本文提出了一种名为 ChaRVoC 的挑战-响应语音可撤销认证系统，旨在解决语音认证中常见的重放攻击、模板不可撤销以及模板泄露等安全问题。该系统融合了三重安全因素：首先是用户固有的语音生物特征，其次是由用户记忆的密钥，用于实现模板的可撤销性，最后是系统动态生成的挑战，用于活体检测。核心创新点在于提出了一种名为 HashGray-XOR 的方案，该方案将密码学哈希函数与基于格雷码的不可逆变换相结合，生成经过数学证明不可逆的安全模板。与现有的可撤销生物特征方法（如 WTA、IoM、RoE）相比，ChaRVoC 在 VoxCeleb1、TIMIT 和 VOiCES 三个公开数据集上进行了性能评估，结果表明其在保持识别性能的同时，成功实现了模板的可撤销性和不可链接性。论文详细介绍了系统架构、安全分析以及实验对比，论证了 ChaRVoC 在保护用户隐私和防止攻击方面的有效性。本工作适合语音认证、生物特征安全领域的研究人员和工程技术人员阅读。