СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭКГ В БИОМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ МЕТОДЫ, ПРИМЕНЕНИЕ И ВОПРОСЫ БЕЗОПАСНОСТИ

Аннотация. Электрокардиографические (ЭКГ) сигналы представляют собой перспективное направление в области биометрической идентификации благодаря их уникальности, стабильности и сложности подделки. В данной статье рассматриваются современные методы обработки ЭКГ-сигналов, их применение в биометрических системах, а также ключевые проблемы, связанные с обеспечением безопасности и конфиденциальности данных. Особое внимание уделено преимуществам ЭКГ перед традиционными биометрическими методами и перспективам её использования в таких сферах, как медицина, финансы и безопасность.

Ключевые слова: биометрия на основе ЭКГ, фидуциальные и нефидуциальные методы, аутентификация, безопасность, физиологические сигналы, конфиденциальность.

I. ВВЕДЕНИЕ

Биометрическая идентификация аутентифицирует пользователей путем сопоставления физиологических или поведенческих характеристик с зарегистрированным образцом, используя уникальность человеческих черт [1].

Рынок биометрических систем активно растет благодаря спросу в таких областях, как государственное управление, оборона, транспорт, здравоохранение и финансы. Внедрение биометрических технологий в смартфоны, компьютеры и банковские системы способствует их широкому распространению, несмотря на проблемы безопасности, неоднородность регулирования и ограниченную государственную поддержку. Ожидается, что к 2023 году рынок будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 16,3% [2].

Традиционные методы идентификации, такие как PIN-коды, пароли и ID-карты, уязвимы к краже. Биометрические системы более безопасны, их сложнее подделать, и они устраняют необходимость в физических носителях. Сравнение биометрических методов демонстрирует их преимущества в уникальности, производительности и удобстве использования.

ЭКГ (электрокардиограмма) особенно эффективна для аутентификации и мониторинга состояния здоровья. Этот биомедицинский сигнал обладает значительной межличностной изменчивостью, что позволяет биометрическим системам использовать его для распознавания личности. Характеристики ЭКГ — универсальность, уникальность, возможность обнаружения жизнеспособности и минимальная инвазивность — делают её идеальным инструментом для непрерывной биометрической идентификации [3].

Таблица 1.

Сравнение различных биометрических методов [4]

Раздел II посвящен основам ЭКГ, раздел III подробно описывает методы биометрической идентификации на основе ЭКГ, раздел IV обсуждает приложения и проблемы безопасности, а в заключении представлены направления для будущих исследований.

II. ОСНОВЫ ЭКГ

Сигнал ЭКГ измеряет изменения электрического потенциала с течением времени и состоит из трех комплексов: P, R и T, которые обозначены своими фидуциальными пиками (Рисунок 1) [5]. Эти волны включают P-волну, инициируемую синоартериальным узлом, который генерирует импульс, вызывающий сокращение сердца. P-волна обычно длится менее 120 мс с частотным спектром 10-15 Гц [6].

Рисунок 1. Идеализированный сигнал ЭКГ: на этом рисунке изображены два идеализированных сердечных сокращения. Интервал R–R указывает на продолжительность одного сердечного сокращения

Комплекс QRS состоит из Q, R и S волн, которые представляют деполяризацию желудочков и сокращение сердца. Q-волна направлена вниз, R-волна — вверх, а S-волна — вниз, все они укладываются в ~100 мс с частотным спектром 10-40 Гц. T-волна, продолжительностью ~160 мс, отражает реполяризацию желудочков и возникает через 80-120 мс после комплекса QRS, сокращаясь при увеличении частоты сердечных сокращений. В состоянии покоя частота сердечных сокращений колеблется в пределах 60-100 ударов в минуту (уд/мин); частота ниже 60 уд/мин указывает на брадикардию, а выше 100 уд/мин — на тахикардию.

Здоровые сигналы ЭКГ следуют схожему пульсовому паттерну, но демонстрируют уникальные особенности из-за индивидуальных факторов, таких как анатомия сердца, возраст, пол, масса тела, геометрия грудной клетки и расположение электродов [7]. Изменчивость ЭКГ у одного человека может быть обусловлена такими факторами, как эмоциональное состояние, физическая подготовка и возраст. Хотя некоторые факторы, такие как температура или беременность, встречаются редко или могут быть обнаружены, другие, например дыхание или положение электродов, менее контролируемы. Возраст минимально влияет на форму сигнала ЭКГ у взрослых, в основном снижая амплитуду, тогда как изменения частоты сердечных сокращений в первую очередь влияют на интервалы между ударами, что делает аутентификацию на основе ЭКГ надежной. Однако сердечно-сосудистые заболевания могут вызывать непредсказуемые изменения, как показано в Таблице 2.

Таблица 2.

Изменчивость сигнала ЭКГ: факторы и последствия [9]

Биометрические системы на основе ЭКГ

На Рисунке 2 представлена типовая блок-схема фидуциальной или частично фидуциальной биометрической системы. Эти системы основываются на обнаружении значимых комплексов ЭКГ (преимущественно QRS) для сегментации и извлечения последовательности отдельных сердечных сокращений [10].

Рисунок 2. Блок-схема типичной биометрической системы на основе ЭКГ [10]

III. МЕТОДЫ АУТЕНТИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ ЭКГ

Биометрическая идентификация на основе ЭКГ требует сбора данных при каждой аутентификации, что делает её чувствительной к изменчивости из-за шумов, движений и других факторов [11]. Методы делятся на фидуциальные (анализ временных и амплитудных характеристик) и нефидуциальные (анализ частотного состава), каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения [12]. Фидуциальные методы преобладают в литературе, при этом исследования демонстрируют высокие показатели идентификации. Например, Biel et al. достигли 100% идентификации субъектов, используя фидуциальные характеристики [14], в то время как система Israel et al. достигла 100% идентификации субъектов и 81% распознавания сердечных сокращений для 29 субъектов [5]. Shen et al. использовали нейронную сеть на основе решений, достигнув показателя 95,3% для 168 субъектов [15]. Wübbeler et al. достигли 99% точности для 74 субъектов, сосредоточившись на морфологии QRS [16]. Нефидуциальные методы также доказали свою эффективность. Plataniotis et al. использовали автокорреляцию и дискретное косинусное преобразование, достигнув 100% распознавания для 14 субъектов [17]. Chiu et al. применили дискретное вейвлет-преобразование для извлечения характеристик, сообщив о 100% верификации для 35 субъектов [18].

IV. ПРИМЕНЕНИЕ И ПРОБЛЕМЫ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ

ЭКГ широко используется в биометрии для контроля доступа, мониторинга посещаемости, платежных систем и пограничного контроля благодаря сложности подделки данных о сердцебиении [19]. В транспортной безопасности ЭКГ оценивает состояние водителя, обнаруживая стресс или сонливость, и может предотвращать аварии, выявляя сердечные аномалии. Также ЭКГ применяется в игровых устройствах как входной сигнал [20].

Использование ЭКГ для идентификации вызывает опасения из-за сбора чувствительных медицинских и эмоциональных данных, что может привести к утечке и компрометации личности. В отличие от паролей, биометрические данные, такие как ЭКГ, нельзя изменить при компрометации. Традиционные методы, такие как распознавание лица, радужной оболочки или отпечатков пальцев, уязвимы к подделке и воспроизведению [20].

Таблица 3.

Результаты выбранных исследований биометрических систем на основе ЭКГ

Шумы в пользовательских характеристиках могут увеличить уровень ложного принятия, включая биометрические системы на основе ЭКГ (атаки с нулевым усилием) [21].

Биометрическое шифрование шифрует данные с помощью ключей, генерируемых системой, но временная зависимость ЭКГ усложняет задачу из-за оптимизации характеристик [7]. Ограниченные исследования в области извлечения характеристик ЭКГ делают системы уязвимыми к спуфинг-атакам, включая кражу медицинских записей или создание поддельных сигналов [22]. Обнаружение жизнеспособности эффективно против атак на представление, но не против инъекции сигналов. Требуются дальнейшие исследования для защиты данных ЭКГ [23].

V. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЭКГ-сигналы обладают уникальными характеристиками, которые делают их эффективным инструментом для биометрической идентификации. Их применение может варьироваться от самостоятельных систем аутентификации до интеграции в многофакторные биометрические решения. Непрерывный мониторинг и устойчивость к подделке открывают новые горизонты для использования ЭКГ в различных областях. В сочетании с традиционными методами защиты, такими как пароли, ЭКГ обеспечивает высокий уровень безопасности. Низкая стоимость реализации, устойчивость к атакам и возможность проверки жизнеспособности делают ЭКГ-биометрию перспективным направлением для дальнейших исследований и внедрения.