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人間の“息”で個人認証。東大やパナソニックら

東京大学、九州大学、東海国立大学機構、名古屋大学とパナソニック インダストリーは、人間の呼気で個人認証を行なう技術を発表した。

16種類の高分子材料と導電性カーボンナノ粒子の混合物で構成される人工嗅覚センサーによって人間の呼気を分析して個人認証を実現する原理実証に成功したもの。実験では、人工知能による機械学習でセンサーから得られたデータ群を分析し、20名を対象とする個人認証について97%以上の精度で認証が成功した。

開発した人工嗅覚センサー

膨大な呼気分子群の科学情報を利用する技術であり、生体認証における情報の偽造防止や窃取した情報による長期的なりすまし防止が期待できるという。

指紋、掌紋、顔、虹彩、網膜、指静脈、耳音響、声紋など、物理情報に基づく認証技術では、外傷などの身体的特徴の変化により認証ができなくなったり、情報が偽造された場合に長期的ななりすましが発生するリスクがあるという。

生体ガスを利用した生体認証技術では、生体ガスを構成する分子群の科学情報(各分子の種類やその多寡)に基づいて個人認証を行なう。内因性の成分を含む膨大な種類の分子群で構成されるため、外傷による変化が起こりにくく、一度使うと消費されるため、窃取による長期的ななりすましも困難になる。これまでは主に「皮膚ガス」を利用した研究が行なわれていたが、利用可能な分子の種類が限定的で、利用には限界があった。

皮膚ガスに対し、分子群の濃度が3桁程高い呼気ガスを利用することで、より精度の高い認証技術を実現可能になる。呼気成分には、個人を特徴づける成分のパターンがあることから、これを16種類の異なる性質を有する高分子材料と導電性カーボンナノ粒子の混合物から作製した人工嗅覚センサーによって検出。呼気ガスの濃度範囲(2~10ppb)で判別に必要な標的分子を検出できた。

これを年齢、国籍、性別の異なる空腹状態の6名を対象に検査したところ、16個のセンサー素子で全て異なる反応が得られ、全てのセンサー素子が個人認証に有効であることが確認できた。

呼気センシングによる個人認証は、人工嗅覚センサーから得られたデータに対してニューラルネットワークモデルに基づく機械学習を適用して実施。平均97.8%の精度で個人を識別することが可能で、同一人物を対象に別の日に採取した場合や、対象人数を20名に増やしても同様の結果が得られたという。

今後は、実用化に向けて更なる多人数を対象とする実証実験や、接触が及ぼす精度への影響などの課題に取り組む。これらの課題は人工嗅覚センサーのチャンネル数を増やすとともに、人工嗅覚センサーのパフォーマンス向上を図ることで解決可能であると見込んでおり、将来、より高いセキュリティの生体認証技術実現につなげることを目指す。