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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2336| Biometría Cancelable basada en funciones físicas inclonables en FPGA para señales ECG | |
| Diana Karen Torres | |
| José de Jesús Rangel Magdaleno | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Biometría Cancelable Funciones Físicamente Inclonables PUF ECG FPGA | |
| Los sistemas basados en rasgos biométricos han tomado ventaja dentro del campo de los sistemas de control de acceso contra los basados en métodos tradicionales tales como claves o tarjetas de identificación debido a la disminución de la probabilidad de falsificación de información. Sin embargo, el robo de información en los sistemas biométricos presenta un problema mayor que en los sistemas de control de acceso convencionales, ya que los rasgos biométricos no pueden ser reemplazables. Para solucionar esto se aplica una distorsión en el patrón de un usuario para proteger la información sensible. Esta transformación se denomina Biometría Cancelable. En este trabajo se presenta un esquema de biometría cancelable para señales electrocardiográficas (ECG) utilizando funciones físicas inclonables (PUF) implementadas en FPGA. La técnica que se utilizó para encriptar la información fue con la generación de cadenas de bits obtenidas por la PUF en configuración de RingOscillator que es un diseño exclusivo para implementación en FPGA. Las PUF’s se evaluaron en dos FPGA’s del mismo modelo para verificar que se obtuvieran respuestas diferentes implementando el sistema bajo las mismas condiciones, se analizaron las respuestas y se aplicaron algoritmos de corrección de errores para corregir los bits de respuesta inestables. Se emplearon técnicas de extracción de características propuestas en la litera- tura donde se obtienen características estadísticas y características temporales formando vectores de longitud 7 y como clasificador se utilizó el algoritmo de alineamiento temporal dinámico (DTW). Se evaluó el sistema biométrico original y posteriormente con las plantillas modificadas. Los resultados obtenidos del sistema propuesto para el mejor test indicaron un AUC de 98.32%, un error de 7.12% y una exactitud de 92.8 % superando los resultados de sistemas basados en biometría cancelable para señales ECG utilizando técnicas de Bio-Hash, improved Bio-Hash, operaciones de matrices y redes neuronales. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| 2020-12 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Torres Flores, Diana Karen, (2020), Biometría Cancelable basada en funciones físicas inclonables en FPGA para señales ECG, Tesis de Maestría, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| ELECTRÓNICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Electrónica |
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