针对生物特征密钥生成中容易泄露模板信息、精度性能不高和过于复杂难以运用等问题，提出一种基于轻量神经网络的指静脉密钥生成方法。以反向残差瓶颈结构为核心提出轻量神经网络，结合标签平滑交叉熵对指静脉图像训练处理。在密钥生成模块中提出随机选择模块，快速生成新的密钥。最后采用纠错技术与安全散列算法，解决网络提取特征的不稳定性，增强密钥生成方法的安全性。该方法在三个公开数据库中得到了验证，提出的方法生成512位密钥的误识率为0.843%～1.469%、拒真率为0.651%～1.524%，并且密钥生成耗时不超过0.3 s，获得了比其他方法更优越的性能。安全分析表明，提出的模型可以有效抵御信息泄露、交叉匹配和其他攻击。理论分析和实验结果表明该方法具有泛化能力强，生成密钥精度高、生成时间短、安全性高等性质。