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Updated: Sep 9, 2025
09:52
How to Find Effects of Stimulus Processing on Event Related Brain Potentials of Close Others when Hyperscanning Partners
Published on: May 31, 2018
7.8K
Autenticación basada en EEG a través de varios potenciales relacionados con eventos (ERP)
Abeer Al-Nafjan1, Lamia Alahaideb1, Mashael Aldayel2
1Computer Science Department, College of Computer and Information Sciences, Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University, Riyadh 11432, Saudi Arabia.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
Resumen
Los patrones de ondas cerebrales de la electroencefalografía (EEG) ofrecen una nueva biometría para la autenticación segura del usuario. Una red neuronal convolucional (CNN) logró una precisión del 99%, lo que demuestra que el EEG
Área de la Ciencia:
- Neurociencia y ciberseguridad
- Autenticación biométrica
- Aprendizaje automático en seguridad
Sus antecedentes:
- Los métodos tradicionales de autenticación se enfrentan a limitaciones en cuanto a seguridad y comodidad para el usuario.
- La autenticación biométrica ofrece una alternativa más segura y personalizada.
- La electroencefalografía (EEG) presenta una nueva modalidad biométrica no invasiva.
Objetivo del estudio:
- Investigar la eficacia de las señales EEG para la autenticación del usuario.
- Para explorar los patrones de ondas cerebrales como identificadores biométricos únicos.
- Promover la ciberseguridad a través de marcos de autenticación innovadores.
Principales métodos:
- Utilizó un conjunto de datos públicos de autenticación EEG de 38 participantes.
- Potenciales relacionados con el evento (ERP), específicamente P300 y N400.
- Preprocesamiento de señales aplicado, ERP y extracción de características de densidad espectral de potencia (PSD).
- Clasificadores comparados de aprendizaje automático (SVM, RF) y aprendizaje profundo (CNN).
Principales resultados:
- El modelo propuesto de Red Neural Convolucional (CNN) logró una precisión del 99%.
- Se observó un rendimiento superior en la tarea N400-Faces.
- Eficacia demostrada en el discernimiento de firmas neuronales de estímulos semánticos y faciales.
Conclusiones:
- La biometría basada en EEG es factible como método de autenticación seguro y no invasivo.
- Este enfoque mejora la resiliencia de los marcos de autenticación.
- Contribuye al desarrollo de soluciones avanzadas de ciberseguridad.
