2018年第37卷第11期
传感器与微系统（Transducer and Microsystem Technologies）
155
D0I:10.13873/J.10009787(2018)11015503
无线体域网中基于心电特征的身份认证协议
朱淑文，钟伯成，王加宾，丁邢涛
（上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201620）
摘要：采用将心电图(ECG)特征编码表征为整数集合的方法，提出了一种基于心电集合的门限匹配算法，实现用户终端对云服务器的验证；提出在基于全球定位系统（GPS)认证协议的基础上，设计了用心电特征作为认证私钥的双向认证协议，实现了用户终端和医疗云服务器认证。通过对协议的正确性、安全性
和效率分析表明：提出的协议满足医疗无线体域网（WBAN)的认证需求。关键词：无线体域网；心电特征值；集合编码；零知识认证
中图分类号：TP393
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2018)11-0155-03
Identity authentication protocol based on ECG feature
in WBAN*
ZHU Shu-wen, ZHONG Bo-cheng, WANG Jia-bin, DING Xing-tao
( School of Electronic and Electrical Engineering,Shanghai University of Engineering Science,
Shanghai201620,China）
Abstract: A method for electrocardiograph ( ECG) features coding representing as integer set is introduced. By using this method, an algorithm of threshold matching based on ECG set is proposed,based on GPS authentication protocol,a two-way authentication protocol with ECG feature as authentication private key is designed to realize the authentication of the user terminal and medical cloud server. Analysis of correctness, security and efficiency of the protocol show that the protocol meets the authentication requirements of the medical wireless body area net work(WBAN).
Keywords: wireless body area network ( WBAN); electrocardiograph (ECG) eigenvalue; set coding; zerd knowledge authentication
0引言
无线体域网（wirelessbodyareanetworks，WBAN）应用于医疗领域过程中，智能传感器终端采集传输的数据都是与者生命繁密相关的生理信息，确保相关信息安全是 WBAN中一项至关重要的任务，而身份认证作为实现数据安全第一道屏障，成为WBAN中的研究热点"]。文献[2] 提出一种基于心脏搏动间隔的轻量级身份认证方法，根据对心脏搏动间隔的随机性和时变性的分析，设计了一种动态个体识别码的编码方案。文献[3]提出了一种基于心电（electrocardiograph，ECG）信号的安全框架。发送者的 ECG原始信号经特征值提取为二进制序列，哈希运算后生成消息认证码，接收者对消息认证码进行概率估算并与医疗数据库申储存的特征值匹配判断发送者的身份。但是目前生理特征的提取或准确率不高，或过于复杂，信息保护方
收稿日期：2017-10-21
案的性能有待进一步的提高。
本文针对WBAN中传感器节点能量资源严重受限与生理特征提取准确性不高的实际情况，设计了一种基于集合编码的ECG生物特征提取方法和零知识认证相结合的
双向身份认证协议。 1理论基础
1.1心电信号提取
以往对ECG信号处理的方法是基于模糊提取器的生物密钥算法，将生物特征表征为有序的二进制序列，这会使生物密钥产生大量的完余编码14}。本文心电特征表征方法基于整数集合的表示模式将心电特征表示为无序的集合，在分发过程中不用产生大幅元余的编码，大大降低了编码过程中的平均错误率。传感器节点采集到ECG信号后采用文献5提出的VitaCode心电生物特征提取表示方
*基金项目：上海高校青年教师培养资助计划专项基金资助项目（ZZGCD15088）；上海市自然科学基金资助项目（17ZR1411900）；上海工程技术大学研究生科研创新资助项目（E3-0903-17-01043）