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EEG Data for User Authentication with Multi-Class and One-Class Classifiers

artificial intelligence
biological sensors
electroencephalogram
machine learning
multi-class classifiers
one-class classifiers
L. Hernández-Álvarez, S. Caputo, L. Mucchi, and L. Hernández Encinas
Actas VII Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad (JNIC'2022), 205-208. J. M. de Fuentes, L. González, J. C. Sancho, A. Ayerbe and M. L. Escalante (Eds.), Bilbao, Junio 27--29, 2022
ISBN: 978-84-88734-13-6

Nowadays, the development of user authentication protocols is a hot topic, due to the importance of authentication mechanisms in online services as bank applications, online shop- ping or personal and professional document requests. Biometric information is commonly combined with Artificial Intelligence (Machine Learning and Deep Learning) methods to develop these systems. Nevertheless, they are usually based on Multi–Class classifiers, which need the impostor’s information in order to be trained. The access to the impostor’s information is an unrealistic assumption and, therefore, in this ongoing research we propose the construction of more realistic user authentication models using One–Class classifiers, and compare their performance with Multi–Class classifiers. Moreover, we also pretend to evaluate the contribution of different sensor locations and brain waves, and define the best model for a secure and a usable user authentication system.

 

ACKNOWLEDGEMENTS

This work was supported in part by the Spanish State Research Agency (AEI) of the Ministry of Science and Inno- vation (MCIN), project P2QProMeTe (PID2020-112586RB- I00/AEI/10.13039/501100011033); in part by Comunidad de Madrid (Spain) through Project CYNAMON, grant No. P2018/TCS-4566-CM, both co-funded by the European Re- gional Development Fund (ESF, FEDER and ERDF, EU); in part by the European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Program under Grant 872752 and under Grant 101017141. L.H.A. would like to thank CSIC Project CAS- DiM for its support.

 

Puede descargar las actas haciendo clic aquí https://2022.jnic.es/Actas_JNIC_2022_v11.pdf
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
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  • Laboratorio de Comunicaciones Cuánticas
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