[논문 리뷰] A Key to Your Heart: Biometric Authentication Based on ECG Signals

Nikita Samarin, Donald Sannella|Edinburgh Research Explorer|2019. 06. 21.

User Authentication and Security Systems참고 문헌 23인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 소비자용 심전도 모니터를 사용하여 심전도 기반 생체 인식 인증을 제안하며, 4개월 간 수집된 심전도 신호가 신뢰할 만한 사용자 인증을 위한 충분한 안정성을 유지함을 입증한다. 세션 내에서 등급 오류율(EER)이 2.4%이고 세션 간에는 9.7%로 나타나, 저비용 심전도 장치가 실생활 환경에서 보안성 있고 암호 없는 인증에 적합함을 확인한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 4개월 간격으로 심전도 신호가 사용자 인증을 위한 생체 특징으로서 장기적으로 안정적인지 평가하기.
• 의료용 장비가 아닌 소비자용 비침습적 심전도 모니터를 사용한 심전도 기반 인증의 성능을 평가하기.
• 실생활 인증 시나리오에서 분류기 성능을 추정하기 위한 두 가지 평가 방법—EER와 HTER—의 영향을 비교하기.
• 심전도 신호가 연속적인 사용자 인증을 위한 신뢰성 있고 안정적이며 사용 가능한 생체 특징으로 기능할 수 있는지 확인하기.
• 저비용 심전도 센서를 기존 접근 제어 시스템에 통합하는 실용적 가능성을 탐색하기.

제안 방법

• 55명의 참가자로부터 소비자용 단일 리드 심전도 모니터를 사용해 4개월 간격으로 두 번의 세션에 걸쳐 심전도 데이터를 수집하였다.
• 각 세션에서 표준 80/20 훈련-테스트 분할을 적용하여, 신호의 80%는 훈련용으로, 20%는 테스트용으로 사용하였다.
• 분류기 성능 평가를 위해 두 가지 다른 접근 방식을 사용: 등급 오류율(EER)과 반표적 오류율(HTER), 후자는 임계값 기반 의사결정 과정을 모의한 것이다.
• 편향을 최소화하기 위해 한 사람을 제외한 나머지 데이터로 분류기를 훈련하고, 그 제외된 대상자의 데이터로 테스트하는 리브-원아웃 교차검증 전략을 적용하였다.
• 심전도 트레이스에서 생체 특징을 추출하고, 표준 분류 모델을 사용하여 사용자 신호를 저장된 템플릿과 비교하였다.
• EER와 HTER 지표를 사용해 성능을 보고하였으며, 통계적 탄력성을 확보하기 위해 49명의 참가자 기준으로 결과를 집계하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소비자용 심전도 모니터를 통해 수집된 심전도 신호가 4개월 간격으로 안정적인 생체 인식 인증을 제공할 수 있는가?
• RQ2 첫 번째 세션에서 수집된 훈련 데이터와 네 번째 세션에서 수집된 테스트 데이터 간의 성능이 4개월 간격으로 어떻게 저하되는가?
• RQ3 실생활 인증 시나리오에서 분류기 오류율을 추정할 때, EER와 HTER라는 서로 다른 평가 방법이 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 의료용 장비 대비 소비자용 심전도 장치를 사용할 경우 생체 인식 시스템의 신뢰성과 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 저비용 웨어러블 센서를 사용한 심전도 기반 생체 인식 시스템을 실생활 접근 제어 시스템에 실제로 구현할 수 있는가?

주요 결과

• 심전도 기반 인증 시스템은 동일 세션 내에서 훈련 및 테스트 데이터를 사용할 경우 2.4%의 등급 오류율(EER)을 기록하여 단기 조건에서 뛰어난 성능을 보였다.
• 첫 번째 세션의 훈련 데이터와 네 번째 세션의 테스트 데이터를 사용할 경우 EER가 9.7%로 상승하여 시간이 지남에 따라 성능 저하가 명백히 드러났다.
• 반표적 오류율(HTER) 지표를 사용한 결과, 세션 내에서는 4.58%의 HTER, 세션 간에는 30.02%의 HTER를 기록하여, 임계값 기반 의사결정 규칙 하에서 더 현실적인 성능 추정이 가능함을 보여주었다.
• 본 연구는 저비용 소비자용 심전도 모니터를 사용해도 심전도 신호가 충분히 안정적이고 고유하여 생체 인식 인증에 적합함을 확인하였으며, 실용적 시스템에서의 활용 가능성을 뒷받침한다.
• 결과는 심전도 기반 생체 인식 기술이 연속적 인증에 여전히 타당함을 보여주지만, 시간이 지남에 따라 성능 저하가 발생하므로 주기적인 템플릿 업데이트가 필요함을 시사한다.
• 본 연구는 저비용 심전도 센서를 기존 인증 시스템에 통합할 잠재력이 있음을 강조하며, 향후 연구에서 가짜 공격에 대한 저항성과 사용자 프라이버시 문제를 해결해야 할 필요성을 제기한다.