Des chercheurs de l'Imperial College de Londres ont récemment mis au point une nouvelle approche de cryptosystème biométrique pour sécuriser les communications sans fil des dispositifs médicaux portables et implantables. leur cadre, décrit dans une étude publiée le IEEE Explorer , utilise un cadre de réseau de neurones artificiels (ANN) et des variations d'énergie du signal de marche.

Durant la dernière décennie, les progrès de la technologie de communication sans fil ont alimenté le développement d'un nombre croissant de dispositifs de réseau de capteurs corporels (BSN). Ce sont des poids légers, des nœuds capteurs de faible puissance pouvant être portés ou implantés dans le corps humain pour surveiller la santé des patients âgés ou atteints de maladies chroniques.

Malgré leurs précieuses applications, Les appareils BSN soulèvent des problèmes de sécurité importants, car les attaquants pourraient pirater ces capteurs connectés sans fil et violer les informations personnelles et de santé des patients. Compte tenu de la puissance de calcul très limitée de ces capteurs miniaturisés, cependant, Les schémas de sécurité informatique conventionnels ne peuvent pas être appliqués à ces appareils. Les chercheurs cherchent ainsi à développer de nouveaux mécanismes de sécurité avancés qui pourraient protéger efficacement ces données sensibles.

Une solution efficace pour sécuriser les appareils BSN est l'approche du système de cryptographie biométrique (BCS), qui identifie les traits biométriques des patients, comme son visage, iris, empreintes, électrocardiogramme (ECG), ou photopléthysmographie (PPG). L'équipe de chercheurs de l'Imperial College a développé une nouvelle approche BCS qui se concentre particulièrement sur les variations d'énergie du signal de marche; en d'autres termes, analyser la façon dont différentes personnes marchent.

"La biométrie de pointe/la sécurité portable utilise souvent l'électrocardiogramme (ECG), l'activité électrique du cœur, mais ses électrodes attachées à la peau limitent grandement ses applications, " Soleil Yingnan, l'auteur principal de l'article a déclaré à TechXplore. "Nous avons estimé qu'il était nécessaire d'explorer un nouveau type de biométrie à la fois facile à collecter et non invasive, et la démarche, la façon dont les gens marchent, m'est venu à l'esprit."

Le terme « démarche » fait référence à un modèle de mouvement des membres chez les animaux et les humains, en particulier lorsqu'ils marchent/courent. Différentes espèces d'animaux ont leurs propres allures caractéristiques, mais de légères différences peuvent également être observées entre les êtres humains individuels.

Les signaux de marche peuvent être capturés en portant un capteur inertiel à faible coût, comme un accéléromètre, sur le corps. Actuellement, presque tous les dispositifs portables et de nombreux dispositifs implantables sont déjà équipés de capteurs inertiels. L'utilisation de signaux de marche pour former le BCS peut établir des canaux de communication sécurisés entre les dispositifs portables et implantables.

"Le défi de l'utilisation des signaux de marche pour la sécurité est que les signaux de marche capturés par différents capteurs à différents endroits du corps ont des modèles différents, " expliqua Sun. " Pour résoudre ce problème, nous avons introduit un cadre de réseau de neurones artificiels (ANN), qui projette les signaux du capteur sur une trame unifiée et augmente la corrélation du signal."

Les chercheurs ont utilisé leur nouvelle infrastructure de réseau neuronal pour extraire des caractéristiques similaires des capteurs BSN, générer des clés binaires à la demande, sans nécessiter l'intervention de l'utilisateur. Lorsqu'ils ont testé leur approche sur un ensemble de données de marche, ils ont constaté que les clés binaires générées avaient une entropie élevée pour tous les sujets.

"Nous avons constaté que l'utilisation du cadre ANN proposé peut augmenter considérablement les corrélations entre les signaux de marche capturés par différents capteurs portables, résultant en une amélioration considérable des performances du système de sécurité, " a déclaré Sun. " Ce nouveau cadre de sécurité proposé est 68,75 % plus efficace que notre travail précédent, générer une clé de 128 bits en seulement 12 secondes de marche."

Les clés générées à l'aide de leur cadre ont passé les tests statistiques du National Institute of Standards and Technology (NIST) et de Dieharder, discriminer de manière robuste entre les démarches des différentes personnes. La nouvelle approche est très prometteuse en tant qu'outil de sécurité biométrique, et pourrait à terme contribuer à mieux protéger les données collectées par les dispositifs portables et implantables.

"Actuellement, nous avons seulement exploré l'utilisation de signaux d'accélération pour le schéma de sécurité, mais les signaux de marche se composent également d'autres types de signaux, tels que les signaux de gyroscope, " dit Sun. " Dans un futur proche, nous aimerions encore améliorer les performances de notre schéma de sécurité proposé en incorporant d'autres signaux."

© 2018 Tech Xplore