量子指纹识别

场景设定

某金融机构部署量子指纹认证系统，要求用户通过手机（传感器A）注册指纹，并在ATM机（传感器B）完成量子安全认证。系统需满足：

1. 抗模板泄露：即使数据库被攻破，攻击者无法重构原始指纹
2. 跨设备兼容：不同传感器采集的指纹数据需实现量子级匹配
3. 实时性：认证延迟<1秒

量子指纹识别六步流程

步骤1：量子指纹生成（Quantum Fingerprint Enrollment）

技术实现：

1. 经典指纹采集：

   • 手机传感器A采集指纹图像（800dpi，灰度256级），生成512×512像素矩阵（图1a）

     

   • 图中(a)玻璃板上的LFP，显示为GCDs-淀粉(1:40)；(b)LFP一级结构；(c)LFP二级结构。
   • 预处理：Gabor滤波增强纹线结构，定位核心点与细节特征（分叉点、端点）

     

2. 如图为指纹识别系统流程图

3. 量子态编码：

   • 采用新型增强量子表示（NEQR）模型，将指纹像素转换为量子态：

     ∣F⟩=12n∑yx∣yx⟩⊗∣g(y,x)⟩∣F⟩=2n1​yx∑​∣yx⟩⊗∣g(y,x)⟩

其中 yxyx 为位置寄存器（2n量子比特），g(y,x)g(y,x) 为灰度值寄存器（8量子比特）

• 对4×4关键区域（图1b红框）进行量子编码，需12量子比特：4比特位置 + 8比特灰度值

1. 量子纠错处理：
   • 使用 表面码（Surface Code） 添加冗余量子比特，容忍15%的量子错误率

     

   • 上图中，(a) 测量PL强度图和捕获每个令牌图像的设备示意图。
     使用白光通过450纳米短通滤波器激发每个令牌中的量子点。
     在CCD前面放置一个500纳米长通滤波器，确保只测量来自QD-PUF发射的光。
     当进行测量时，整个设备被密封在一个封闭的黑色箱内。
     (b) 使用(a)中的设备，在每个令牌创建当天及其后的每一天都对其进行成像。
     在后续几天生成的指纹与第0天的指纹进行比较，以确定其是否匹配原始指纹。
   • 生成最终量子指纹模板 ∣FQ⟩∣FQ​⟩，存储于量子安全芯片（SE）中

步骤2：量子特征提取（Quantum Feature Extraction）

技术实现：

1. 量子并行计算：
   • 构建量子电路（图2），利用Hadamard门实现位置叠加态：

     H⊗4∣0⟩⊗4=14∑yx∣yx⟩H⊗4∣0⟩⊗4=41​yx∑​∣yx⟩

同时通过CNOT门将灰度值关联到位置态

1. 细节量子化：
   • 对分叉点/端点等特征（图1a红箭头），使用 量子主成分分析（QPCA） 降维：

     ∣FPCA⟩=∑iλi∣vi⟩⊗∣di⟩∣FPCA​⟩=i∑​λi​∣vi​⟩⊗∣di​⟩

其中 λiλi​ 为主成分权重，∣vi⟩∣vi​⟩ 为特征向量，∣di⟩∣di​⟩ 为细节量子态

1. 动态扰动：
   • 通过 量子随机数（QRNG） 生成扰动因子 ΔΔ，对量子指纹进行酉变换：

     ∣FQ′⟩=UQRNG(Δ)∣FQ⟩∣FQ′​⟩=UQRNG​(Δ)∣FQ​⟩

实现可撤销模板（每次认证更新 ΔΔ）

如图为：在所提出的框架中生成量子指纹

步骤3：量子指纹匹配（Quantum Fingerprint Matching）

技术实现：

1. Grover搜索加速：
   • 将ATM采集的待认证指纹 ∣FQ′′⟩∣FQ′′​⟩ 与数据库N个模板比对，利用Grover算法将复杂度从 O(N)O(N) 降至 O(N)O(N​) 
   • 量子电路构建（图3）：

• Oracle标记匹配态：Umatch∣x⟩=(−1)f(x)∣x⟩Umatch​∣x⟩=(−1)f(x)∣x⟩ （f(x)=1f(x)=1 表示匹配）
• Grover扩散算子增强目标态幅度

1. 量子交换测试（Swap Test）：
   • 对两量子指纹 ∣FQ′⟩∣FQ′​⟩ 和 ∣FQ′′⟩∣FQ′′​⟩，执行SWAP操作：

     SWAP=12(∣FQ′⟩⊗∣FQ′′⟩+∣FQ′′⟩⊗∣FQ′⟩)SWAP=21​(∣FQ′​⟩⊗∣FQ′′​⟩+∣FQ′′​⟩⊗∣FQ′​⟩)

测量结果概率 P(0)=12+12∣⟨FQ′∣FQ′′⟩∣2P(0)=21​+21​∣⟨FQ′​∣FQ′′​⟩∣2，判断相似度

1. 阈值判定：
   • 设定匹配阈值 τ=0.85τ=0.85，当 P(0)≥τP(0)≥τ 时判定为同一指纹
   • 通过多次测量（≥100次）降低统计误差

     

如图：使用二值RSS向量的量子指纹匹配电路的详细示例。
该电路显示了状态准备步骤，即如何将测试RSS向量(0.43, 0.9)和训练RSS向量(0.24, 0.97)映射到从|0〉开始的量子态。

步骤4：抗攻击验证（Anti-Spoofing Verification）

技术实现：

1. 量子活体检测：
   • 通过量子点荧光特性（图5a）检测指纹表面汗腺分泌：

• 活体指纹：量子点发射光谱呈现特定波长分布
• 伪造指纹：光谱分布异常

1. 侧信道防护：
   • 采用 掩码技术（Masking） 对量子操作时序随机化，防御功耗分析攻击
   • 量子信道加密：基于BB84协议的量子密钥分发（QKD）保护数据传输

步骤5：动态模板更新（Dynamic Template Update）

技术实现：

1. 量子噪声注入：
   • 根据认证结果，使用量子退火机优化模板参数：

     θnew=arg⁡min⁡θ∥∣FQ′⟩−U(θ)∣FQ⟩∥2θnew​=argθmin​​∣FQ′​⟩−U(θ)∣FQ​⟩​2

其中 U(θ)U(θ) 为参数化量子电路

1. 特征权重调整：
   • 对长期未匹配的特征点（如图1a中绿色箭头），逐步降低其在叠加态中的权重

步骤6：跨设备校准（Cross-Sensor Calibration）

技术实现：

1. 量子对抗学习：
   • 构建 量子生成对抗网络（QGAN） ，对齐传感器A/B的特征空间：

     min⁡Gmax⁡DE[log⁡D(FA)]+E[log⁡(1−D(G(FB)))]Gmin​Dmax​E[logD(FA​)]+E[log(1−D(G(FB​)))]

其中 GG 为量子生成器，DD 为经典判别器

1. 如图为：跨传感器指纹匹配系统
2. 纠缠态映射：
   • 通过量子隐形传态，将传感器A的指纹态 ∣FA⟩∣FA​⟩ 映射到传感器B的量子寄存器

关键量子技术指标

技术优势总结

1. 物理不可克隆性：量子态编码与动态扰动确保模板无法被复制
2. 指数级加速：Grover算法将百万级库搜索时间压缩至毫秒级
3. 跨模态兼容：量子对抗学习解决不同传感器特征漂移问题
4. 抗量子攻击：基于QKD的传输加密可抵御量子计算破译