إعادة تحديد الأشخاص من خلال بيانات الصحة القابلة للارتداء والتعلم الآلي

تم تحديد نوع جديد من هجمات الخصوصية بناءً على بيانات الصحة القابلة للارتداء من قبل الباحثين من جامعة ماساتشوستس لويل. هجوم إعادة تحديد الشخص (PRI-Attack) يستخدم بيانات متوافرة بشكل عام من أجهزة الصحة القابلة للارتداء لتحديد هوية الأفراد من بيانات معدل ضربات القلب والتنفس وحركات اليد وغيرها.

الضعف ممكن في الولايات المتحدة بسبب حقيقة أن قانون الحماية الصحية والمسؤولية (HIPAA) ، بينما يتطلب أن تظل البيانات الطبية مجهولة الهوية ، لا يعتبر البيانات الخام من المستشعرات (مثل درجة حرارة الجلد وبيانات التسارع) كبيانات حساسة للخصوصية ، وبالتالي لا يتطلب أن تكون البيانات المشتركة بشكل عام من هذا النوع مشفرة أو خاضعة للحماية العامة التي يوفرها للأنواع التقليدية من بيانات المرضى ، مثل سجلات الصحة.

من المتجه إلى المرئي

يستخدم هجوم إعادة تحديد الشخص بيانات الصور المفسرة لاكتشاف الأنماط الشائعة التي تتوافق مع أنواع أخرى من بيانات الصحة. على سبيل المثال ، يمكن تقييم استجابة الجلد للفرد من الفيديو (التصوير الضوئي للدم) ، ويمكن ربطه بما ينبغي أن يكون معلومات متجه مجهولة الهوية من أجهزة مراقبة الصحة مثل الساعات القابلة للارتداء وأجهزة المراقبة الأخرى. يولد التصوير الضوئي للدم بيانات معدل ضربات القلب ، والتي يمكن ربطها ببيانات القلب غير المحددة من أجهزة الصحة القابلة للارتداء.

تعرف الإشارة هي مفتاح آخر يمكن ترجمته بسهولة من بيانات المتجه إلى مصفوفة مرئية ، والتي ، مرة أخرى ، تسمح ببيانات الصور / الفيديو المترجمة بالارتباط مع معلومات التسارع المجهولة الهوية الظاهرة في بيانات الصحة.

معلومات الإشارة اليدوية من بيانات القابلة للارتداء. مصدر: https://arxiv.org/pdf/2106.11900.pdf

بيانات المستشعر كبيانات تعريف شخصية

يؤكد البحث ، من قبل أستاذ مساعد في جامعة ماساتشوستس لويل محمد عارف أول عالم ، أن بيانات الاستشعار الفسيولوجية يمكن أن تكون في الواقع بيانات تعريف شخصية ، وهي في الواقع نظير بيولوجي لتقنيات بصمة المتصفح التي يُعتقد حاليًا أنها تهدد المبادرات الجديدة لحماية خصوصية المستخدم على الويب.

لتحديد الفرضية ، قام الباحث بتطوير إطار لتعرف الإشارة والتحديد الذي يفسر بيانات الإشارة (الحركة المُسجلة القائمة على المتجه) من مستشعر التسارع القابل للارتداء ، وترجم الحركات إلى سجل مرئي يمكن ربطه بحركات مسجلة من أجهزة الصحة القابلة للارتداء.

تم بناء شبكة عصبية سيامية متعددة الوضع (mm-SNN) لتحليل معلومات الإشارة المصنفة بواسطة آلة دعم المتجه (SVM). يتعامل أحد الشبكات مع معلومات المتجه (المفسرة كبيانات صورة في الفضاء ثلاثي الأبعاد) والشبكة الثانية تتعامل مع البيانات الفسيولوجية المسجلة من بيانات المستشعر.

التجربة

تم اختبار النظام على مجموعات بيانات مختلفة ، بما في ذلك “مجموعة بيانات إجهاد اللاعبين” التي تم الحصول عليها من خلال جمع بيانات على خمسة طلاب متطوعين تتراوح أعمارهم بين 19 و 25 عامًا ، الذين لعبوا ألعاب الفيديو لمدة سبع أيام بينما كانوا يرتدون سوار Empatica E4 سوار. يتميز السوار بمستشعرات التسارع (ACC) والسياق الكهروجلدي (EDA) ودرجة حرارة الجلد والتصوير الضوئي للدم (PPG).

كما تم استخدام E4 في مجموعة بيانات جديدة تسمى “مجموعة بيانات المطعم” ، حيث قام ثمانية متطوعين بإعداد وتناول السندويتشات لمدة عشرين دقيقة ، ومجموعة بيانات “كبار السن” ، حيث قام 22 موضوعًا أكبر سنًا تتراوح أعمارهم بين 75 و 95 عامًا بأداء 13 نشاطًا مخططًا بينما كانوا يرتدون السوار.

أخيرًا ، استخدم الباحثون “مجموعة بيانات الإجهاد الصحي للبالغين الأصحاء” المتاحة بشكل عام ، والتي راقب 28 رجلًا وامرأة صحيين بمتوسط عمر 42 عامًا لمدة 1-219 يومًا متتاليًا بينما كانوا يرتدون جهازًا قابلًا للارتداء متعدد المستشعرات مشابهًا لقدرات جمع البيانات لجهاز E4 ، بما في ذلك مستشعر التسارع ثلاثي المحور ومستشعر الاستجابة الجلدية الكهربائية ومستشعر درجة الحرارة ومستشعر الضوء وبارومتر.

تشير النتائج إلى أن معدل ضربات القلب ومعدل التنفس هما الوسيلتان الأكثر تأكيدًا لتحديد الهوية ، حيث سجلتا معدل دقة مت平均 يزيد عن 66٪.

نتائج اختبار منهجية هجوم إعادة تحديد الشخص. crib: PPG: التصوير الضوئي للدم; HR: معدل ضربات القلب; BR: معدل التنفس; PVP: نبض حجم الدم (مستمد من PPG); IBI: فترة بين الانقباضات (مستمدة من PPG); TC: المكون التوني لإشارة EDA; المكون الفازاي لإشارة EDA (المذكور أعلاه); Temp: درجة الحرارة.

يخلص البحث إلى:

‘في حين يمكن استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية الحديثة بسهولة لتعلم الإشارات اليدوية والمعلومات الفسيولوجية المرتبطة (معدل ضربات القلب ومعدل التنفس) من كاميرات المراقبة العامة ، يمكن استخدام هذه الكمية الكبيرة من مقاطع الفيديو المسجلة بسهولة من قبل المهاجمين لتعلم البيومترية الخاصة بالمستخدم لتحديد الهوية من بيانات المستشعر القابلة للارتداء المتوافرة بشكل عام.’

يعتبر قانون HIPAA بيانات السجلات الصحية الشخصية “مجهولة الهوية بشكل افتراضي”

ال政府 الأمريكي قد أقر بنمو السجلات الصحية الشخصية (PHR) ، و يصنف مثل هذا السجل (بما في ذلك البيانات من أجهزة الصحة القابلة للارتداء) على أنه ‘سجل إلكتروني لمعلومات الصحة الفردية الذي يتحكم الفرد في الوصول إلى المعلومات ويمكن أن يكون لديه القدرة على إدارة ومراقبة وتنفيذ الرعاية الصحية الخاصة به.’

مع ذلك ، منذ أن هذا هو ظاهرة من القطاع الخاص ، فإن الحكومة تتنازل عن أي إشراف رسمي على مثل هذه البيانات ، حيث أقرت بأنها لا تحتوي على معلومات تعريف شخصية (PII). تقرير في يونيو 2016 حول الكيانات غير المغطاة من HIPAA من وزارة الصحة والخدمات الإنسانية الأمريكية يُشير إلى:

‘توجد فجوات كبيرة في السياسات حول الوصول والأمان والخصوصية ، ويت속ار الخلط بين المستهلكين والمبتكرين. تعتمد أجهزة تتبع اللياقة البدنية القابلة للارتداء ووسائل التواصل الاجتماعي الصحية وتطبيقات الصحة المتنقلة على فكرة المشاركة الاستهلاكية. ومع ذلك ، لم تتماشى قوانيننا ولوائحنا مع هذه التكنولوجيا الجديدة.’