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J-GLOBAL ID：201502211456005322   整理番号：15A0680884

脳信号の低周波は連続認証に適合する

Brain signal’s low-frequency fits the continuous authentication

著者 (3件)： MATSUYAMA Yasuo (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Waseda Univ., Tokyo, JPN) ,  SHOZAWA Michitaro (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Waseda Univ., Tokyo, JPN) ,  YOKOTE Ryota (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Waseda Univ., Tokyo, JPN)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 164  ページ： 137-143  発行年： 2015年09月21日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文で筆者らは,ユーザの連続認証に対し低周波脳信号を使用する方法を提案した。そのような監視の間,認証されるユーザは中断なしで働き得る。このタイプの認証は,容易に忘れられ得るあるいは盗まれ得るパスワードに基づく伝統的な方法を補完することが期待される。脳信号ベース連続認証に対し,筆者らは近赤外線スペクトロスコピー(NIRS)によって脳におけるオキシヘモグロビン変化を計測した。2ケースのNIRS計測があった:安静ケース,そしてキーボードタイプタスクケース。両方のケースにおいて,脳信号は約1.5Hzの範囲において特別のパターンを示すことが分かった。扮装者を防ぐために同定したパーソナリティーを使用した。詐称者の検出に対して,筆者らは最初にNIRS信号の対数パワースペクトルの主成分分析(PCA)を行った。システムパラメータの極度学習を避け得るように小固有値を捨てた。サポートベクトルマシンに対する平均荷重ベクトルを得るために処理したスペクトルデータを使用した。低周波領域における特徴パターンを強調するために平均荷重ベクトルをスペクトルデータに適用した。このプロセスは各被験者のNIRS信号に対し分離可能クラスタを生成した。試験フェーズにおいて,未知の被験者のNIRSシグナルを計測し前処理した。これに継いで,筆者らは登録したクラスターセットへのMahalanobis距離を計算することにより連即認証を実行した。NIRSの安静とタスクケースの両方に対し,筆者らの提案した方法の認証正確性は等エラー率(EER)で99%より大きかった。脳新を使用したこの種の動的認証は伝統的なパスワード法への過剰な依存を低減することに対し現実的な方法を与えることができた。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *脳 ,  *信号 ,  LF【周波数】 ,  *認証 ,  パスワード ,  近赤外分光分析 ,  オキシヘモグロビン ,  検出 ,  固有値 ,  サポートベクトルマシン ,  距離
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  近赤外線スペクトロスコピー ,  低周波

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 脳 ,  低周波 ,  認証