用脑机接口意念打字、控制轮椅?小心被黑客劫持!| NSR

埃隆·马斯克说:“从原则上讲,它(脑机接口)可以修复大脑有问题的任何东西,包括恢复视力、治疗瘫痪和老年痴呆等。”

脑机接口(Brain-Computer Interfaces, BCIs)技术致力于将大脑与机器连接在一起,让人们可以用大脑思维来控制下游设备。

马斯克力推的侵入式脑机接口技术需要在大脑中植入芯片。除此之外,基于头皮脑电信号(Electroencephalogram, EEG)的非侵入式脑机接口技术也在快速发展。利用这些技术,人们将可以用意念来控制机械假肢、轮椅,进行文字输入等。

随着这些产品的逐渐成熟以及产品化,一个重要的问题引起了广泛的讨论:目前常用的脑机接口系统安全吗?

脑机接口系统示意图 

 

在最近发表于《国家科学评论》 (National Science Review, NSR) 的研究论文中,华中科技大学伍冬睿教授、丁烈云院士及合作者以常用的EEG脑机接口文字输入系统为例,对系统的抗噪音干扰能力进行了检验,结果发现,当前的系统模型很容易受到恶意噪声的干扰,存在安全隐患。

文章以最常用的P300文字输入系统和SSVEP文字输入系统为例,根据其使用的模型构建相应的对抗噪声模板,并在多个用户上取得了较高的篡改成功率。这种恶意噪声模板十分微弱,将其添加到原始信号中,无法用肉眼区分,也很难通过计算机程序检测出来,但是却能任意操控脑机接口文字输入系统。

文章同样强调,脑机接口系统对该恶意噪声的抵御能力是一种区别于常见噪声鲁棒性的性质:即使是对常见随机噪声保有较好鲁棒性的脑机接口文字输入系统,依然极容易被这种恶意设计的对抗噪声所操控。

基于P300/SSVEP信号的脑机接口文字输入系统示意图。其中P300文字输入系统通过识别用户注视字符的行和列来识别字符,而SSVEP文字输入系统则通过识别用户注视字符的闪烁频率来识别字符。

 

添加噪声前后SSVEP信号的对比。a)添加噪声后输出“Y”被篡改为“N”(干扰前后信号重合画出)。b)信号频谱能量分析对比。

 

作者指出,这种攻击技术可以带来不同程度的危害:小到让脑机接口用户不能正常打字,大到医院里面的误诊,或者,攻击者可以随时控制与脑机接口连接的轮椅或外骨骼系统,从而伤害使用者。 

而且更加严重的是,这种隐患不仅仅存在于脑机接口文字输入系统,也同样存在于其他类似的脑机接口系统中。因此,如何设计具有较高对抗鲁棒性的脑机接口模型或范式便显得尤为重要,需要脑机接口领域的特别关注。

 

原文链接:中国科学杂志社 

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