08.05.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Создан датчик с машинным обучением для биометрической аутентификации по дыханию

Breath odor-based individual authentication

Сегодня идентифицировать человека можно по отпечатку пальца, радужке или лицу, но прогресс не стоит на месте, и японские учёные предлагают новый способ аутентификации. Они разработали систему биометрии на основе датчика, распознающего людей по составу выдыхаемого воздуха. В сочетании с технологией машинного обучения этот «искусственный нос» имеет точность почти 98%. Подробная статья опубликована в журнале Chemical Communications.

В век цифровой информации биометрия — важный способ защиты ценных данных. Помимо ставших уже привычными отпечатков пальцев и ладоней, голоса и лица существуют и менее распространенные варианты: по венам на пальцах или электрическим волнам мозга.

«Все эти методы основаны на физической уникальности каждого индивида, но они не полностью надёжны. Физические характеристики можно скопировать или даже нарушить травмой, — объяснил Чайянут Джираюпат из Университета Кюсю, один из исследователей. — Недавно появился новый класс биометрической аутентификации, который использует уникальный химический состав для идентификации личности».

Команда ученых решила исследовать биометрический потенциал человеческого дыхания. В конце концов, по составу выдыхаемых веществ уже научились диагностировать рак, диабет и даже COVID-19. Анализ показал, что для аутентификации можно использовать 28 компонентов дыхания. На основе этих данных был создан 16-канальный датчик, каждый из каналов которого идентифицирует свой набор соединений. Затем данные поступают в систему машинного обучения, которая анализирует состав и разрабатывает профиль, который затем используется для идентификации личности.

Протестировав систему на образцах дыхания шести человек, исследователи обнаружили, что средняя точность идентификации составляет 97,8%. Этот уровень не изменился даже когда количество образцов выросло до 20, причём группа состояла из людей разных национальностей, пола и возраста.