En ny kunstig neurale netværksramme for gangbaseret biometri

Forskere ved Imperial College London har for nylig udtænkt en ny biometrisk kryptosystemtilgang til sikring af trådløs kommunikation af bærbar og implanterbar medicinsk udstyr. Deres rammer, skitseret i en undersøgelse offentliggjort den IEEE Udforsk , bruger en kunstig neuralt netværk (ANN) -ramme og gangsignal energien variationer.

I løbet af det sidste årti, fremskridt inden for trådløs kommunikationsteknologi har givet næring til udviklingen af ​​et stigende antal body sensornetværk (BSN) enheder. Disse er lette, sensorenoder med lav effekt, der kan bæres eller implanteres i menneskekroppen for at overvåge sundhed hos ældre patienter eller dem, der er ramt af kroniske sygdomme.

På trods af deres værdifulde applikationer, BSN -enheder rejser vigtige sikkerhedsproblemer, som angribere kunne hacke disse trådløst tilsluttede sensorer og krænke patienters personlige og sundhedsoplysninger. I betragtning af disse miniaturiserede sensorers meget begrænsede beregningseffekt, imidlertid, konventionelle computersikkerhedsordninger kan ikke anvendes på disse enheder. Forskere søger således at udvikle nye avancerede sikkerhedsmekanismer, der effektivt kan beskytte disse følsomme data.

En effektiv løsning til sikring af BSN -enheder er den biometriske kryptosystem (BCS) tilgang, som identificerer patienternes biometriske træk, såsom hans/hendes ansigt, iris, fingeraftryk, elektrokardiogram (EKG), eller fotoplethysmografi (PPG). Forskergruppen på Imperial College har udviklet en ny BCS -tilgang, der især fokuserer på gangsignalens energivariationer; med andre ord, analysere den måde, forskellige mennesker går på.

"Topmoderne biometri/bærbar sikkerhed bruger ofte elektrokardiogram (EKG), hjertets elektriske aktivitet, men dets hudfæstede elektroder begrænser i høj grad dets applikationer, "Yingnan Sun, fortalte forfatteren af ​​papiret til TechXplore. "Vi følte, at det var nødvendigt at undersøge en ny form for biometri, der både er let at indsamle og ikke -invasiv, og gangart, den måde folk går på, kom til at tænke på. "

Udtrykket 'gangart' refererer til et bevægelsesmønster for lemmerne hos dyr og mennesker, specifikt når de går/løber. Forskellige dyrearter har deres egne karakteristiske gangarter, men der kan også observeres små forskelle mellem de enkelte mennesker.

Gangsignaler kan fanges ved at bære en billig inertisensor, såsom et accelerometer, på kroppen. I øjeblikket, næsten alle bærbare enheder og mange implanterbare enheder er allerede udstyret med inertionssensorer. Ved at bruge gangsignaler til at danne BCS kan der etableres sikrede kommunikationskanaler mellem bærbare og implanterbare enheder.

"Udfordringen ved at bruge gangsignaler til sikkerhed er, at gangsignalerne fanget af forskellige sensorer forskellige steder på kroppen har forskellige mønstre, "Sol forklaret." For at løse dette problem, vi introducerede en kunstig neuralt netværk (ANN) ramme, som projekterer sensorsignalerne til en samlet ramme og øger signalkorrelationen. "

Forskerne brugte deres nyudviklede neurale netværksramme til at udtrække lignende funktioner fra BSN -sensorer, generering af binære nøgler på forespørgsel, uden at kræve brugerens indgriben. Da de testede deres tilgang på et gangdatasæt, de fandt ud af, at de genererede binære nøgler havde en høj entropi for alle emner.

"Vi fandt ud af, at brugen af ​​de foreslåede ANN -rammer betydeligt kan øge sammenhængen mellem gangsignaler, der er fanget af forskellige bærbare sensorer, hvilket resulterer i en enorm forbedring af sikkerhedsordningens ydeevne, "Sun sagde." Denne ny foreslåede sikkerhedsramme er 68,75 procent mere effektiv end vores tidligere arbejde, genererer en 128-bit nøgle inden for kun 12 sekunder efter at have gået. "

Nøglerne genereret ved hjælp af deres rammer bestod både National Institute of Standards and Technology (NIST) og Dieharder statistiske test, robust at skelne mellem forskellige menneskers gangarter. Den nye tilgang viser stort løfte som et biometrisk sikkerhedsværktøj, og i sidste ende kunne bidrage til bedre at beskytte data indsamlet af bærbare og implanterbare enheder.

"I øjeblikket, vi har kun undersøgt brugen af ​​accelerationssignaler til sikkerhedsordningen, men gangsignaler består også af andre typer signaler, såsom gyroskopsignaler, "Solen sagde." I den nærmeste fremtid, vi vil gerne forbedre ydelsen af ​​vores foreslåede sikkerhedsordning yderligere med andre signaler. "

© 2018 Tech Xplore