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目前，大多数人脸识别系统都是存储特征模板并用于后续的匹配认证，由于人脸等生物特征的唯一性，一旦系统中存储的模板丢失则是永久性的丢失，且会造成交叉匹配、一破百破的问题。此外，在当今万物互联的大背景下，身份认证早已不仅仅局限于本地认证，网络认证也得到了广泛的普及。在这种背景下，个人用户隐私保护变得尤为重要。因此，保护生物特征识别系统的安全，防止系统存储的生物特征模板被盗用，是提升生物特征识别系统安全度，保障用户隐私的重要研究课题。

如何保障生物识别信息的安全？记者29日从西安电子科技大学获悉，近日，该校生物特征识别与加密实验室针对人脸识别的安全性问题，提出了一种可撤销的人脸模板保护方法，该方法在加密域进行识别，在不损失识别精度的同时满足生物特征模板的不可逆、可重新发布以及不可链接等安全性能，为个人生物特征隐私保护提供了一种有效策略。

用户录入指纹或人脸时，系统将原始生物特征转换为只包含“0”和“1”的512位二进制编码，当该组编码被盗时，用户可重新录入原始生物特征生成新的一组编码，且与被盗编码不可匹配，“很像我们的银行卡挂失，如果银行卡丢了，去银行报丢失、冻结，再补办新的卡，旧卡就不能再使用，我们这组编码也是类似的，生成新的编码后，被盗取的编码就无法使用。”实验室赵恒副教授解释道，“这就是可重新发布性。我们的人脸具有唯一性，但是使用编码之后，人脸在不同设备上可以生成不同的编码组，且不会存在交叉匹配的情况。”

超多的数字组合带来的不仅是安全性的提升，更是整体性能的优化升级。该保护模板仅需占用较小的存储空间，但却能保证较快的匹配速度，在将投影特征转换为离散二值特征(保护模板)后，单个二进制模板仅1KB，匹配耗时仅需约0.00007秒，同时，在CASIA-WebFace，LFW，FEI和Color FERET公测人脸数据库上的大量实验表明，在匹配性能方面，该方法并不会降低原有人脸识别系统的识别精度。

王春英指出，中国外债规模保持基本稳定。2023年，受美联储加息、中国经济持续回升向好等多重因素综合影响，中国外债规模一季度有所回升，二、三季度下降，四季度再次回升，全年总体保持基本稳定。截至2023年末，中国全口径外债余额较2022年末减少52亿美元。其中，汇率折算因素造成外债余额同比下降183亿美元，对外债余额下降的贡献度为349%。

2023年9月至2024年1月，警方陆续在中国多地开展抓捕行动，抓获犯罪嫌疑人林某为首的4名核心成员和另7名“团队长”。到案后，林某等人供述，平台上的画作大部分是林某以200至300元不等的价格从美术学校老师、学生手中购入，由团伙成员翻拍成照片后即变身“数字藏品”，以2000元至3000元不等的底价挂上平台拍卖。

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