通过提出一个新的综合框架，本文解决了不可逆转的生物特征模板的不可链接性缺乏系统定量分析的问题，并将该方法应用于评估四种最先进的生物特征模板保护技术的不可链接性，包括生物特征盐化、布隆过滤器、同态加密和块重映射。对于最后一种技术，将提出的框架与其他现有指标进行比较以展示其优势。
Nov, 2023
本文就生物识别技术面临的问题进行了调查，包括认知性能、安全性、公平性、数据归集和用户隐私等，并提出了如何解决这些问题以提高其安全性和公信力的建议。
May, 2021
通过在信号水平上选择关键策略，提出一种竞争式可取消方案的安全改进，以防止对人脸识别系统的敌对攻击。实验结果表明，基于最安全阈值的某些策略可以完全阻止迭代优化的敌对攻击，而对于最实用的阈值，攻击成功率可降低到约 5.0%。
Oct, 2023
生物测量学在识别准确性方面表现出了其能力。本文提出了一种理论分析方法来解决生物识别系统的可区分性问题，并展示了人口规模与避免冲突所需的独立位数之间的简单关系。研究结果令人鼓舞，因为整个地球人口的生物测量数据可以储存在一个普通硬盘上，还留有一些空间用于噪声和冗余。
使用生物特征识别广泛应用，但随着对该技术的隐私和安全性的关注，普遍认为的模板不可逆转的观点已经被证明是错误的。因此，本文旨在综述生物特征识别中逆向生物特征问题的不同方面，包括问题本身、问题的评估以及问题的缓解。
Jan, 2024
提出了一种通过在原始模板中隐藏子模板并使用足够多的冗余点来保护生物特征模板信息的混淆方法，并使用生成对抗网络（GAN）生成的合成面部图像作为安全保险库授权系统中的随机冗余点，该方法在测试中表现良好且不会对准确性产生不利影响。
Apr, 2024
提出了一种高效的隐私保护多生物特征识别系统，通过利用来自不同类型生物特征的频繁二进制模式中包含的低类内变异属性，设计了一种多生物特征分箱方案，实验结果表明，该多生物特征识别系统可以将计算工作量降低约 57%（索引最多三种生物特征类型）和 53%（索引最多两种生物特征类型），同时提高了基准生物特征系统在高安全阈值下的生物特征性能。
使用创新的图像扭曲技术，我们介绍一种能使面部图像对肉眼不可识别但仍可由自定义嵌入神经网络模型识别的生物特征认证系统，通过在 MNIST 和 LFW 数据集上的实验评估其有效性，并基于传统比较指标进行比较。
Feb, 2024
介绍了一种生成软糖手指的新方法，并在介绍的中等规模的假指纹数据库上评估了两种不同的指纹验证系统。通过三种不同的实验情境考虑，即：使用真实指纹进行注册和测试、使用假指纹进行注册和测试以及使用真实指纹进行注册并使用假指纹进行测试。此项研究结果表明光学扫描和热扫描传感器中的两种系统均易受直接攻击。
Jul, 2022
通过嵌入和聚合机制，该文提出一种学习方法来保护组成员隐私和安全，并在人脸识别实验中展示了该方法带来的安全和隐私性能和鉴定 / 辨认性能的卓越平衡。
Apr, 2019