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第1章 消息鉴别概述1

1.1 信息安全与消息鉴别1

1.2 消息鉴别的要求2

1.3 消息鉴别的手段3

第2章 基于加密的消息鉴别5

2.1 密码学概述5

2.1.1 密码学由来5

2.1.2 密码学基本概念6

2.1.3 密码体制的分类10

2.2 古典密码11

2.2.1 置换密码11

2.2.2 替代密码16

2.2.3 古典密码的统计分析28

2.3 近代密码32

2.3.1 加密的机械化32

2.3.2 转轮机的爆发33

2.3.3 Enigma传奇34

2.3.4 Enigma的破译41

2.4 现代密码48

2.5 基于加密的消息鉴别方案48

第3章 基于对称密码的消息鉴别51

3.1 对称密码体制概述51

3.2 分组密码52

3.2.1 分组密码概述52

3.2.2 分组密码结构53

3.2.3 数据加密标准（DES）55

3.2.4 高级数据加密标准（ADES）63

3.2.5 分组密码工作模式68

3.3 序列密码75

3.3.1 序列密码概述75

3.3.2 线性反馈移位寄存器77

3.3.3 基于LFSR的序列密码78

3.3.4 RC480

3.3.5 A5/182

3.4 基于对称密码的消息鉴别方案84

3.4.1 基于分组密码的消息鉴别方案84

3.4.2 基于序列密码的消息鉴别方案85

第4章 基于公钥密码的消息鉴别87

4.1 公钥密码体制的由来87

4.1.1 对称密码的尴尬87

4.1.2 Diffie-Hellman密钥交换88

4.1.3 不对称密钥的奇思妙想89

4.2 公钥密码体制的概述90

4.3 RSA算法92

4.3.1 RSA算法的数学基础93

4.3.2 RSA算法原理及证明95

4.3.3 RSA算法的可靠性96

4.3.4 RSA算法的有效实现97

4.4 ElGamal算法100

4.4.1 离散对数问题100

4.4.2 EIGamal算法原理101

4.5 椭圆曲线密码算法102

4.5.1 椭圆曲线上的运算102

4.5.2 椭圆曲线算法原理105

4.6 基于公钥密码的消息鉴别方案107

4.6.1 基于RSA的数字签名方案107

4.6.2 基于EIGamal的数字签名方案109

4.6.3 基于椭圆曲线公钥算法的数字签名方案110

第5章 基于散列函数和认证码的消息鉴别112

5.1 散列函数概述112

5.1.1 散列函数的要求112

5.1.2 散列函数的结构113

5.1.3 散列算法的设计方法113

5.2 MD5及其家族114

5.2.1 MD5算法114

5.2.2 MD算法家族117

5.3 SHA-1及其家族117

5.3.1 SHA-1算法117

5.3.2 SHA家族121

5.4 感知散列124

5.4.1 感知散列的定义124

5.4.2 感知散列的性质125

5.4.3 感知散列的分类125

5.5 基于散列函数的消息鉴别方案127

5.5.1 基于传统散列的消息鉴别方案127

5.5.2 基于感知散列的消息鉴别方案129

5.6 基于认证码的消息鉴别方案130

5.6.1 HMAC设计目标131

5.6.2 HMAC算法132

5.6.3 HMAC的安全性134

第6章 生物认证与消息鉴别135

6.1 消息源真实性认证——生物识别135

6.2 消息完整性认证——生物散列136

6.2.1 生物密钥136

6.2.2 生物模板保护137

6.3 生物特征的感知信息137

第7章 生物识别技术141

7.1 生物特征与生物识别系统141

7.2 生物识别系统工作模式142

7.2.1 工作模式142

7.2.2 性能评价参数143

7.3 单模态生物识别技术145

7.3.1 生物识别技术的应用145

7.3.2 典型生物识别系统148

7.4 多模态生物识别技术152

7.4.1 多模态生物识别的背景和意义152

7.4.2 多模态生物识别发展现状153

7.5 多模态生物特征融合的层次结构157

7.6 多模态生物感知特征融合模型159

第8章 基于感觉信息的多模态生物特征融合161

8.1 指纹感觉特征提取161

8.1.1 指纹方向场的求取162

8.1.2 指纹图像增强171

8.1.3 指纹感觉特征175

8.2 虹膜感觉特征提取175

8.2.1 虹膜内外边界定位176

8.2.2 眼皮定位179

8.2.3 虹膜感觉特征182

8.3 人脸感觉特征提取183

8.4 多模态感觉特征融合算法184

8.4.1 指纹—虹膜感觉特征融合185

8.4.2 指纹—人脸感觉特征融合186

8.4.3 虹膜—人脸感觉特征融合189

第9章 基于知觉信息的多模态生物特征融合191

9.1 知觉特征空间特性191

9.2 扩展普通向量算法193

9.2.1 基于类内散度矩阵值域求解法194

9.2.2 基于样本差分子空间求解法198

9.2.3 类内散度矩阵值域与样本差分子空间的等价性200

9.3 基于ECV的多模态知觉特征融合算法202

9.3.1 指纹—虹膜知觉特征融合204

9.3.2 指纹—人脸知觉特征融合205

9.3.3 虹膜—人脸知觉特征融合207

第10章 基于感觉—知觉信息的多模态生物特征融合209

10.1 PCA复数域的非线性扩展209

10.1.1 中心化样本集210

10.1.2 非中心化样本集213

10.2 基于EKPCA的感觉—知觉多模态生物特征融合算法216

10.2.1 指纹—虹膜的感觉—知觉特征融合217

10.2.2 指纹—人脸的感觉—知觉特征融合218

10.2.3 虹膜—人脸的感觉—知觉特征融合219

10.3 FDA复数域的非线性扩展221

10.4 基于EKFDA的感觉—知觉特征融合算法225

10.4.1 指纹—虹膜的感觉—知觉特征融合226

10.4.2 指纹—人脸的感觉—知觉特征融合227

10.4.3 虹膜—人脸的感觉—知觉特征融合229

第11章 生物散列技术231

11.1 生物密钥231

11.1.1 密钥管理231

11.1.2 生物密钥生成手段232

11.2 生物识别系统安全237

11.3 样本部分泄露的安全分析240

11.3.1 样本部分泄露区分性评测设计240

11.3.2 样本部分泄露区分性评测结果及分析243

11.4 生物模板保护247

11.4.1 模板保护算法概述247

11.4.2 基于自适应非均匀量化的多模态生物模板保护算法249

参考文献255

名词索引272