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龙图腾网获悉南京信息工程大学;江苏羽驰区块链科技研究院有限公司申请的专利一种基于CKKS同态加密的指纹活性检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120750666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511250462.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于CKKS同态加密的指纹活性检测方法是由李泽霖;袁程胜;邱文倩;崔琦;刘庆程;王保卫设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CKKS同态加密的指纹活性检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于CKKS同态加密的指纹活性检测方法，包括以下步骤：步骤1，建立用户端、密钥分发中心、云服务器组成的三方交互系统模型；步骤2，在完成身份验证后，用户端使用公钥加密图像，通过公共信道将密文图像传输给云服务器；步骤3，在收到密文图像后，云服务器使用第二深度学习模型对密态图像进行识别，得到密态结果；云服务器通过公共信道将密态结果传输给用户端，用户端再使用所持有的私钥解密，最终获得指纹活性检测结果。本方法能够在不暴露输入指纹图像信息的前提下，对指纹的活性进行精准且有效的判别。加入同态加密这一技术的核心目标是确保指纹数据的隐私，同时有效地区分活体指纹和伪造指纹所发起的欺骗攻击。

本发明授权一种基于CKKS同态加密的指纹活性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CKKS同态加密的指纹活性检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立用户端、密钥分发中心、云服务器组成的三方交互系统模型； 所述用户端发起服务请求，使用密钥分发中心KDC分发的公钥加密指纹图像，发送加密图像给云服务器，接收并解密云服务器返回的加密结果，最终获得明文活性检测结果； 所述密钥分发中心为用户端和云服务器生成公私钥对，通过安全信道将生成的公私钥对分别安全地分发给用户端和云服务器； 所述云服务器在密态条件下对于输入的加密图像进行推理，判断真伪； 所述用户端和云服务器在密钥分发中心处注册，由密钥分发中心生成公私钥对通过安全信道传送给用户，并生成认证证书，使用户和云服务器能够互相验证身份； 步骤2，在完成身份验证后，用户端使用公钥加密图像，通过公共信道将密文图像传输给云服务器； 步骤3，在云服务器部署由明文图像训练好的第一深度学习模型，以及支持同态加密方案的第二深度学习模型；所述第二深度学习模型中的参数与第一深度学习模型相同； 在收到密文图像后，云服务器使用第二深度学习模型对密态图像进行识别，得到密态结果； 随后，云服务器通过公共信道将密态结果传输给用户端，用户端再使用所持有的私钥解密，最终获得指纹活性检测结果； 步骤3中，所述第二深度学习模型是支持CKKS方案的Resnet20模型，对原始Resnet20模型的ReLU和Sigmoid激活函数协议，以及最大池化协议进行优化； 步骤3中，所述第二深度学习模型采用最小最大多项式逼近法来解决线性与非线性运算间的鸿沟问题，具体包括： 根据如下公式： 其中x为实数变量，非线性部分对signx采用最小最大多项式生成算法进行多项式逼近，所述最小最大多项式生成算法使用到了凹凸性判别算子μp,fx： 其中fx为目标函数，px是多项式； 所述最小最大多项式生成算法包括：输入：定义域一个D上每个区间内连续的函数f，一个逼近参数δ，拟合多项式的次数n；其中表示实数空间；是并集运算符，[a,b]为实数闭区间；a表示下界，b表示上界； 输出：最小最大法逼近f的多项式p； 执行如下步骤： 步骤a1，随机选取初始采样点序列x,x,…,xn+1严格递增；xn+1表示第n+1个采样点； 步骤a2，对极值误差参数E，找到多项式px，使得pxi-fxi＝-1iE；i取值为1～n+1； 步骤a3，找到满足如下条件的所有点：μp,fxpx-fx≥|E|，将所述点组成集合B； 步骤a4，在集合B中选取n+1个点y1y2…yn+1，其中yn+1表示第n+1个点，并且使得选取的n+1个点绝对值的和最大；最大单点误差∈max和最小单点误差∈min计算公式为： ∈max＝maxi|pyi-fyi|， ∈min＝mini|pyi-fyi|， 其中maxi表示对索引i所遍历的所有值取最大值，mini表示对索引i所遍历的所有值取最小值； 步骤a5，当满足收敛条件：相对误差波动率小于阈值10-3时，判定逼近效果已稳定，则终止迭代并返回px；否则，将所有的xi替换为yi，回到步骤a2。

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