El sonido del corazón puede servir para identificar personas

Al igual que ya hace con su huella dactilar, su móvil podría reconocer los impulsos eléctricos que produce su corazón para desbloquearse. Las señales fisiológicas, como los latidos cardíacos, han protagonizado diferentes investigaciones en los últimos años, que demuestran sus posibilidades en materia de ciberseguridad.

Se ha probado su eficacia en una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de autenticación e identificación, hasta algoritmos de generación de claves, pasando por algoritmos criptográficos, por mencionar algunos ejemplos. Este tipo de soluciones son universales, ya que estas bioseñales están presentes en todas las personas.

El objetivo de este estudio, publicado en la revista Biomedical Signal Processing and Control es determinar si las características musicales extraídas de un registro de electrocardiografía (ECG), previamente convertido en un archivo de sonido, son útiles para identificar a las personas. Dicho de otra forma, si la música de nuestro corazón es única.

La actividad eléctrica de las células

La actividad electroquímica de las células excitables es la responsable de los biopotenciales (señal bioeléctrica). Nótese que no todas las señales fisiológicas son bioléctricas –también hay señales de bioimpedancia, bioquímicas o biomagnéticas– aunque probablemente son las más importantes.

En el cuerpo, este tipo de células se encuentra en los sistemas nervioso, muscular y glandular. Estas células pasan de un potencial de reposo a un potencial de acción cuando son estimuladas.

Las señales biopotenciales, como los electrocardiogramas o los electroencefalogramas, derivan de varios potenciales de acción producidos por una combinación de diferentes células.

Características musicales

En el proceso de caracterización de la señal ECG extraemos características según cinco dimensiones musicales: dinámica, ritmo, timbre, tono y tonalidad.

- La dinámica en la música se refiere a lo fuerte (es decir, desde el mezzo-forte hasta el fortissimo) o suave (desde el mezzo piano hasta el pianissimo) que son los sonidos.

- El ritmo define lo largo o corto que es un sonido.

- El timbre es una cualidad específica que tiene un determinado instrumento o voz. Para determinar esta cualidad se suele utilizar el análisis del espectro y de la envolvente.

- El tono clasifica los sonidos en función de su frecuencia de vibración (por ejemplo, 850 hercios corresponden a un tono alto).

- La tonalidad está relacionada con la idea de que las composiciones musicales se organizan en torno a una nota central.

En este trabajo se emplea la señal ECG de sujetos control, es decir, sin ninguna patología, pertenecientes a la base de datos MIT-BIH (ampliamente utilizada en el dominio) para el ritmo de latido normal, con los que se diseñan dos experimentos:

Identificación de uno frente a muchos

En primer lugar, se diseña un sistema de identificación en el que el patrón proporcionado se compara con un conjunto de posibles usuarios legítimos (comparaciones de uno frente a muchos).

En este tipo de sistemas los usuarios autorizados son pre-registrados en el el mismo. Es decir, el sistema conoce la señal de dichos usuarios. Como ejemplo, podríamos utilizar esta solución en un sistema de control de acceso a un edificio o instalación protegida, en el que los usuarios proporcionan un patrón (un breve registro de ECG) para entrar en las instalaciones. Si el usuario es legítimo, el sistema identificará el registro ECG como válido y autorizará la entrada. En caso contrario, el usuario será rechazado.

Identificación de uno frente a todos

En segundo lugar, se diseña un sistema de identificación en el que la señal electrocardiográfica de un usuario es identificada frente al resto. Es decir, el usuario pre-registra su señal y el sistema, cuando se le proporciona un patrón (registro ECG), verifica si pertenece a dicho usuario o no.

Podemos utilizar este tipo de enfoques para entrenar el sistema de verificación de identidad en nuestro móvil o reloj inteligente. Relojes modernos como el Apple Watch o el Withings Move permiten la adquisición de un registro ECG preciso y comparable al que se puede adquirir con dispositivos médicos y, además, no requieren la colocación de electrodos sobre el usuario.

Utilizando este enfoque, se consigue que el sistema sea más seguro, ya que aprende a distinguir entre nuestras muestras y todas las demás. Además, logramos que el sistema sea resistente a los ataques de suplantación de identidad e implícitamente a los ataques de adivinación aleatoria.

El sistema diseñado tiene que reconocer los registros de usuarios autorizados frente a los no autorizados o ilegítimos. Para ello se emplean algoritmos de aprendizaje automático que discriminan a los usuarios legítimos frente a los ilegítimos.

De la experimentación realizada se observa que el sistema ofrece un alto rendimiento, clasificando correctamente los patrones de los usuarios en el 95% de los casos. Así mismo el sistema ofrece gran estabilidad, comportándose de forma estable frente a todos los usuarios e independientemente del género o edad de los mismos.

El latido del corazón como contraseña

La señal ECG ha sido empleada antes en soluciones de ciberseguridad como soluciones biométricas, mecanismos de autenticación y verificación de la distancia, o incluso en el diseño de primitivas criptográficas –algoritmos sobre los que se construyen los sistemas de seguridad informática– como generadores de números aleatorios.

Además, la adquisición de señal ECG no es exigente para los usuarios, y los sistemas pueden actualizarse con una baja interferencia en la vida cotidiana. Asimismo, las soluciones propuestas ofrecen un alto rendimiento, y los sistemas son altamente resistentes contra los ataques de falsificación.

Los resultados de este trabajo muestran que las características de sonido extraídas de un registro de ECG son útiles para la identificación humana. Esta novedosa propuesta es competitiva en términos de rendimiento y errores en comparación con anteriores soluciones de identificación basadas en electrocardiografía planteadas hasta la fecha.

Es el primer trabajo, hasta donde sabemos, en el que los registros de ECG se transforman en sonidos (ficheros de audio) y son caracterizados con características musicales para la identificación humana.

Este artículo ha sido publicado originalmente en The Conversation.

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