EEG Biometrics During Sleep and Wakefulness: Performance Optimization and Security Implications

L’internet des objets et les megadonnees ont un grand choix de domaines d’application. Dans les soins de sante ils ont le potentiel de declencher les diagnostics a distance et le suivi en temps reel. Les capteurs pour la sante et la telemedecine promettent de fournir un moyen economique et efficace pour decentraliser des hopitaux en soulageant leur charge. Dans ce type de systeme, la presence physique n’est pas controlee et peut engendrer des fraudes d’identite. Par consequent, l'identite du patient doit etre confirmee avant que n'importe quelle decision medicale ou financiere soit prise basee sur les donnees surveillees. Des methodes d’identification/authentification traditionnelles, telles que des mots de passe, peuvent etre donnees a quelqu’un d’autre. Et la biometrie basee sur trait, telle que des empreintes digitales, peut ne pas couvrir le traitement entier et menera a l’utilisation non autorisee post identification/authentification. Un corps naissant de recherche propose l’utilisation d’EEG puisqu’il presente des modeles uniques difficiles a emuler et utiles pour distinguer des sujets. Neanmoins, certains inconvenients doivent etre surmontes pour rendre possible son adoption dans la vraie vie : 1) nombre d'electrodes, 2) identification/authentification continue pendant les differentes tâches cognitives et 3) la duree d’entrainement et de test. Pour adresser ces points faibles et leurs solutions possibles ; une perspective d'apprentissage machine a ete employee. Premierement, une base de donnees brute de 38 sujets aux etapes d'eveil (AWA) et de sommeil (Rem, S1, S2, SWS) a ete employee. En effet, l'enregistrement se fait sur chaque sujet a l’aide de 19 electrodes EEG du cuir chevelu et ensuite des techniques de traitement de signal ont ete appliquees pour enlever le bruit et faire l’extraction de 20 attribut dans le domaine frequentiel. Deux ensembles de donnees supplementaires ont ete crees : SX (tous les stades de sommeil) et ALL (vigilance + tous les stades de sommeil), faisant 7 le nombre d’ensembles de donnees qui ont ete analyses dans cette these. En outre, afin de tester les capacites d'identification et d'authentification tous ces ensembles de donnees ont ete divises en les ensembles des Legitimes et des Intrus. Pour determiner quels sujets devaient appartenir a l’ensemble des Legitimes, un ratio de validation croisee de 90-10% a ete evalue avec differentes combinaisons en nombre de sujets. A la fin, un equilibre entre le nombre de sujets et la performance des algorithmes a ete trouve avec 21 sujets avec plus de 44 epochs dans chaque etape. Le reste (16 sujets) appartient a l’ensemble des Intrus.De plus, un ensemble Hold-out (4 epochs enlevees au hasard de chaque sujet dans l’ensemble des Legitimes) a ete cree pour evaluer des resultats dans les donnees qui n'ont ete jamais employees pendant l’entrainement. ----------ABSTRACT : Internet of Things and Big Data have a variety of application domains. In healthcare they have the potential to give rise to remote health diagnostics and real-time monitoring. Health sensors and telemedicine applications promise to provide and economic and efficient way to ease patients load in hospitals. The lack of physical presence introduces security risks of identity fraud in this type of system. Therefore, patient's identity needs to be confirmed before any medical or financial decision is made based on the monitored data. Traditional identification/authentication methods, such as passwords, can be given to someone else. And trait-based biometrics, such as fingerprints, may not cover the entire treatment and will lead to unauthorized post-identification/authentication use. An emerging body of research proposes the use of EEG as it exhibits unique patterns difficult to emulate and useful to distinguish subjects. However certain drawbacks need to be overcome to make possible the adoption of EEG biometrics in real-life scenarios: 1) number of electrodes, 2) continuous identification/authentication during different brain stimulus and 3) enrollment and identification/authentication duration. To address these shortcomings and their possible solutions; a machine learning perspective has been applied. Firstly, a full night raw database of 38 subjects in wakefulness (AWA) and sleep stages (Rem, S1, S2, SWS) was used. The recording consists of 19 scalp EEG electrodes. Signal pre-processing techniques were applied to remove noise and extract 20 features in the frequency domain. Two additional datasets were created: SX (all sleep stages) and ALL (wakefulness + all sleep stages), making 7 the number of datasets that were analysed in this thesis. Furthermore, in order to test identification/authentication capabilities all these datasets were split in Legitimates and Intruders sets. To determine which subjects were going to belong to the Legitimates set, a 90-10% cross validation ratio was evaluated with different combinations in number of subjects. At the end, a balance between the number of subjects and algorithm performance was found with 21 subjects with over 44 epochs in each stage. The rest (16 subjects) belongs to the Intruders set. Also, a Hold out set (4 randomly removed epochs from each subject in the Legitimate set) was produced to evaluate results in data that has never been used during training.