Biometría Cancelable basada en funciones físicas inclonables en FPGA para señales ECG

Los sistemas basados en rasgos biométricos han tomado ventaja dentro del campo de los sistemas de control de acceso contra los basados en métodos tradicionales tales como claves o tarjetas de identificación debido a la disminución de la probabilidad de falsificación de información. Sin embargo, el r...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Diana Karen Torres
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2020
País:México
Recursos:Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
Repositorio:Repositorio Institucional del INAOE
Idioma:español
OAI Identifier:oai:inaoe.repositorioinstitucional.mx:1009/2336
Acesso em linha:http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2336
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:info:eu-repo/classification/Inspec/Biometría
info:eu-repo/classification/Inspec/Cancelable
info:eu-repo/classification/Inspec/Funciones Físicamente Inclonables
info:eu-repo/classification/Inspec/PUF
info:eu-repo/classification/Inspec/ECG
info:eu-repo/classification/Inspec/FPGA
info:eu-repo/classification/cti/1
info:eu-repo/classification/cti/22
info:eu-repo/classification/cti/2203
Descrição
Resumo:Los sistemas basados en rasgos biométricos han tomado ventaja dentro del campo de los sistemas de control de acceso contra los basados en métodos tradicionales tales como claves o tarjetas de identificación debido a la disminución de la probabilidad de falsificación de información. Sin embargo, el robo de información en los sistemas biométricos presenta un problema mayor que en los sistemas de control de acceso convencionales, ya que los rasgos biométricos no pueden ser reemplazables. Para solucionar esto se aplica una distorsión en el patrón de un usuario para proteger la información sensible. Esta transformación se denomina Biometría Cancelable. En este trabajo se presenta un esquema de biometría cancelable para señales electrocardiográficas (ECG) utilizando funciones físicas inclonables (PUF) implementadas en FPGA. La técnica que se utilizó para encriptar la información fue con la generación de cadenas de bits obtenidas por la PUF en configuración de RingOscillator que es un diseño exclusivo para implementación en FPGA. Las PUF’s se evaluaron en dos FPGA’s del mismo modelo para verificar que se obtuvieran respuestas diferentes implementando el sistema bajo las mismas condiciones, se analizaron las respuestas y se aplicaron algoritmos de corrección de errores para corregir los bits de respuesta inestables. Se emplearon técnicas de extracción de características propuestas en la litera- tura donde se obtienen características estadísticas y características temporales formando vectores de longitud 7 y como clasificador se utilizó el algoritmo de alineamiento temporal dinámico (DTW). Se evaluó el sistema biométrico original y posteriormente con las plantillas modificadas. Los resultados obtenidos del sistema propuesto para el mejor test indicaron un AUC de 98.32%, un error de 7.12% y una exactitud de 92.8 % superando los resultados de sistemas basados en biometría cancelable para señales ECG utilizando técnicas de Bio-Hash, improved Bio-Hash, operaciones de matrices y redes neuronales.