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EEG Authentication System Based on One- and Multi-Class Machine Learning Classifiers

electroencephalogram
machine learning
multi-class classifiers
one-class classifiers
user authentication
Luis Hernández-Álvarez, Elena Barbierato, Stefano Caputo, Lorenzo Mucchi, and Luis Hernández Encinas (A)
Sensors 23(1), 186 (2023), 1–19, Special Issue “Feature Papers in Smart and Intelligent Sensors Systems”
https://doi.org/10.3390/s23010186

In the current Information Age, it is usual to access our personal and professional information, such as bank account data or private documents, in a telematic manner. To ensure the privacy of this information, user authentication systems should be accurately developed. In this work, we focus on biometric authentication, as it depends on the user’s inherent characteristics and, therefore, offers personalized authentication systems. Specifically, we propose an electrocardiogram (EEG)-based user authentication system by employing One-Class and Multi-Class Machine Learning classifiers. In this sense, the main novelty of this article is the introduction of Isolation Forest and Local Outlier Factor classifiers as new tools for user authentication and the investigation of their suitability with EEG data. Additionally, we identify the EEG channels and brainwaves with greater contribution to the authentication and compare them with the traditional dimensionality reduction techniques, Principal Component Analysis, and χ2 statistical test. In our final proposal, we elaborate on a hybrid system resistant to random forgery attacks using an Isolation Forest and a Random Forest classifiers, obtaining a final accuracy of 82.3%, a precision of 91.1% and a recall of 75.3%.

Acknowledgments

This work was supported in part by Comunidad de Madrid (Spain) through Project CYNAMON, Grant No. P2018/TCS-4566-CM, co-funded by the European Regional Development Fund (ESF, FEDER and ERDF, EU); in part by the European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Program under Grant No. 872752 and under Grant No. 101017141; in part by the European Telecommunication Standard Institute (ETSI) technical committee (TC) on Smart Body Area Network (SmartBAN). L.H.-Á. would like to thank CSIC Project CASDiM for its support. E.B would like to thank UNICESV (Centro Universitario Di Ricerca Per Lo Sviluppo Competitivo Del Settore Vitivinicolo). We want to thank the reviewer for their useful comments and recommendations.

GiCSI

proyecto/s relacionado/s

  • Técnicas y mecanismos de Ciberseguridad para la Autenticación basados en información Sensorial de Dispositivos Móviles (CASDiM)
    Proyectos intramurales (CSIC)
  • Protocolos, Mecanismos y Tecnologías Pre y Postcuánticas para la Ciberseguridad y la Privacidad. P2QProMeTe
    Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020
  • Cybersecurity, Network Analysis and Monitoring for the Next Generation Internet. CYNAMON
    Plan Regional de Investigación Científica e Innovación Tecnológica (Comunidad de Madrid), Fondos Feder, Fondo Social Europeo
Departamento de Acústica y Evaluación No Destructiva (DAEND)
  • GAA: Grupo de Acústica ambiental
  • G CARMA: Grupo de Caracterización de materiales mediante evaluación no destructiva
  • ULAB: Ultrasonidos para el análisis de líquidos y bioingeniería
Departamento de Tecnologías de la Información y Las Comunicaciones (DTIC)
  • GiCP: Grupo de investigación en Ciberseguridad y Protección de la Privacidad
  • GICSI: Grupo de investigación en Criptología y Seguridad de la Información
    • LCQE: Laboratorio de Comunicaciones Cuánticas
  • PSUM: Grupo de Procesamiento de Señal en sistemas Ultrasónicos Multicanal
Departamento de Sensores y Sistemas Ultrasónicos (DSSU)
  • GSTU: Grupo de Sistemas y tecnologías ultrasónicas
  • NoySI: Grupo de Nanosensores y Sistemas Inteligentes
  • RESULT: Resonadores ultrasónicos para cavitación y micromanipulación
  • SENSAVAN: Grupo de Tecnología de Sensores Avanzados
  • QE: Electrónica Cuántica
Laboratorios
  • Laboratorio de Acústica
  • Laboratorio de Metrología Ultrasónica Médica (LMUM)
  • Laboratorio de Comunicaciones Cuánticas
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