各種イベント関連ポテンシャル (ERP) によるEEGベースの認証
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
まとめ
電気脳波 (EEG) パターンは,安全なユーザー認証のための新しい生体測定法を提供します. 99%の精度を達成し,EEGを証明しました.
科学分野:
- 神経科学とサイバーセキュリティ
- バイオメトリック認証
- セキュリティにおける機械学習
背景:
- 従来の認証方法は,セキュリティとユーザの利便性に制限があります.
- バイオメトリック認証は より安全でパーソナライズされた代替手段です
- 電気脳図 (EEG) は新しい非侵襲的な生体測定法です
研究 の 目的:
- ユーザー認証のためのEEG信号の有効性を調査する.
- 独特の生物学的識別子として 脳波のパターンを調査する
- 革新的な認証フレームワークを通じてサイバーセキュリティを推進する.
主な方法:
- 38人の参加者の EEG認証データセットを利用した.
- 誘発されたイベント関連ポテンシャル (ERP),特にP300とN400.
- 適用された信号前処理,ERP,および電力スペクトル密度 (PSD) 特性抽出.
- 機械学習 (SVM,RF) とディープラーニング (CNN) の分類器を比較した.
主要な成果:
- 提案されたコンボリューションニューラルネットワーク (CNN) モデルは99%の精度を達成しました.
- N400-Facesのタスクでは優れた性能が観察されました.
- セマンティックと顔の刺激から ニューラルシグネチャを識別する効果が示されています
結論:
- 安全で非侵襲的な認証方法として実現可能です
- このアプローチは,認証フレームワークの回復力を高めます.
- 先進的なサイバーセキュリティソリューションの開発に貢献します.
