时认证图片的图片指纹相似度未超过相似度阈值则临时认证图片变为认证图片，临时认证图片指纹变为认证图片指纹；更新认证图片所属页内信息及认证图片的图片指纹所属页内信息及布隆过滤器；至此认证图片生成完成。
其中，所述的图片密码认证过程优选为：用户提交未知认证图片；先判断未知认证图片大小是否符合标准，如果不符合标准则认证失败，如果符合标准则继续进行认证；为减少不必要的查询开销该动作将同时触发两个逻辑，逻辑一利用该未知认证图片的图片指纹所属页内的布隆过滤器快速确认该未知认证图片的图片指纹是否存在，逻辑二跟据未知认证图片的图片特征定位该未知认证图片所属页，并在页内进行查询；逻辑一有终止逻辑二的权限，这种设定可以保证当未知认证图片为非法认证图片时认证过程可以快速终止避免不必要的查询开销；当未知认证图片的图片指纹在逻辑一处成功时逻辑二继续进行，当未知认证图片在其所属页内找到完全匹配副本时，该未知认证图片被认证为合法认证图片，否则该认证图片为非法认证图片；至此未知认证图片认证完成。
【附图说明】
图1为采用本方法的登录方式与传统登录方式对比。
图2为图片密码生成过程。
图3为图片密码认证过程。
【具体实施方式】
下面结合说明书附图详细说明本方法是如何实施的。
图1为采用本方法的登录方式与传统登录方式对比。
从图1可以看出对应于传统密码的登录方式，要求用户记住用户名的同时还要记住冗长的密码，登录方式不够方便快捷；而且由于密码长度受限，存在安全隐患。
对应于图片密码的登录方式，不要求用户记住用户名和密码，用户只需提交认证图片即可，登录过程方便快捷；而且由于认证图片对应于较长比特位数据，解码难度较高，安全性较好。
图2为图片密码生成过程。
生成认证图片的原始图片由用户随机提供，用以减少生成认证图片间的相似度，增加图片密码的安全性。
初始阶段需对用户随机提供的原始图片进行标准化处理，被标准化处理后但尚未验证其合法性的原始图片被称为临时认证图片。提取临时认证图片的图片指纹，我们称该图片指纹为临时认证图片指纹。根据临时认证图片指纹样本特征确定其所属页，并根据最短编辑距离算法(LEV)和最大公共子序列算法(LCS)计算临时认证图片指纹与其所属页内其他认证图片指纹间的加权相似度。如果该加权相似度大于预先设定的相似度阈值则重复前述步骤；如果该加权相似度小于预先设定的相似度阈值则说用户随机提供的原始图片生成的临时认证图片及临时认证图片指纹可用。
将临时认证图片标识为认证图片，将临时认证图片指纹标识为认证图片指纹。利用认证图片样本特征确定其所属页，并更新其所属页内信息。利用认证图片指纹样本特征确定其所属页，并更新其所属页内信息及其所属页内布隆过滤器。至此图片密码生成过程结束。
图3为图片密码认证过程。
由用户提交但尚未确定其合法性的认证图片被称为未知认证图片，初始阶段用户提交未知认证图片，为减少不必要的开销先对未知认证图片的大小是否复合标准认证图片大小进行检测。如果未知认证图片大小与标准认证图片大小不符则认证失败，不进去其他操作；如果未知认证图片大小与标准认证图片大小相符则同时触发两个逻辑。
同时触发两个逻辑是为了减少不必要的查询开销。逻辑一首先提取未知认证图片的图片指纹，并根据未知认证图片指纹样本特征确定其所属页从而确定其所属页内布隆过滤器。利用未知认证图片指纹所属页内布隆过滤器快速确定未知认证图片指纹是否存在于其所属页内，如果未知认证图片指纹存在其所属页内则不对逻辑二产生影响，认证过程继续；如果未知认证图片指纹不存在其所属页内则认证失败，逻辑二被终止。逻辑二首先根据未知认证图片样本特征确定其所属页，然后在其所属页内进行查询。如果未知认证图片存在其所属页内则认证成功；如果未知认证图片不存在其所属页内则认证失败。至此图片密码认证过程结束。
以下是本方法各部分实现的介绍：
1.认证图片的生成：
OG：原始图片。
AG：认证图片。
OGSize＝sizeof(OG)：原始图片比特位，该值为用户提交的原始图片大小实际值。
AGSize＝sizeof(AG)：认证图片比特位，该值为预先设定的固定值。
原始图片生成临时认证图片的伪代码：
2.图片指纹提取：
GID：由认证图片提取的图片指纹。
GIDSize＝sizeof(GID)：图片指纹对应的比特位。
Slicing＝AGSize/GIDSize：根据认证图片大小及图片指纹大小对认证图片进行分片处理，每一片为图片指纹贡献一个比特位。
：根据分片大小确定片内贡献比特位由片内第几比特位提供。对片大小进行以2为底取对数并对结果向上取整，片内前MakeGIDBits位用来确定片内第几比特位为图片指纹贡献一位。
3.布隆过滤器构造：
影响布隆过滤器性能的因素：
InputNum：输入元素个数。
BitArraySize：位数组大小。
HashNum：哈希函数个数。
ErrorRate：误差率。
当HashNum＝(ln2)*(BitArraySize/InputNum)时ErrorRate最小。
当BitArraySize＞＝InputNum*lg(1/ErrorRate)时满足误差率最大不超过ErrorRate。
为保证布隆过滤器的位数组有一定比例冗余0，BitArraySize＝C*Input*lg(1/ErrorRate)，其中C为大于1的常数。
综合以上分析，则应用于本方法的图片指纹布隆过滤器的相关参数为：
GIDHashNum＝(ln2)*(GIDBitArraySize/GIDNum)
GIDBitArraySize＝CGID*GIDNum*lg(1/GIDErrorRate)
GIDHashNum：用于构建图片指纹布隆过滤器所需的哈希函数数目。
GIDBitArraySize：用于构建图片指纹布隆过滤器所需的位数组大小。
GIDNum：图片指纹预期最大容量。
GIDErrorRate：图片指纹布隆过滤器允许的最大错误率。
CGID：为保证图片指纹布隆过滤器对应位数组有一定比例的冗余0所需常数。
4.构造布隆过滤器所需的部分哈希函数示例：
以下哈希函数将图片指纹当做字符串处理。
Sax哈希函数伪代码：
SDBM哈希函数伪代码：
RS哈希函数伪代码：
JS哈希函数伪代码：
BKDR哈希函数伪代码：
DJB哈希函数伪代码：
DEK哈希函数伪代码：
DP哈希函数伪代码：
bp_hash(char*key)
hash＝0//初始化哈希值
hash＝hash＜＜7^(*key++)//对字符串进行循环处理生成最终哈希值
FNV哈希函数伪代码：
AP哈希函数伪代码：
5.图片指纹相似度计算：
Lev：最短编辑距离算法。
Lcs：最大公共子序列算法。
计算图片指纹的加权相似度：
LevSim＝2*Lev(x，y)/(len(x)+len(y))：计算图片指纹的最短编辑距离相似度。
LevSim：图片指纹的最短编辑距离相似度。
Lev(x，y)：图片指纹x和图片指纹y的最短编辑距离。
len(x)，len(y)：图片指纹x和图片指纹y的长度。
LcsSim＝2*Lcs(x，y)/(len(x)+len(y))：计算图片指纹的最大公共子序列相似度。
LcsSim：图片指纹的最大公共子序列相似度。
Lcs(x，y)：图片指纹x和图片指纹y的最大公共子序列。
len(x)，len(y)：图片指纹x和图片指纹y的长度。
GIDSim＝p*LevSim+q*LcsSim(0＜p＜1，0＜q＞1，p+q＝1)：计算图片指纹的加权相似度。
GIDSim：图片指纹的加权相似度。
p：图片指纹最短编辑距离相似度的权值。
q：图片指纹最大公共子序列相似度的权值。
6.分页算法：
分页算法维护的树型结构：
16叉树，以16进制解析认证图片，在规定范围内每一个16进制数对应16叉树的一个节点。
根节点无键值。
N层，N由预期认证图片的最大样本容量或认证图片指纹的最大样本容量决定。
PagingAddrSize＝N*4(bits)：认证图片页地址大小为该16叉树层数与4的乘积。
PagingAddrSize：认证图片页地址大小或认证图片指纹页地址大小。
PagingSize＝Size/PagingAddrSize：页容量为认证图片大小或认证图片指纹大小与页地址大小的商。
PagingSize：页容量。
Size：认证图片大小或认证图片指纹大小。
认证图片或认证图片指纹存放在其页地址确定的页内。
页地址提取：利用计算所得的页地址大小，提取认证图片或认证图片指纹的前PagingAddrSize位作为页地址。
认证图片或认证图片指纹所属页确定：将页地址解析为16进制数序列，按照该16进制数序列遍历16叉树至叶节点获取该认证图片或认证图片指纹所属页地址。
7.关于认证图片大小、认证图片指纹大小设置问题
认证图片大小可根据安全性要求预先设定，以认证图片大小100KB为例两张认证图片相同的概率为1/2800000。
认证图片指纹大小可根据安全性要求预先设定，以认证图片指纹大小1024b为例两个认证图片指纹相同的概率为1/21024。
Claims (10)
1.一种基于信息指纹技术的图片密码生成认证方法，其特征在于，该方法包括：
获取原始图片(OG)；
根据所述原始图片生成认证图片(AG)；
根据所述认证图片提取图片指纹(GID)；
根据所述认证图片及图片指纹特征创建各自页表(Paging)；
根据所述页表及图片指纹计算认证图片的图片指纹相似度(GIDSim)：
构建哈希函数(Hash)库；
根据所述哈希函数库构造布隆过滤器(Bloomfilter)；
根据以上所述完成图片密码生成及认证过程。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述获取原始图片具体为：由用户随机选择提供原始图片。
3.如权利要求1、2所述的方法，其特征在于：所述的认证图片生成具体为：对用户提供的原始图片按照预先制定的标准进行标准化处理。
4.如权利要求1、3所述的方法，其特征在于：所述的图片指纹提取具体为：按照特定算法以经过标准化处理生成的认证图片为基础生成。
5.如权利要求1、3、4所述的方法，其特征在于：所述的页表构建具体为：根据图片指纹样本特征构建图片指纹页表，用于快速计算图片指纹相似度；根据认证图片样本特征构建认证图片页表，用于快速定位认证图片。
6.如权利要求1、5所述的方法，其特征在于：所述的图片指纹相似度计算具体为：对该图片指纹计算其最长公共子串(LCS)相似度及最短编辑距离(LEV)相似度的加权相似度。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的哈希函数库构建具体为：编写以性能稳定的哈希函数组成的哈希函数库供布隆过滤器使用。
8.如权利要求1、7所述的方法，其特征在于：所述的布隆过滤器构造具体为：根据样本容量及图片指纹特征，以不大于错误率阈值为条件生成用于快速检测用户所提供的认证图片的图片指纹存在与否的布隆过滤器。
9.如权利要求1-8所述的方法，其特征在于：所述的图片密码生成过程具体为：用户随机提供用于生成认证图片的原始图片；对该原始图片进行标准化处理，生成临时认证图片；提取临时认证图片的图片指纹；计算该临时认证图片的图片指纹所在页内的图片指纹相似度，跟据该临时认证图片的图片指纹相似度是否超过相似度阈值采取相应策略，如果该临时认证图片的图片指纹相似度超过相似度阈值则重复前述步骤，如果该临时认证图片的图片指纹相似度未超过相似度阈值则临时认证图片变为认证图片，临时认证图片指纹变为认证图片指纹；更新认证图片所属页内信息及认证图片的图片指纹所属页内信息及布隆过滤器；至此认证图片生成完成。
10.如权利要求1-8所述的方法，其特征在于：所述的图片密码认证证过程具体为：用户提交未知认证图片；先判断未知认证图片大小是否符合标准，如果不符合标准则认证失败，如果符合标准则继续进行认证；为减少不必要的查询开销该动作将同时触发两个逻辑，逻辑一利用该未知认证图片的图片指纹所在页内的布隆过滤器快速确认该未知认证图片的图片指纹是否存在，逻辑二跟据未知认证图片的图片特征定位该未知认证图片所属页，并在页内进行查询；逻辑一有终止逻辑二的权限，这种设定可以保证当未知认证图片为非法认证图片时认证过程可以快速终止避免不必要的查询开销；当未知认证图片的图片指纹在逻辑一处成功时逻辑二继续进行，当未知认证图片在其所属页内找到完全匹配副本时，该未知认证图片被认证为合法认证图片，否则该认证图片为非法认证图片；至此未知认证图片认证完成。
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|
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20120215 |