[論文レビュー] A Key to Your Heart: Biometric Authentication Based on ECG Signals

Nikita Samarin, Donald Sannella|Edinburgh Research Explorer|Jun 21, 2019

User Authentication and Security Systems参考文献 23被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、一般消費者向けのECGモニタを用いたECGベースのバイオメトリック認証を提案し、4か月間にわたり収集されたECG信号が信頼できるユーザー認証に十分な安定性を示すことを実証した。セッション内では2.4%の等誤差率（EER）、セッション跨ぎでは9.7%のEERを達成し、低価格のECGデバイスが実世界の環境において安全でパスワードフリーな認証に適していることが確認された。

ABSTRACT

In recent years, there has been a shift of interest towards the field of biometric authentication, which proves the identity of the user using their biological characteristics. We explore a novel biometric based on the electrical activity of the human heart in the form of electrocardiogram (ECG) signals. In order to explore the stability of ECG as a biometric, we collect data from 55 participants over two sessions with a period of 4 months in between. We also use a consumer-grade ECG monitor that is more affordable and usable than a medical-grade counterpart. Using a standard approach to evaluate our classifier, we obtain error rates of 2.4% for data collected within one session and 9.7% for data collected across two sessions. The experimental results suggest that ECG signals collected using a consumer-grade monitor can be successfully used for user authentication.

研究の動機と目的

• 4か月間の期間にわたり、ECG信号がユーザー認証用バイオメトリクスとして長期的に安定しているかを評価すること。
• 医療用機器ではなく、一般消費者向けの非侵襲的ECGモニタを用いたECGベースの認証の性能を評価すること。
• 現実の認証シナリオにおける分類器の性能を推定するための2つの評価手法—EERとHTER—を比較すること。
• ECG信号が、継続的ユーザー認証に適した信頼性・安定性・実用性を持つバイオメトリクスとして機能できるかを特定すること。
• 低価格のECGセンサを既存のアクセス制御システムに統合する実用的妥当性を検討すること。

提案手法

• 55名の参加者から、4か月間隔で2回のセッションにわたり、一般消費者向けの単一リードECGモニタを用いてECGデータを収集した。
• 各セッションで標準的な80/20のトレーニング・テスト分割を実施し、信号の80%をトレーニングに、20%をテストに使用した。
• 分類器の評価に2種類のアプローチを用いた：等誤差率（EER）と半ターゲット誤差率（HTER）、後者は閾値ベースの意思決定プロセスを模擬した。
• バイアスを最小限に抑えるために、1人のターゲットユーザーのデータを除いたデータで各分類器をトレーニングし、そのユーザーのデータでテストする「1人を除いた交差検証」戦略を採用した。
• ECGトレースからバイオメトリクス特徴量を抽出し、標準的な分類モデルを用いてユーザーの信号を保存済みテンプレートと比較した。
• EERとHTERの指標を用いて性能を報告し、統計的妥当性を確保するため、49名の被験者を対象に結果を集約した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般消費者向けECGモニタを用いて収集されたECG信号は、4か月間の期間にわたり安定したバイオメトリック認証を提供できるか？
• RQ2 最初のセッションでトレーニングし、4か月後に2番目のセッションでテストした場合、ECGベースの認証の性能はどの程度低下するか？
• RQ3 EERとHTERという異なる評価手法は、現実の認証シナリオにおける分類器の誤差率推定にどのように影響を与えるか？
• RQ4 医療用機器と比較して、一般消費者向けECGデバイスを用いることで、ECGベースのバイオメトリクスシステムの信頼性と正確性はどの程度低下するか？
• RQ5 低価格でウェアラブルなセンサを用いたECGベースのバイオメトリクスシステムは、実世界のアクセス制御システムに実用的に導入可能か？

主な発見

• トレーニングとテストのデータ収集が同じセッション内で行われた場合、ECGベースの認証システムは2.4%の等誤差率（EER）を達成し、短期間の条件下で優れた性能を示した。
• 最初のセッションのデータでトレーニングし、4か月後に2番目のセッションのデータでテストした場合、EERは9.7%に上昇し、時間経過に伴う性能の低下が明確に示された。
• 半ターゲット誤差率（HTER）指標を用いた場合、セッション内では4.58%、セッション跨ぎでは30.02%のHTERを達成し、閾値ベースの意思決定ルール下でのより現実的な性能推定が得られた。
• 本研究は、ECG信号が低価格の一般消費者向けECGモニタでさえも、十分に安定的かつ特徴的であることを確認し、実用的システムへの応用を支持するものである。
• 結果から、ECGベースのバイオメトリクスが継続的認証に実用的であることが示されたが、時間経過に伴い性能が低下するため、定期的なテンプレート更新の必要性が示唆された。
• 本研究は、スプーフィング耐性とユーザーのプライバシー保護を今後の課題として解決すれば、低価格ECGセンサを既存の認証システムに統合する可能性が大きいと示した。