Hitech logo

Кейсы

Наушники теперь могут узнавать владельца по сердцебиению

TODO:
Екатерина ШемякинскаяСегодня, 11:35 AM

Исследователи разработали технологию AccLock, которая превращает обычные наушники в инструмент биометрической идентификации. Встроенные акселерометры фиксируют уникальные вибрации от сердцебиения, проходящие через ухо. Наушники непрерывно сравнивают текущий сигнал с эталонным профилем пользователя и автоматически блокируют доступ к устройству, например, умному замку, если сигналы не совпадают. В тестах разработка показала высокую точность.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

Биометрические данные уже используются в потребительских устройствах — от мониторинга сна до измерения пульса. Но есть и другое их применение: защита доступа. Биометрию можно использовать для входа в устройства, подтверждения финансовых операций и управления «умным» домом — это одновременно повышает и удобство, и уровень безопасности. Однако существующие решения для наушников часто либо требуют активного участия пользователя, либо плохо работают в условиях шума.

Новая система, получившая название AccLock, предлагает альтернативу. Она использует стандартные внутриушные акселерометры, которые уже встроены во многие современные наушники. Эти датчики фиксируют слабые вибрации, которые передаются через кости и ткани уха от сердечного ритма и формируют неповторимый биометрический сигнал, известный как баллистокардиография.

Сердечные сигналы у каждого человека уникальны. После первичной настройки устройство непрерывно сравнивает текущие данные с эталоном и при несовпадении блокирует доступ.

Основной сценарий — пассивная аутентификация: наушник улавливает сердечные сигналы внутри уха в повседневном режиме, а результат передаётся по Bluetooth или Wi-Fi в систему контроля доступа. Вся работа происходит незаметно для пользователя — без подтверждений и лишних действий.

Чтобы повысить точность, исследователи внедрили многоступенчатую обработку данных. Сначала система удаляет шумы, связанные с движением и окружающей средой, затем модель глубокого обучения HIDNet выделяет индивидуальные особенности сердечного сигнала. Дополнительно используется так называемая сиамская нейросеть, которая сравнивает биометрические шаблоны пользователей в общем пространстве признаков, позволяя AccLock работать без отдельного обучения для каждого человека.

В тестах на 33 участниках разработка показала высокую точность: уровень ложных срабатываний составил 3,1%, а ложных отказов — 2,99%. При активных движениях, например ходьбе, точность снижалась: уровень ложного доступа достигал 13,86%, а ложного отказа — 14,10%. Тем не менее даже в этих условиях показатели оставались в диапазоне, пригодном для практического использования.

Отдельные испытания подтвердили, что система сохраняет работоспособность даже при низком качестве обработки звука и может быть адаптирована под коммерческие устройства, включая наушники уровня AirPods.

Главные проблемы технологии — устойчивость при движении, различия в анатомии пользователей и качество сигнала в разных условиях. Тем не менее, исследователи считают, что AccLock открывает путь к массовой пассивной биометрической идентификации, когда наушники одновременно служат и аудиоустройством, и системой безопасности.