Физиологическая биометрическая аутентификация становится одним из самых перспективных направлений в области идентификации личности и обеспечения безопасности. Использование уникальных физиологических характеристик человека, таких как электрические сигналы тела, открывает новые горизонты в создании систем, способных точно и надёжно распознавать пользователей. Традиционные методы защиты информации, основанные на паролях и картах доступа, всё чаще подвергаются угрозам взлома, тогда как биометрия предлагает привязку к физическим особенностям, которые крайне сложно подделать. Одним из ключевых направлений развития в этой сфере является анализ физиологических электрических сигналов, которые можно регистрировать с использованием специального оборудования. В частности, проект, ориентированный на сбор и анализ биометрических данных с помощью оборудования ExpEYES17, продемонстрировал высокую эффективность методики идентификации по физиологическим сигналам напряжения, снимаемым с различных частей тела.
Такой подход базируется на предположении, что каждый человек имеет уникальный «биометрический профиль», выраженный в нюансах электрических откликов и вариаций сигналов. Использование многомерного анализа позволяет выделить более тридцати восьми различных признаков для каждой порции данных, собранных в рамках анализа. Среди них важное значение имеют статистические показатели, включая среднее значение, стандартное отклонение, асимметрию и эксцесс. Кроме того, оцениваются особенности сигнала, такие как энергия, корни среднеквадратичных значений, количество пересечений с нулём и пиковые характеристики. Анализ нескольких каналов одновременно даёт возможность учитывать корреляции, сдвиги по фазе и соотношение энергий, что значительно повышает точность идентификации.
Преимущество физиологической биометрии проявляется и в устойчивости к изменениям во времени. Многосессионные исследования, проведённые на семи различных выборках данных, показали высокую степень согласованности получаемых признаков. Несмотря на вариабельность условий съёмки и возможные изменения состояния субъекта, стабильность таких параметров, как доминирующая частота сигнала и корреляционные показатели, остаётся на высоком уровне. Это существенно повышает надёжность и практическую применимость систем. Важным аспектом проекта стала способность системы отличать сигналы, приходящие от живого человека, от искусственных помех и артефактов, возникающих в результате работы датчиков или оборудования.
Такая возможность защищает систему от потенциальных попыток обмануть механизм аутентификации путём подачи неквалифицированных или поддельных сигналов. Проверка с использованием множества различных датасетов подтвердила, что система способна на 100% отвергать сигналы, исходящие от устройств, не относящихся к человеку, сохраняя тем самым высокую степень безопасности. Одним из новаторских направлений исследований стала работа с нормализацией амплитуды сигналов. Чтобы минимизировать влияние изменений условий окружающей среды и настроек оборудования, была предложена стандартизация амплитуды до определённого уровня – 0,15 вольт стандартного отклонения. Такой подход позволил добиться перехода от модели, лучше подходящей для общего сценария аутентификации, к модели, оптимизированной именно для узнавания конкретного субъекта.
Тем не менее, это сопровождалось снижением способности системы отличать человеческие сигналы от устройств, что подчёркивает необходимость гибкого подхода к выбору параметров системы в зависимости от конкретных задач. Технические решения, реализованные в рамках проекта, предусматривают интеграцию с аппаратными средствами сбора данных, такими как ExpEYES17, позволяющими снимать биометрические сигналы в режиме реального времени. Такой уровень взаимодействия обеспечивает оперативную обработку и анализ, что особенно важно для систем, которые должны работать в условиях повышенной нагрузки и обеспечивать мгновенное подтверждение личности. Применение методов машинного обучения и искусственного интеллекта является неотъемлемой частью совершенствования биометрической аутентификации. Использование алгоритмов случайного леса для определения значимости признаков, алгоритмов изоляционного леса для выявления аномалий и методов сокращения размерности данных, таких как главные компоненты, позволяют извлекать из больших массивов данных наиболее информативные паттерны и повышать общую точность идентификации.
Также кластерный анализ и кроссвалидация усиливают общую эффективность модели, помогая минимизировать ошибки распознавания. Данный подход к биометрической аутентификации находит применение не только в сфере информационной безопасности, но и в медицинских и исследовательских областях. Мониторинг физиологических показателей с одновременным распознаванием личности открывает возможности для контроля состояния пациента, предотвращения несанкционированного доступа к чувствительной информации в медицинских учреждениях, а также для разработки новых интерактивных устройств, которые подстраиваются под уникальные параметры пользователя. Результаты исследований и экспериментов демонстрируют, что постоянное совершенствование методов сбора и анализа физиологических биометрических данных позволяет достичь очень высокой точности – до 99,5% в плане стабильности признаков и до 100% в плане отбрасывания посторонних шумов. Это свидетельствует о том, что физиологическая биометрия становится одним из ключевых направлений в обеспечении надежной аутентификации и обеспечивает высокую степень защиты от несанкционированного доступа.
Перспективы развития связаны с расширением спектра исследуемых физиологических сигналов — интеграция электрокардиограмм (ЭКГ), электромиографии (ЭМГ), электроэнцефалографии (ЭЭГ) и других показателей, что позволить создать гибридные системы с ещё более высокой надежностью и сложностью распознавания. Современные методы глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети с долгой кратковременной памятью (LSTM) или сети типа GRU, обещают расширить возможности в обработке временных последовательностей и выявлении скрытых закономерностей. Немаловажным направлением является усиление устойчивости систем к внешним помехам, изменениям окружающей среды и попыткам обмана, что будет достигаться за счет внедрения средств антиспуфинга и усовершенствованных алгоритмов анализа аномалий. Также важна адаптация систем для работы с несколькими пользователями и масштабирование на широкий круг применений – от бытовых устройств до государственных систем безопасности. Для разработчиков доступен широкий инструментарий – начиная с простых библиотек для сбора и предобработки данных и заканчивая комплексными фреймворками для обучения моделей и визуализации результатов.
