СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИКАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЇ

Ключові слова: нейромашинний інтерфейс; BMI; нейрокомп’ютерний інтерфейс; BCI; електроенцефалографія; ЕЕГ; рівень помилок; EER

Анотація

Останніми роками зростає рух, спрямований на поєднання науки про мозок з медициною, освітою та промисловістю. Особисту автентифікацію можна розділити на такі види: автентифікація знань, автентифікація властивостей та біометрична автентифікація. Аутентифікація за допомогою паролів або PIN-кодів, які використовуються для входу на пристрій, підпадає під аутентифікацію знань. Аутентифікація на основі власності базується на власності особи, наприклад картці або ключі. Біометрична аутентифікація — це особиста аутентифікація, яка використовує біометричну інформацію, а також розроблена біометрична аутентифікація, наприклад, відбитки пальців, райдужки, відбитки голосу тощо. Ця стаття складається з восьми розділів про біометричну аутентифікацію та висновку. Огляд біометричної аутентифікації знаходиться у другому розділі, а потім говоримо про технології біометричної аутентифікації, далі ми обговорюємо вже доступну аутентифікацію за фізичними характеристиками, такими як вена долоні, відбиток пальця, розпізнавання райдужної оболонки ока, у четвертому розділі, потім ми продовжимо поведінкову аутентифікацію, як-от голосова аутентифікація та її проблеми в п’ятому розділі, потім у шостому ми пояснюємо біометричну автентифікацію з вилученням функцій, що означає використання машинного навчання та штучного інтелекту в системах аутентифікації, і, маючи це в сьомому розділі, ми пояснили ефективність автентифікації шляхом вилучення функцій і порівняння рівня помилок, операційні характеристики швидкості та приймача, коефіцієнт помилкового відхилення та коефіцієнт помилкового прийняття для оцінки продуктивності, і, нарешті, у восьмому розділі ми показали, як дані електроенцефалографії за допомогою вилучення ознак можна використовувати для аутентифікації за допомогою k-найближчого сусіда та метод опорного вектору. Крім того, у цьому дослідженні ми використовували релаксаційну електроенцефалографія, що означає аутентифікацію мозкової хвилі без розумових завдань або зовнішніх подразників.

Посилання

Kawato, M. (2008). Brain-Network Interface. Journal of the Institute of Electronics. Information and

Communication Engineers, 91(2), 123–130.

Hotson, G., et al. (2016). Individual Finger Control of a Modular Prosthetic Limb using High-Density

Electrocorticography in a Human Subject. Journal of Neural Engineering, 13(2), 026017.

doi:10.1088/1741-2560/13/2/026017

Tanaka, K. (2012). Development of a Wheelchair Moved by Brain Wave Commands (Special Issue on the

Forefront of Robotics for Supporting People). Journal of the Japan Society for Precision Engineering,

(81), 662–665.

Rao, R. P. N., et al. (2014). A Direct Brain-to-Brain Interface in Humans. PLoS ONE, 9(11), e111332.

doi:10.1371/journal.pone.0111332

This Place. MindRDR. http://mindrdr.thisplace.com/static/index.html

Armstrong, B. C., et al. (2015). Brainprint: Assessing the Uniqueness, Collectability, and Permanence of a

Novel Method for ERP Biometrics. Neurocomputing, 166, 59–67. doi:10.1016/j.neucom.2015.04.025

Komatsu, N., Uchida, K., Ikeno, S., and Sakano, S. (2008). The Story of Biometrics, Japanese Standards

Association.

Thorpe, J., van Oorschot, P. C., and Somayaji, A. (2005). Pass-thoughts. Proceedings of the 2005 Workshop

on New Security Paradigms—NSPW’05. doi:10.1145/1146269.1146282

Ito, S., Mitsukura, Y., Fukumi, M., and Akamtsu, N. (2004). Proposal of the EEG Analysis Method Using

the Individual Characteristic of the EEG. IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems,

(6), 1259–1266. doi:10.1541/ieejeiss.124.1259

Kumari, P., and Vaish, A. (2014). Brainwave based Authentication System: Research Issues and

Challenges, International Journal of Computer Engineering and Applications, IV(I&II), 89–108.

Atzori, L., Iera, A., and Morabito, G. (2010). The Internet of Things: A Survey. Computer Networks,

(15), 2787–2805.

Watanabe, K. (2003). The Birth of Judicial Identity: Individual Identification and Registration in Civil

Society, Kotososha.

Hoshino, Y. (2005). Fingerprint Authentication Technology—Biometric Security, Tokyo Denki University

Press.

Toshiba. Fingerprint Authentication. http://www.it-serve.co.jp/products/security/fingerprint_attest.htm

Fujimori. Palm Vein Certification. http://www.fujitsu.com/jp/group/frontech/solutions/businesstechnology/security/palmsecure/

Hitachi. Finger Vein Authentication. http://www.hitachi-ics.co.jp/product/virsecur/vein/secure_sol.html

Fushidori. Iris Certification. http://atfe.fmworld.net/at/report/?id=320

Taigman, Y., Yang, M., Ranzato, M., and Wolf, L. (2014). DeepFace: Closing the Gap to Human-Level

Performance in Face Verification. 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

doi:10.1109/cvpr.2014.220

Cristianini, N. and Shawe-Taylor, J. (2005). Introduction to Support Vector Machines, Kyoritsu Publishing

Co.

Kumazawa, I. (1998). Learning and Neural Networks, Morikita Publishing Co.

Riera, A., et al. (2007). Unobtrusive Biometric System Based on Electroencephalogram Analysis.

EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2008 (1). doi:10.1155/2008/143728

Ishikawa, Y., et al. (2015). A Personal Classification Method Using Spatial Information of Multi-channel

EEG. International Conference on Parallel and Distributed Processing International Conference on Parallel

and Distributed Processing Techniques and Applications, 1, 229–235.

Hema, C. R., Paulraj, M. P., and Kaur, H. (2008). Brain Signatures: A Modality for Biometric

Authentication. 2008 International Conference on Electronic Design. doi:10.1109/iced.2008.4786753

Marcel, S., and R. Millan, J. (2007). Person Authentication Using Brainwaves (EEG) and Maximum A

Posteriori Model Adaptation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 29(4),

–752. doi:10.1109/tpami.2007.1012

Palaniappan, R., and Mandic, D. P. (2007). Biometrics from Brain Electrical Activity: A Machine Learning

Approach. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 29(4), 738–742.

doi:10.1109/tpami.2007.1013

Nakanishi, I., Fukuda, H., and Li, S. (2013). Biometric verification using brain waves toward on-demand

user management systems. Proceedings of the 6th International Conference on Security of Information and

Networks—SIN’13. doi:10.1145/2523514.2523536

Ishikawa, Y., Yoshida, C., Takata, M., and Joe, K. (2014). Validation of EEG Personal Authentication with

Multi-channels and Multi-tasks. International Conference on Parallel and Distributed Processing

International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications, 2, 182–188.

Kanamori, T., Takenouchi, T., and Murata, N. (2009). Pattern Recognition, Kyoritsu Publication.

Nagata, Y., and Munechika, M. (2001). Introduction to Multivariate Analysis Methods, Science, Inc.

Fisher, R. A. (1936). The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems. Annals of Eugenics,

(2), 179–188. doi:10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x

Karayama, H. (2014). Outdoor EEG Personal Authentication for Wearable BMI Operation. Intelligence

and Information, 26(2), 606–616.


Переглядів анотації: 37
Завантажень PDF: 17
Опубліковано
2022-03-31
Як цитувати
Taj Dini, M. (2022). СИСТЕМИ БІОМЕТРИЧНОЇ АУТЕНТИКАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЇ. Електронне фахове наукове видання "Кібербезпека: освіта, наука, техніка", 3(15), 196-215. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2022.15.196215