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CN111738058A - 基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法 - Google Patents

基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法 Download PDF

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CN111738058A
CN111738058A CN202010377787.9A CN202010377787A CN111738058A CN 111738058 A CN111738058 A CN 111738058A CN 202010377787 A CN202010377787 A CN 202010377787A CN 111738058 A CN111738058 A CN 111738058A
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Abstract

本发明公开了一种基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，包括步骤：1)基础数据处理，包括图像裁剪、特征提取、哈希码生成以及训练集与测试集划分；2)构造生物哈希重构攻击网络，包含哈希网络以及生成对抗网络，其中，生成对抗网络包含两个阶段，第一阶段通过给定哈希码生成低分辨率图像，第二阶段结合低分辨率图像以及给定哈希码生成高分辨率图像；3)哈希网络权重更新；4)生成对抗网络权重更新；5)针对生物模板保护进行重构攻击。本发明结合语义保持以及视觉相似，通过哈希网络以及生成对抗网络从给定哈希码重构生物图像，既能通过生物识别系统验证又能与真实生物图像保持较高的视觉相似性。

Description

基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法
技术领域
本发明涉及生物识别的技术领域，尤其是指一种基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法。
背景技术
随着生物识别系统包括虹膜、人脸、指纹、声音等在不同的身份认证领域的广泛应用，人们对于生物识别的安全性问题越来越重视，同时吸引越来越多的研究者开始关注这一领域。为了避免生物模板信息泄露所造成的不可挽回的损失，研究者们提出了许多不同的生物模板保护方案，基于模板保护的生物识别系统与原始的生物识别系统区别在于特征提取单元与匹配器之间增加了一个模板保护单元。一般而言，一个理想的生物模板保护方案需要满足以下四个特性：1.不可逆性：难以从受保护的模板信息推断原始模板信息；2.可撤销性：一旦发生泄露则受保护的模板可以销毁并生成另一个受保护的模板；3.不相关性：受保护的模板无法在多个数据库间进行匹配；4.可用性：模板保护方案不应该显著降低识别系统识别率。根据生物信息保护的The ISO/IEC 24745标准，生物模板保护主要分为两种形式，既特征变换方法以及生物加密方法。在特征变换方法中，为了保护模板信息，原始的模板信息经过不可逆或者单向的变换。在验证阶段，所输入模板特征经过相同的变换操作并与数据库中已有的经过变换的模板进行匹配。而在生物加密方法中，主要根据纠错编码技术从原始模板信息生成用于辅助信息，辅助信息不包含原始模板信息中的关键信息而是主要用于原始模板的恢复。尽管两种模板保护方案各有优劣，相比于生物加密方法，特征变换方法下模板通过改变哈希参数更更容易撤销而且由于哈希空间中模板的匹配算法约束较少从而可以设计复杂的匹配算法来区分类内类间差异从而保证系统识别错误率更低。
在众多特征变换方法中，生物哈希由于其计算过程高效性以及简便性已经被广泛应用在生物识别领域。生物哈希将原始空间的生物信息映射为二值空间的离散哈希码，由于这一过程是有损且多对一的映射，从哈希码逆推原始生物信息被认为是欠定的，因此理论上从哈希码重构原始生物信息是不可行的从而保证了生物信息的安全性。但是另一方面，生物哈希的可用性依赖于哈希空间中二值哈希相似性搜索的准确性，而为了确保这一准确性，哈希映射需要满足原始空间与哈希空间中的数据存在一定程度的相似性关联，我们称之为相似性保持。这种相似性保持特征无可避免地为生物模板的数据安全带来隐患，越来越多的攻击者试图利用这种特性从经过变换的生物模板重构原始生物数据。对于生物图像重构攻击方面的研究不仅可以引起相关研究者对于生物哈希算法的安全性重视，同时启发研究者在相关哈希算法设计过程中引入必要的机制防范可能的安全性风险。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，解决传统重构攻击方法中重构图像无法满足视觉真实性的问题，利用给定哈希码所重构真实生物图像既能通过生物识别系统验证又能与真实生物图像保持较高的视觉相似性，本发明不仅可以引起相关研究者对于生物模板保护中相关生物哈希算法的安全性重视，同时启发研究者在相关生物哈希算法设计过程中引入必要的机制防范可能的安全性风险。
为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，包括以下步骤：
S1、基础数据处理，包括图像裁剪、特征提取、哈希码生成以及训练集与测试集划分；
S2、构造生物哈希重构攻击网络，包含哈希网络以及生成对抗网络，其中，生成对抗网络包含两个阶段，第一阶段通过给定哈希码生成低分辨率图像，第二阶段结合低分辨率图像以及给定哈希码生成高分辨率图像；
S3、哈希网络权重更新；
S4、生成对抗网络权重更新；
S5、针对生物模板保护进行重构攻击。
在步骤S1中，对于基础数据中图像进行裁剪分别获取低分辨率图像以及高分辨率图像，其中低分辨率为64×64，高分辨率图片为256×256，然后利用特征提取方法resnet-50提取图像特征，其中resnet-50是一种深度学习中常见的用于图像分类的网络结构，接着根据生物哈希提取方法之一的迭代量化哈希iterative quantization生成哈希码，迭代量化哈希是生物模板保护中一种通过反复迭代缩小量化误差的哈希编码方法；最后根据生物图像所属类别进行训练集以及测试集划分，选取部分类别图像包括低分辨率图像Il、高分辨率图像I以及对应哈希码y作为训练集，剩余部分类别图像包括低分辨率图像
Figure BDA0002480847510000031
高分辨率图像It以及对应哈希码yt作为测试集。
在步骤S2中，构造生物哈希重构攻击网络，包括以下步骤：
S2.1、构造一个多层的全连接网络来拟合高分辨率图像到哈希码的映射关系，此网络将高分辨率图像转换成连续变量y'用于逼近哈希码y，称这一网络为哈希网络，该哈希网络主要用于解决哈希码不可导的问题，从而进一步优化重构图像对应哈希码与输入哈希码之间的汉明距离；高分辨率图像所提取的哈希码经过不同的隐藏层后，再经过一个激活函数层sigmoid，并输出最终的近似连续变量y'；其中，哈希网络包含1个隐藏层和1个输出层，隐藏层包含一个全连接层FC和一个激活函数层sigmoid，输出层包含一个全连接层FC和一个激活函数层sigmoid；
S2.2、构造一个生成对抗网络用于拟合哈希码到图像的映射关系，从而满足图像空间的视觉相似性，同时将哈希网络融合到生成对抗网络中形成重构攻击模型，哈希网络用于指导生成对抗网络在哈希空间的语义表达，从而满足哈希空间的语义不变形；生成对抗网络包含第一阶段生成器G0、第二阶段生成器G1和第一阶段鉴别器D0、第二阶段鉴别器D1，重构攻击模型的第一阶段首先通过给定哈希码y生成低分辨率图像Il，然后第二阶段结合低分辨率图像Il以及给定哈希码y生成高分辨率图像I；假设
Figure BDA0002480847510000041
表示卷积层-归一化层-Relu层结构，
Figure BDA0002480847510000042
表示卷积层-归一化层-leakyRelu层结构，其中n表示卷积核层数，s表示步长；在第一阶段生成器G0中，哈希码首先和高斯噪声z合并，然后依次通过一个包含4个
Figure BDA0002480847510000043
的上采样块和一个3×3卷积层，最后经过一个激活函数层Tanh输出低分辨率重构图像
Figure BDA0002480847510000044
在第一阶段鉴别器D0中，重构图像
Figure BDA0002480847510000045
经过一个包含4个
Figure BDA0002480847510000046
的下采样块输出一个张量，此时哈希码y依次经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个张量合并形成一个新的张量，并依次经过一个
Figure BDA0002480847510000047
和一个4×4卷积层输出判别得分；在第二阶段生成器G1中，重构图像
Figure BDA0002480847510000048
依次经过一个
Figure BDA0002480847510000049
和一个包含2个
Figure BDA00024808475100000410
的下采样块输出一个张量，此时哈希码y依次经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个张量合并形成一个新的张量，并依次经过一个
Figure BDA00024808475100000411
两个残差块以及一个包含4个
Figure BDA00024808475100000412
层的上采样块后，再依次经过一个3×3卷积层和一个激活函数层Tanh输出高分辨率重构图像
Figure BDA00024808475100000413
在第二阶段鉴别器D1中，重构图像
Figure BDA00024808475100000414
依次经过一个包含6个
Figure BDA00024808475100000415
的下采样块和2个
Figure BDA00024808475100000416
并输出一个张量，此时哈希码y依次经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个张量合并形成一个新的张量，并依次经过一个
Figure BDA00024808475100000417
和一个4×4卷积层输出判别得分。
在步骤S3中，哈希网络权重更新，包括以下步骤：
S3.1、初始化哈希网络权重参数Whash，迭代次数i＝0；
S3.2、判断迭代是否结束：若
Figure BDA0002480847510000051
成立，转至S3.3，否则迭代结束；其中，t1表示训练图像个数，b1表示批量参数大小，r表示epoch数；
S3.3、随机选取批量训练集中高分辨率图像I以及对应哈希码y；
S3.4、输入哈希码y获取连续变量y'；
S3.5、计算连续变量y'与y之间的距离，距离利用交叉熵损失衡量，表述如下：
Figure BDA0002480847510000052
其中，yi'∈(0,1),yi∈{0,1},i＝1,2,...,n,yi'和yi分别表示y'以及y的第i位；
S3.6、利用adam优化器更新权重参数，表示如下：
Figure BDA0002480847510000053
其中,
Figure BDA0002480847510000054
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数，l1表示学习率，
Figure BDA0002480847510000055
表示微分符号；
S3.7、迭代次数i＝i+1并转至S3.2。
在步骤S4中，生成对抗网络权重更新，包括以下步骤：
S4.1、初始化哈希网络权重参数
Figure BDA0002480847510000056
迭代次数j,k＝0；
S4.2、判断迭代是否结束：若
Figure BDA0002480847510000057
成立，转至S4.3，否则迭代结束；其中，t表示训练图像个数，b2表示批量参数大小，p表示epoch数；
S4.3、随机选取批量训练集中低分辨率图像Il以及对应哈希码y；
S4.4、输入哈希码y生成低分辨率图像
Figure BDA00024808475100000613
S4.5、计算对抗损失，表示如下：
Figure BDA0002480847510000061
其中，z表示随机高斯噪声，G0表示第一阶段生成器，D0表示第一阶段鉴别器，D0(Il,y)表示第一阶段鉴别器D0以低分辨率图像Il以及哈希码y作为输入的输出，G0(z,y)表示第一阶段生成器G0以噪声z以及哈希码y作为输入所输出的低分辨率重构图像
Figure BDA0002480847510000062
D0(G0(z,y),y)表示第一阶段鉴别器D0以重构图像
Figure BDA0002480847510000063
以及哈希码y作为输入的输出，
Figure BDA0002480847510000064
表示低分辨率图像Il以及哈希码y作为变量的联合分布期望，Ez,y表示噪声z以及哈希码y作为变量的联合分布期望；
S4.6、利用adam优化器更新权重参数，表示如下：
Figure BDA0002480847510000065
Figure BDA0002480847510000066
其中，
Figure BDA0002480847510000067
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数,l2表示学习率，
Figure BDA0002480847510000068
表示微分符号；
S4.7、迭代次数j＝j+1并转至S4.2；
S4.8、判断迭代是否结束：若
Figure BDA0002480847510000069
成立，转至S4.9，否则迭代结束；其中t表示训练图像个数，b3表示批量参数大小,q表示epoch数；
S4.9、随机选取批量训练集中高分辨率图像I以及对应哈希码y；
S4.10、输入哈希码y经过第一阶段生成器G0生成低分辨率图像
Figure BDA00024808475100000610
S4.11、输入哈希码y以及低分辨率图像
Figure BDA00024808475100000611
经过第二阶段生成器G1生成高分辨率重构图像
Figure BDA00024808475100000612
S4.12、计算哈希空间语义损失，表示如下：
Figure BDA0002480847510000071
其中，H‘表示哈希网络；
S4.13、计算对抗损失，表示如下：
Figure BDA0002480847510000072
其中，G1表示第二阶段生成器,D1表示第二阶段鉴别器，D1(I,y)表示第二阶段鉴别器D1以高分辨率图像I以及哈希码y作为输入的输出，
Figure BDA0002480847510000073
表示第二阶段生成器G1以低分辨率重构图
Figure BDA0002480847510000074
像以及哈希码y作为输入所输出的高分辨率重构图像
Figure BDA0002480847510000075
表示第二阶段鉴别器以重构图像
Figure BDA0002480847510000076
以及哈希码y作为输入的输出，EI,y表示高分辨率图像I以及哈希码y作为变量的联合分布期望，
Figure BDA0002480847510000077
表示低分辨率重构图
Figure BDA0002480847510000078
以及哈希码y作为变量的联合分布期望；
S4.14、计算重构攻击网络整体损失，表示如下：
L＝L0+L1+λ·Lsem
其中，λ表示语义损失权重；
S4.15、利用adam优化器更新权重参数，表示如下：
Figure BDA0002480847510000079
Figure BDA00024808475100000710
其中，
Figure BDA00024808475100000711
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数,l2表示学习率；
S4.16、迭代次数k＝k+1并转至S4.8。
在步骤S5中，针对生物模板保护进行重构攻击，包括以下步骤：
S5.1、初始化迭代次数m＝0，汉明距离d＝1，攻击次数t，攻击有效阈值θ；
S5.2、选取测试集中哈希码yt；
S5.3、判断攻击是否结束：若m＜t成立，转至S5.4，否则转至S5.7；
S5.4、输入哈希码yt经过第一阶段生成器G0生成低分辨率图像
Figure BDA0002480847510000081
S5.5、输入哈希码yt以及低分辨率图像
Figure BDA0002480847510000082
经过第二阶段生成器G1生成图像
Figure BDA0002480847510000083
并通过哈希网络H'提取连续变量y'；
S5.6、连续变量y'经过以下量化操作输出yh：
Figure BDA0002480847510000084
其中，y'k表示连续变量y'的第k位；
S5.7、若d＞||y-yh||ham,则d＝||y-yh||ham,
Figure BDA0002480847510000085
其中，||||ham表示归一化汉明距离，
Figure BDA0002480847510000086
表示待输出重构图像；
S5.8、m＝m+1并转至S5.3；
S5.9、若d＜θ，其中θ表示识别系统判定阈值，则攻击成功，输出重构图像
Figure BDA0002480847510000087
否则攻击失败。
本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
1、本发明方法首次将针对生物模板保护的重构攻击中重构图像的语义不变形以及视觉相似性相结合，使得重构图像既能通过生物识别系统验证又能与真实生物图像保持较高的视觉相似性。
2、本发明方法通过引入哈希网络学习图像到哈希码的映射关系用于逼近真实生物哈希码，使得重构攻击不需要获取生物哈希算法先验知识，同时适用于生物模板保护中不同的生物哈希算法。
3、本发明方法首次引入生成对抗网络用于针对给定生物模板保护的重构攻击，生成对抗网络通过学习到哈希码到图像的映射关系，使得重构图像与真实图像保持一定视觉真实性。
4、本发明方法通过有效的重构攻击可以引起相关研究者对于生物模板保护中生物哈希算法的安全性重视，同时启发研究者在相关哈希算法设计过程中引入必要的机制防范可能的安全性风险。
附图说明
图1为本发明方法逻辑流程框架图。
图2为本发明使用的哈希网络H'架构图。
图3为本发明使用的第一阶段生成器G0架构图。
图4为本发明使用的第一阶段鉴别器D0架构图。
图5为本发明使用的第二阶段生成器G1架构图。
图6为本发明使用的第二阶段鉴别器D1架构图。
图7为实施例中选取重构攻击成功中部分原始图像与重构图像对比图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明，但本发明的实施方式不限于此。
参见图1至图7所示，本实施例所提供的基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，包括以下步骤：
1)基础数据处理，包括图像裁剪，特征提取，哈希码生成，以及训练集与测试集划分。
表1训练集以及测试集
Figure BDA0002480847510000091
本实例所选数据集为CMU PIE，由卡内基梅隆大学计算机系研究人员所采集的68个不同个体在不同姿态，表情以及光照条件下的40000张人脸图像，本文选取在同一种姿势下的68个个体的不同人脸图像作为本文的数据集，每个个体包含24张不同光照以及表情下的人脸图像，其中包含60个个体的1440张人脸图像作为本文训练集图像，另外8个个体的192张人脸图片作为本文训练集图像，对于数据集中图像进行裁剪分别获取低分辨率图像以及高分辨率图像，其中低分辨率为64×64，高分辨率图片为256×256，然后利用特征提取方法resnet-50提取图像特征，其中resnet-50是一种深度学习中常见的用于图像分类的网络结构，然后根据生物哈希提取方法之一的迭代量化哈希iterative quantization生成哈希码，哈希码长度为512比特，其中迭代量化哈希是生物模板保护中一种通过反复迭代缩小量化误差的哈希编码方法；最后根据生物图像所属类别进行训练集以及测试集划分，分别选取部分类别图像包括低分辨率图像Il、高分辨率图像I以及对应哈希码y作为训练集，剩余部分类别图像包括低分辨率图像
Figure BDA0002480847510000103
高分辨率图像It以及对应哈希码yt作为测试集。
2)构造生物哈希重构攻击网络，包含哈希网络以及生成对抗网络，其中，生成对抗网络包含两个阶段，第一阶段通过给定哈希码生成低分辨率图像，第二阶段结合低分辨率图像以及给定哈希码生成高分辨率图像；
2.1)哈希网络如图2所示，包含1个隐藏层和1个输出层，图像经过特征提取算法resnet-50所提取特征作为输入，隐藏层包含一个全连接层FC和一个激活函数层sigmoid，输出层包含一个全连接层FC和一个激活函数层sigmoid。
2.2)生成对抗网络第一阶段生成器G0、第二阶段生成器G1和第一阶段鉴别器D0、第二阶段鉴别器D1分别如图3至图6所示，其中N表示卷积核层数，s表示卷积步长；假设
Figure BDA0002480847510000101
表示卷积层-归一化层-Relu层结构，
Figure BDA0002480847510000102
表示卷积层-归一化层-leakyRelu层结构，其中n表示卷积核层数以及s表示步长；在第一阶段生成器G0中，哈希码首先和高斯噪声z合并然后通过一个包含4个
Figure BDA0002480847510000111
Figure BDA0002480847510000112
的上采样块和一个3×3卷积层，最后经过一个激活函数层Tanh输出重构图像
Figure BDA0002480847510000113
在第一阶段鉴别器D0中，重构图像
Figure BDA0002480847510000114
经过一个包含4个
Figure BDA0002480847510000115
Figure BDA0002480847510000116
的下采样块输出一个张量，此时哈希码y经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个张量合并形成一个新的张量，并经过一个
Figure BDA0002480847510000117
和一个4×4卷积层输出判别得分；在第二阶段生成器G1中，重构图像
Figure BDA0002480847510000118
经过一个
Figure BDA0002480847510000119
一个包含2个
Figure BDA00024808475100001110
的下采样块输出一个张量，此时哈希码y经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个张量合并形成一个新的张量，并经过一个
Figure BDA00024808475100001111
两个残差块以及一个包含4个
Figure BDA00024808475100001112
Figure BDA00024808475100001113
的上采样块，然后经过一个3×3卷积层和一个激活函数层Tanh输出高分辨率重构图像
Figure BDA00024808475100001114
在第二阶段鉴别器D1中，重构图像
Figure BDA00024808475100001115
经过一个包含6个
Figure BDA00024808475100001116
的下采样块和2个
Figure BDA00024808475100001117
并输出一个张量，此时哈希码y经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个块合并形成一个新的张量，并经过一个
Figure BDA00024808475100001118
和一个4×4卷积层输出判别得分。
3)哈希网络权重更新。
3.1)采用Xavier方法初始化哈希网络权重参数Whash，迭代次数i＝0；
3.2)判断迭代是否结束，若
Figure BDA00024808475100001119
成立，转至3.3)，否则迭代结束；其中训练图像个数t1＝1440，批量参数大小b1＝64，迭代次数r＝1000；
3.3)随机批量选取训练集64对256*256高分辨率图像I以及哈希码y；
3.4)输入哈希码通过哈希网络获取连续变量y'；
3.5)计算连续变量y'与y之间的距离，距离利用交叉熵损失衡量，表述如下：
Figure BDA0002480847510000121
其中，yi'∈(0,1),yi∈{0,1},i＝1,2,...,n,yi'和yi分别表示y'以及y的第i位；
3.6)利用adam优化器(adam优化器超参数β1,β2分别设置为0.5,0.999)更新权重参数，表示如下：
Figure BDA0002480847510000122
其中,
Figure BDA0002480847510000123
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数，l1表示学习率，
Figure BDA0002480847510000124
表示微分符号；
3.7)迭代次数i＝i+1并转至3.2)。
4)生成对抗网络权重更新。
4.1)初始化哈希网络权重参数
Figure BDA0002480847510000125
迭代次数j,k＝0；
4.2)判断迭代是否结束，若
Figure BDA0002480847510000126
成立，转至4.3)，否则迭代结束；其中训练图像个数t＝1440，批量处理大小b2＝64，迭代次数p＝600；
4.3)随机批量选取训练集64对64*64低分辨率图像Il以及对应哈希码y；
4.4)输入哈希码y通过第一阶段生成器G0生成重构图像
Figure BDA0002480847510000127
4.5)计算对抗损失，表示如下：
Figure BDA0002480847510000128
其中，z表示随机高斯噪声，G0表示第一阶段生成器,D0表示第一阶段鉴别器，D0(Il,y)表示第一阶段鉴别器D0以低分辨率图像Il以及哈希码y作为输入的输出，G0(z,y)表示第一阶段生成器G0以噪声z以及哈希码y作为输入所输出的低分辨率重构图像
Figure BDA0002480847510000129
D0(G0(z,y),y)表示第一阶段鉴别器D0以重构图像
Figure BDA00024808475100001210
以及哈希码y作为输入的输出，
Figure BDA0002480847510000131
表示低分辨率图像Il以及哈希码y作为变量的联合分布期望，Ez,y表示噪声z以及哈希码y作为变量的联合分布期望；
4.6)利用adam优化器更新权重参数，表示如下：
Figure BDA0002480847510000132
Figure BDA0002480847510000133
其中，
Figure BDA0002480847510000134
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数,l2表示学习率，
Figure BDA0002480847510000135
表示微分符号；
利用adam优化器更新权重参数
Figure BDA0002480847510000136
adam优化器超参数β1,β2分别设置为0.5,0.999；
4.7)迭代次数j＝j+1并转至4.2)；
4.8)判断迭代是否结束：若
Figure BDA0002480847510000137
成立，转至4.9)，否则迭代结束，其中训练图像个数t＝1440，批量处理大小b3＝32，迭代次数q＝600；
4.9)随机批量选取训练集64对256*256高分辨率图像I以及哈希码y；
4.10)输入哈希码y经过第一阶段生成器G0生成64*64低分辨率图像
Figure BDA0002480847510000138
4.11)输入哈希码y以及低分辨率图像
Figure BDA0002480847510000139
经过第二阶段生成器G1生成256*256高分辨率图像
Figure BDA00024808475100001310
4.12)计算语义损失
Figure BDA00024808475100001311
其中，H‘表示哈希网络；
4.13)计算对抗损失
Figure BDA00024808475100001312
其中，G1表示第二阶段生成器,D1表示第二阶段鉴别器，D1(I,y)表示第二阶段鉴别器D1以高分辨率图像I以及哈希码y作为输入的输出，
Figure BDA00024808475100001313
表示第二阶段生成器G1以低分辨率重构图
Figure BDA00024808475100001314
像以及哈希码y作为输入所输出的高分辨率重构图像
Figure BDA00024808475100001315
Figure BDA00024808475100001316
表示第二阶段鉴别器D1以重构图像
Figure BDA00024808475100001317
以及哈希码y作为输入的输出，EI,y表示高分辨率图像I以及哈希码y作为变量的联合分布期望，
Figure BDA00024808475100001318
表示低分辨率重构图
Figure BDA0002480847510000141
以及哈希码y作为变量的联合分布期望；
4.14)计算重构攻击网络整体损失L＝L0+L1+λ·Lsem；其中，λ表示语义损失权重；
4.15)利用adam优化器更新权重参数，表示如下：
Figure BDA0002480847510000142
Figure BDA0002480847510000143
其中，
Figure BDA0002480847510000144
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数,l2表示学习率；
利用adam优化器更新权重参数
Figure BDA0002480847510000145
adam优化器超参数β1,β2分别设置为0.9,0.999；
4.16)迭代次数k＝k+1并转至4.8)。
5)针对生物模板保护进行重构攻击。
5.1)初始化迭代次数m＝0，汉明距离d＝1，攻击次数t＝1000，攻击有效阈值θ＝0.4；
5.2)从测试集中选取待攻击用户对应哈希码yt,其中哈希码长度为512比特；
5.3)判断攻击是否结束：若m＜k成立，转至5.4)，否则转至5.7)；
5.4)输入哈希码yt经过第一阶段生成器G0生成低分辨率图像
Figure BDA0002480847510000146
5.5)输入哈希码yt以及低分辨率图像
Figure BDA0002480847510000147
经过第二阶段生成器G1生成图像
Figure BDA0002480847510000148
并通过哈希网络H'提取连续变量y'；
5.6)连续变量y'经过以下量化操作输出yh：
Figure BDA0002480847510000149
其中，y'k表示连续变量y'的第k位；
5.7)若d＞||y-yh||ham,则d＝||y-yh||ham,
Figure BDA0002480847510000151
其中，||||ham表示归一化汉明距离，
Figure BDA0002480847510000152
表示待输出重构图像；
5.8)m＝m+1并转至5.3)；
5.9)若d＜θ，其中θ表示识别系统判定阈值，则攻击成功，输出重构图像
Figure BDA0002480847510000153
否则攻击失败。
实验结果：
本实例在针对测试集中192个哈希码进行重构攻击，最终攻击成功率为0.89。选取重构攻击成功中部分原始图像与重构图像对比，参见图7所示，第一行为原始图像，第二行为重构图像。
综上所述，本发明为针对生物模板保护的重构攻击引入了全连接网络以及生成对抗网络的架构，提出了一种既能通过生物识别系统验证又能与真实生物图像保持较高的视觉相似性的重构攻击方法。这一攻击方法不仅可以引起相关研究者对于生物哈希算法的安全性重视，同时启发研究者在相关哈希算法设计过程中引入必要的机制防范可能的安全性风险。
上述实施例为本发明较佳实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合。

Claims (6)

1.基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基础数据处理，包括图像裁剪、特征提取、哈希码生成以及训练集与测试集划分；
S2、构造生物哈希重构攻击网络，包含哈希网络以及生成对抗网络，其中，生成对抗网络包含两个阶段，第一阶段通过给定哈希码生成低分辨率图像，第二阶段结合低分辨率图像以及给定哈希码生成高分辨率图像；
S3、哈希网络权重更新；
S4、生成对抗网络权重更新；
S5、针对生物模板保护进行重构攻击。
2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，其特征在于：在步骤S1中，对于基础数据中图像进行裁剪分别获取低分辨率图像以及高分辨率图像，其中低分辨率为64×64，高分辨率图片为256×256，然后利用特征提取方法resnet-50提取图像特征，其中resnet-50是一种深度学习中常见的用于图像分类的网络结构，接着根据生物哈希提取方法之一的迭代量化哈希iterative quantization生成哈希码，迭代量化哈希是生物模板保护中一种通过反复迭代缩小量化误差的哈希编码方法；最后根据生物图像所属类别进行训练集以及测试集划分，选取部分类别图像包括低分辨率图像Il、高分辨率图像I以及对应哈希码y作为训练集，剩余部分类别图像包括低分辨率图像
Figure FDA0002480847500000011
高分辨率图像It以及对应哈希码yt作为测试集。
3.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，其特征在于：在步骤S2中，构造生物哈希重构攻击网络，包括以下步骤：
S2.1、构造一个多层的全连接网络来拟合高分辨率图像到哈希码的映射关系，此网络将高分辨率图像转换成连续变量y'用于逼近哈希码y，称这一网络为哈希网络，该哈希网络主要用于解决哈希码不可导的问题，从而进一步优化重构图像对应哈希码与输入哈希码之间的汉明距离；高分辨率图像所提取的哈希码经过不同的隐藏层后，再经过一个激活函数层sigmoid，并输出最终的近似连续变量y'；其中，哈希网络包含1个隐藏层和1个输出层，隐藏层包含一个全连接层FC和一个激活函数层sigmoid，输出层包含一个全连接层FC和一个激活函数层sigmoid；
S2.2、构造一个生成对抗网络用于拟合哈希码到图像的映射关系，从而满足图像空间的视觉相似性，同时将哈希网络融合到生成对抗网络中形成重构攻击模型，哈希网络用于指导生成对抗网络在哈希空间的语义表达，从而满足哈希空间的语义不变形；生成对抗网络包含第一阶段生成器G0、第二阶段生成器G1和第一阶段鉴别器D0、第二阶段鉴别器D1，重构攻击模型的第一阶段首先通过给定哈希码y生成低分辨率图像Il，然后第二阶段结合低分辨率图像Il以及给定哈希码y生成高分辨率图像I；假设
Figure FDA0002480847500000021
表示卷积层-归一化层-Relu层结构，
Figure FDA0002480847500000022
表示卷积层-归一化层-leakyRelu层结构，其中n表示卷积核层数，s表示步长；在第一阶段生成器G0中，哈希码首先和高斯噪声z合并，然后依次通过一个包含4个
Figure FDA0002480847500000023
的上采样块和一个3×3卷积层，最后经过一个激活函数层Tanh输出低分辨率重构图像
Figure FDA0002480847500000024
在第一阶段鉴别器D0中，重构图像
Figure FDA0002480847500000025
经过一个包含4个
Figure FDA0002480847500000026
的下采样块输出一个张量，此时哈希码y依次经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个张量合并形成一个新的张量，并依次经过一个
Figure FDA0002480847500000027
和一个4×4卷积层输出判别得分；在第二阶段生成器G1中，重构图像
Figure FDA0002480847500000028
依次经过一个
Figure FDA0002480847500000031
和一个包含2个
Figure FDA0002480847500000032
的下采样块输出一个张量，此时哈希码y依次经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个张量合并形成一个新的张量，并依次经过一个
Figure FDA0002480847500000033
两个残差块以及一个包含4个
Figure FDA0002480847500000034
层的上采样块后，再依次经过一个3×3卷积层和一个激活函数层Tanh输出高分辨率重构图像
Figure FDA0002480847500000035
在第二阶段鉴别器D1中，重构图像
Figure FDA0002480847500000036
依次经过一个包含6个
Figure FDA0002480847500000037
的下采样块和2个
Figure FDA0002480847500000038
并输出一个张量，此时哈希码y依次经过一个全连接层和一个leaky-Relu层输出一个张量，以上两个张量合并形成一个新的张量，并依次经过一个
Figure FDA0002480847500000039
和一个4×4卷积层输出判别得分。
4.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，其特征在于：在步骤S3中，哈希网络权重更新，包括以下步骤：
S3.1、初始化哈希网络权重参数Whash，迭代次数i＝0；
S3.2、判断迭代是否结束：若
Figure FDA00024808475000000310
成立，转至S3.3，否则迭代结束；其中，t1表示训练图像个数，b1表示批量参数大小，r表示epoch数；
S3.3、随机选取批量训练集中高分辨率图像I以及对应哈希码y；
S3.4、输入哈希码y获取连续变量y'；
S3.5、计算连续变量y'与y之间的距离，距离利用交叉熵损失衡量，表述如下：
Figure FDA00024808475000000311
其中，y′i∈(0,1),yi∈{0,1},i＝1,2,...,n,y′i和yi分别表示y'以及y的第i位；
S3.6、利用adam优化器更新权重参数，表示如下：
Figure FDA00024808475000000312
其中,
Figure FDA0002480847500000041
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数，l1表示学习率，
Figure FDA0002480847500000042
表示微分符号；
S3.7、迭代次数i＝i+1并转至S3.2。
5.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，其特征在于：在步骤S4中，生成对抗网络权重更新，包括以下步骤：
S4.1、初始化哈希网络权重参数
Figure FDA0002480847500000043
迭代次数j,k＝0；
S4.2、判断迭代是否结束：若
Figure FDA0002480847500000044
成立，转至S4.3，否则迭代结束；其中，t表示训练图像个数，b2表示批量参数大小，p表示epoch数；
S4.3、随机选取批量训练集中低分辨率图像Il以及对应哈希码y；
S4.4、输入哈希码y生成低分辨率图像
Figure FDA00024808475000000411
S4.5、计算对抗损失，表示如下：
Figure FDA0002480847500000045
其中，z表示随机高斯噪声，G0表示第一阶段生成器，D0表示第一阶段鉴别器，D0(Il,y)表示第一阶段鉴别器D0以低分辨率图像Il以及哈希码y作为输入的输出，G0(z,y)表示第一阶段生成器G0以噪声z以及哈希码y作为输入所输出的低分辨率重构图像
Figure FDA0002480847500000046
D0(G0(z,y),y)表示第一阶段鉴别器D0以重构图像
Figure FDA0002480847500000047
以及哈希码y作为输入的输出，
Figure FDA0002480847500000048
表示低分辨率图像Il以及哈希码y作为变量的联合分布期望，Ez,y表示噪声z以及哈希码y作为变量的联合分布期望；
S4.6、利用adam优化器更新权重参数，表示如下：
Figure FDA0002480847500000049
Figure FDA00024808475000000410
其中，
Figure FDA0002480847500000051
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数,l2表示学习率，
Figure FDA0002480847500000052
表示微分符号；
S4.7、迭代次数j＝j+1并转至S4.2；
S4.8、判断迭代是否结束：若
Figure FDA0002480847500000053
成立，转至S4.9，否则迭代结束；其中t表示训练图像个数，b3表示批量参数大小,q表示epoch数；
S4.9、随机选取批量训练集中高分辨率图像I以及对应哈希码y；
S4.10、输入哈希码y经过第一阶段生成器G0生成低分辨率图像
Figure FDA0002480847500000054
S4.11、输入哈希码y以及低分辨率图像
Figure FDA0002480847500000055
经过第二阶段生成器G1生成高分辨率重构图像
Figure FDA0002480847500000056
S4.12、计算哈希空间语义损失，表示如下：
Figure FDA0002480847500000057
其中，H‘表示哈希网络；
S4.13、计算对抗损失，表示如下：
Figure FDA0002480847500000058
其中，G1表示第二阶段生成器,D1表示第二阶段鉴别器，D1(I,y)表示第二阶段鉴别器D1以高分辨率图像I以及哈希码y作为输入的输出，
Figure FDA0002480847500000059
表示第二阶段生成器G1以低分辨率重构图
Figure FDA00024808475000000510
像以及哈希码y作为输入所输出的高分辨率重构图像
Figure FDA00024808475000000511
Figure FDA00024808475000000512
表示第二阶段鉴别器D1以重构图像
Figure FDA00024808475000000513
以及哈希码y作为输入的输出，EI,y表示高分辨率图像I以及哈希码y作为变量的联合分布期望，
Figure FDA00024808475000000514
表示低分辨率重构图
Figure FDA00024808475000000515
以及哈希码y作为变量的联合分布期望；
S4.14、计算重构攻击网络整体损失，表示如下：
L＝L0+L1+λ·Lsem
其中，λ表示语义损失权重；
S4.15、利用adam优化器更新权重参数，表示如下：
Figure FDA0002480847500000061
Figure FDA0002480847500000062
其中，
Figure FDA0002480847500000063
分别表示第i次迭代以及第i+1次迭代权重参数,l2表示学习率；
S4.16、迭代次数k＝k+1并转至S4.8。
6.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的针对生物模板保护的重构攻击方法，其特征在于：在步骤S5中，针对生物模板保护进行重构攻击，包括以下步骤：
S5.1、初始化迭代次数m＝0，汉明距离d＝1，攻击次数t，攻击有效阈值θ；
S5.2、选取测试集中哈希码yt；
S5.3、判断攻击是否结束：若m＜t成立，转至S5.4，否则转至S5.7；
S5.4、输入哈希码yt经过第一阶段生成器G0生成低分辨率图像
Figure FDA0002480847500000064
S5.5、输入哈希码yt以及低分辨率图像
Figure FDA0002480847500000065
经过第二阶段生成器G1生成图像
Figure FDA0002480847500000066
并通过哈希网络H'提取连续变量y'；
S5.6、连续变量y'经过以下量化操作输出yh：
Figure FDA0002480847500000067
其中，y'k表示连续变量y'的第k位；
S5.7、若d＞||y-yh||ham,则d＝||y-yh||ham,
Figure FDA0002480847500000068
其中，|| ||ham表示归一化汉明距离，
Figure FDA0002480847500000071
表示待输出重构图像；
S5.8、m＝m+1并转至S5.3；
S5.9、若d＜θ，其中θ表示识别系统判定阈值，则攻击成功，输出重构图像
Figure FDA0002480847500000072
否则攻击失败。
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