隐私保护的心电图身份识别技术研究

• 作者: 仲盛 张渊 管绍朋 葛鑫
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 隐私保护 心电图 身份识别 欧几里得距离 互相关
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 等级保护
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 3898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2016.08.001

摘要

心电图是与个体紧密相关的生理特征，用于身份认证有着无可比拟的优势。然而，心电图反映了人体的健康状况，属于重要的个人隐私。文章提出了一种隐私保护的心电图身份识别技术，首先在数据的训练阶段和匹配阶段采用一定机制进行心电图隐私保护，然后分别采用欧几里得距离算法和互相关算法对隐私保护后的心电图数据进行识别实验。结果显示：对于公用数据库MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database中的心电图数据，使用欧几里得距离算法和互相关算法的识别率都能达到100%。对于公用数据库MIT-BIH Arrhythmia Database中的心电图数据，使用欧几里得距离算法和互相关算法的识别率都能达到96.77%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仲盛	南京大学计算机系	10	31	2.0	5.0
2	管绍朋	南京大学计算机系	1	0	0.0	0.0
3	葛鑫	南京大学计算机系	1	0	0.0	0.0
4	张渊	南京大学计算机系	1	0	0.0	0.0