論文の概要: Protecting Multiple Types of Privacy Simultaneously in EEG-based Brain-Computer Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19498v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 06:33:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 20:28:07.932871
• Title: Protecting Multiple Types of Privacy Simultaneously in EEG-based Brain-Computer Interfaces
• Title（参考訳）: 脳波を用いた脳-コンピュータインタフェースにおける複数種類のプライバシの同時保護
• Authors: Lubin Meng, Xue Jiang, Tianwang Jia, Dongrui Wu,
• Abstract要約: 脳コンピュータインタフェース(BCI)は、脳と外部デバイスとの直接通信を可能にする。 脳波は、その利便性と低コストのため、非侵襲的BCIにおいて好ましい入力信号である。 脳波信号は本質的に豊かな個人情報を持ち、プライバシー保護を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.24882553037956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A brain-computer interface (BCI) enables direct communication between the brain and an external device. Electroencephalogram (EEG) is the preferred input signal in non-invasive BCIs, due to its convenience and low cost. EEG-based BCIs have been successfully used in many applications, such as neurological rehabilitation, text input, games, and so on. However, EEG signals inherently carry rich personal information, necessitating privacy protection. This paper demonstrates that multiple types of private information (user identity, gender, and BCI-experience) can be easily inferred from EEG data, imposing a serious privacy threat to BCIs. To address this issue, we design perturbations to convert the original EEG data into privacy-protected EEG data, which conceal the private information while maintaining the primary BCI task performance. Experimental results demonstrated that the privacy-protected EEG data can significantly reduce the classification accuracy of user identity, gender and BCI-experience, but almost do not affect at all the classification accuracy of the primary BCI task, enabling user privacy protection in EEG-based BCIs.
• Abstract（参考訳）: 脳コンピュータインタフェース(BCI)は、脳と外部デバイスとの直接通信を可能にする。 電気脳波(EEG)は非侵襲的BCIにおいて、その利便性と低コストのために好まれる入力信号である。 脳波ベースのBCIは、神経学的リハビリテーション、テキスト入力、ゲームなど、多くの応用で成功している。 しかし、脳波信号は本質的に豊かな個人情報を持ち、プライバシー保護を必要とする。 本稿では、脳波データから複数の個人情報(ユーザアイデンティティ、性別、BCI経験)を容易に推測できることを示し、BCIに対する深刻なプライバシー上の脅威を示唆する。 この問題に対処するため,我々は,元の脳波データをプライバシ保護された脳波データに変換し,主要なBCIタスク性能を維持しながら個人情報を隠蔽する摂動を設計する。 実験により、プライバシ保護された脳波データは、ユーザのアイデンティティ、性別、BCI経験の分類精度を著しく低下させるが、主要なBCIタスクの分類精度にはほとんど影響を与えず、EEGベースのBCIにおけるユーザのプライバシ保護を可能にすることが示された。

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