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本发明属于信息安全技术领域，公开了一种基于零知识证明的生物特征密钥验证方法，包括如下步骤：步骤1：系统初始化：系统初始化阶段，密钥生成中心在本地随机选取人脸数据库，使用特征脸算法，计算出本地人脸数据库的特征脸模板；步骤2:构造加密系统；步骤3:计算并发送身份信息；步骤4:生成密钥与验证参数；步骤5：生成并发送挑战值；步骤6：计算挑战值参数；步骤7：参数验证与解密生物特征密钥。本发明使用了交互式零知识证明技术，不但可以满足用户验证密钥生成中心基于生物特征图像生成的密钥的真实性，而且可以保护用户的隐私信息。

本发明属于数据隐私保护和数据安全的技术领域，更具体地，涉及一种零知识、免真实数据的模型推理攻击方法。所述方法包括：将目标模型的分布切分为多个部分，并构建集中分布集，集中分布集中包含多个子分布，子分布中包含随机抽样噪声；将子分布中随机抽样的噪声输入目标模型中，得到相应的预测标签，基于预测标签得到该子分布的噪声在目标分布中的累计函数，并基于累计函数估计相应的目标分布；从估计的目标分布中随机抽样噪声，并结合预测标签，构建训练样本集；利用训练样本集训练替代模型，以拟合目标模型分布，完成模型推理攻击。本发明解决了现有方法中攻击者需要知道目标模型和训练集信息才能进行攻击的局限性的问题。