論文の概要: Information Theoretic Key Agreement Protocol based on ECG signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07037v1
- Date: Fri, 14 May 2021 18:58:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 04:01:54.644042
- Title: Information Theoretic Key Agreement Protocol based on ECG signals
- Title(参考訳): ECG信号に基づく情報理論キーコンセンサスプロトコル
- Authors: Anna V. Guglielmi, Alberto Muraro, Giulia Cisotto, Nicola Laurenti
- Abstract要約: 無線ボディエリアネットワーク(WBAN)は、個人が病院からリモートでバイタルをモニターできるようになり、人気が高まっている。
SARS-CoV-2パンデミックの広がりにより、携帯型パルスオキシメータとウェアラブル型心拍計が市場に出回っている。
2020年、私たちは前例のない医療侵害の増加を支援し、現在の世代のWBANの極端な脆弱性を明らかにしました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.417312533172291
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wireless body area networks (WBANs) are becoming increasingly popular as they
allow individuals to continuously monitor their vitals and physiological
parameters remotely from the hospital. With the spread of the SARS-CoV-2
pandemic, the availability of portable pulse-oximeters and wearable heart rate
detectors has boomed in the market. At the same time, in 2020 we assisted to an
unprecedented increase of healthcare breaches, revealing the extreme
vulnerability of the current generation of WBANs. Therefore, the development of
new security protocols to ensure data protection, authentication, integrity and
privacy within WBANs are highly needed. Here, we targeted a WBAN collecting ECG
signals from different sensor nodes on the individual's body, we extracted the
inter-pulse interval (i.e., R-R interval) sequence from each of them, and we
developed a new information theoretic key agreement protocol that exploits the
inherent randomness of ECG to ensure authentication between sensor pairs within
the WBAN. After proper pre-processing, we provide an analytical solution that
ensures robust authentication; we provide a unique information reconciliation
matrix, which gives good performance for all ECG sensor pairs; and we can show
that a relationship between information reconciliation and privacy
amplification matrices can be found. Finally, we show the trade-off between the
level of security, in terms of key generation rate, and the complexity of the
error correction scheme implemented in the system.
- Abstract(参考訳): ワイヤレスボディエリアネットワーク(wbans)は、個人が病院から遠隔でバイタルや生理的パラメータを継続的に監視できるようになり、人気が高まっている。
SARS-CoV-2パンデミックの広がりにより、携帯型パルスオキシメータとウェアラブル型心拍計が市場に出回っている。
同時に、2020年には、前例のない医療侵害の増加を支援し、現在のwbansの極端な脆弱性を明らかにしました。
したがって、WBAN内のデータ保護、認証、整合性、プライバシを確保するための新しいセキュリティプロトコルの開発が不可欠である。
そこで我々は,各センサノードから各センサノードからECG信号を収集するWBANを対象とし,それぞれからパルス間間隔(R-R間隔)を抽出し,WBAN内のセンサペア間の認証を確保するために,ECGの固有ランダム性を利用する新たな情報理論鍵合意プロトコルを開発した。
適切な事前処理の後、ロバストな認証を保証する分析ソリューションを提供し、全てのECGセンサ対に優れた性能をもたらすユニークな情報整合行列を提供し、情報整合性とプライバシ増幅行列の関係を見いだせることを示す。
最後に,鍵生成率の観点からセキュリティレベルと,システムに実装されたエラー訂正方式の複雑さのトレードオフを示す。
関連論文リスト
- Securing IoT Communication using Physical Sensor Data -- Graph Layer
Security with Federated Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [12.941755390387295]
Internet-of-Things(IoT)デバイスは、デジタル無線チャネルを介して物理的センサーデータを送信するためにしばしば使用される。
従来の物理層セキュリティ(PLS)ベースの暗号手法は、正確なチャネル推定と鍵生成のための情報交換に依存している。
本稿では,物理センサの読み取りからデジタルキーを抽出する,Graph Layer Security(GLS)という新しい概念を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T12:10:23Z) - Pain level and pain-related behaviour classification using GRU-based
sparsely-connected RNNs [61.080598804629375]
慢性的な痛みを持つ人は、特定の身体の動きを無意識に適応させ、怪我や追加の痛みから身を守る。
この相関関係を分析するための専用のベンチマークデータベースが存在しないため、日々の行動に影響を及ぼす可能性のある特定の状況の1つを検討した。
我々は、複数のオートエンコーダを組み込んだゲートリカレントユニット(GRU)と疎結合なリカレントニューラルネットワーク(s-RNN)のアンサンブルを提案した。
本手法は,痛みレベルと痛み関連行動の両方の分類において,最先端のアプローチよりも優れていることを示すいくつかの実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T12:56:28Z) - Is Vertical Logistic Regression Privacy-Preserving? A Comprehensive
Privacy Analysis and Beyond [57.10914865054868]
垂直ロジスティック回帰(VLR)をミニバッチ降下勾配で訓練した。
我々は、オープンソースのフェデレーション学習フレームワークのクラスにおいて、VLRの包括的で厳密なプライバシー分析を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T05:47:30Z) - Towards Personalized Healthcare in Cardiac Population: The Development
of a Wearable ECG Monitoring System, an ECG Lossy Compression Schema, and a
ResNet-Based AF Detector [19.706400613998703]
心房細動(AF)は通常、心電図(ECG)を用いて診断される。
本書では、ウェアラブルECGデバイス、モバイルアプリケーション、バックエンドサーバを具現化したパーソナライズされた医療システムの設計と実装について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-11T19:08:46Z) - Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple
Access [65.21117658030235]
本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。
MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。
その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T12:23:55Z) - Spotting adversarial samples for speaker verification by neural vocoders [102.1486475058963]
我々は、自動話者検証(ASV)のための敵対サンプルを見つけるために、ニューラルボコーダを採用する。
元の音声と再合成音声のASVスコアの違いは、真正と逆正のサンプルの識別に良い指標であることがわかった。
私たちのコードは、将来的な比較作業のためにオープンソースにされます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T08:58:16Z) - Round-robin differential phase-time-shifting protocol for quantum key
distribution: theory and experiment [58.03659958248968]
量子鍵分布(QKD)は、遠隔者間で共通の暗号鍵の確立を可能にする。
近年,信号の乱れの監視を回避できるQKDプロトコルが提案され,初期の実験で実証されている。
我々は,ラウンドロビン差動位相シフトプロトコルのセキュリティ証明を,集団攻撃シナリオにおいて導出する。
その結果,RRDPTSプロトコルは高い量子ビット誤り率の条件下で,RDPSと比較して高い秘密鍵レートが得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-15T15:20:09Z) - ECG Signal Super-resolution by Considering Reconstruction and Cardiac
Arrhythmias Classification Loss [0.0]
圧縮ECG信号を復元するための深層学習型ECG信号スーパーレゾリューションフレームワーク(ESRNet)を提案する。
実験の結果,提案するESRNetフレームワークは10回圧縮されたECG信号を十分に再構成できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T15:43:50Z) - Epidemic mitigation by statistical inference from contact tracing data [61.04165571425021]
我々は,個人が感染するリスクを推定するためにベイズ推定法を開発した。
本稿では,感染防止のための検査・隔離戦略を最適化するために,確率論的リスク推定手法を提案する。
我々のアプローチは、最近接触した個人間の通信のみを必要とする、完全に分散されたアルゴリズムに変換されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-20T12:24:45Z) - Mutual Information for Explainable Deep Learning of Multiscale Systems [1.1470070927586016]
我々はモデルに依存しないモーメント非依存グローバル感度分析(GSA)を開発した。
GSAは、QoIに対するCVの影響をランク付けするために、異なる相互情報に依存している。
我々は,サロゲート駆動型相互情報GSAが,エネルギー貯蔵に関心のある2つの応用について,有用かつ識別可能なランキングを提供することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-07T18:26:21Z) - A Graph-constrained Changepoint Detection Approach for ECG Segmentation [5.209323879611983]
本稿では,前処理ステップを使わずにRピーク位置を確実に検出するための新しいグラフベース最適変化点検出法を提案する。
提案手法は,MIT-BIH不整脈データベース(MIT-BIH-AR)に基づいて,全体の感度 Sen = 99.76,正の予測率 PPR = 99.68,検出誤差率 DER = 0.55 を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-24T23:41:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。