Исследование эффективности работы сиамских нейронных сетей для биометрической аутентификации по ЭКГ для сигналов с непериодическими нарушениями сердечного ритма

Аннотация

Сидоркин А.Д.

Дата поступления статьи: 23.02.2023

Сигналы электрокардиограммы обладают уникальными характеристиками и структурой, которые трудно подделать. Это связано с тем, что электрическая активность сердца уникальна для каждого человека. Кроме того, основные биометрические параметры скрыты во время аутентификации по ЭКГ, что делает процесс более безопасным и защищенным от подделок. Целью данного исследования является оценка эффективности работы нейронных сетей для аутентификации по ЭКГ для сигналов с непериодическими нарушениями сердечного ритма. В качестве модели разработана сиамская нейронная сеть. Так же описаны этапы предварительной обработки ЭКГ сигналов, взятых из базы данных MIT-BIH. Представленная в работе модель достигла следующих результатов. Точность: 99,69%. Чувствительность: 99,43%. Специфичность: 99,94%. ROC-AUC: 99,69%. Результаты позволяют сделать вывод о том, что предложенная модель может эффективно проводить аутентификацию пользователей, которые имеют непериодические нарушения сердечного ритма при условии хотя бы небольшого числа зарегистрированных эталонов с нарушениями.

Ключевые слова: биометрическая аутентификация, ЭКГ, сиамская нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, Евклидово расстояние, ROC-анализ

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

.