项目经验 | （脑机接口）

介绍：
作为暑期实习，我在北德克萨斯大学的网络安全部门从事脑机接口技术研究了两个月。我们与一些博士密切合作。学生在导师研究员的监督下。这是一个基于研究的项目，我们的任务是发现两种预先发明的 BCI 设备的新功能——Neurosky Mindwave 和 Emotiv EPOC。

应用：
在应用程序启动之前，用户被要求思考一个从 0 到 9 的特定数字，时间约为 30 秒。我们可以开发一个应用程序，每秒在屏幕上闪烁 0 到 9 的随机数，持续时间为 20 到 30 秒可调。看着闪烁的数字，用户被要求识别或寻找他/她一直在考虑的数字。当他/她正在使用我们的应用程序进行测试时，其中一个 BCI 设备可用于从用户那里捕获 EEG 值。用户大脑的这些 EEG 值与每个相应 EEG 值的脑电压值一起记录在 Microsoft Access 数据表中。我们每秒得到大约 512 个 EEG 值，也就是说，对于一个数字的每个闪烁，我们从大脑中得到 512 个不同的值。我们使用Python编程来使用 Butterworth 过滤器过滤记录的数据，以去除数据中不需要的噪声。应用程序界面和前端是使用 C# 创建的。基于过滤后的 EEG 值并使用Java编码，我们可以识别两个基本值：P300 和 N400。 P300 是脑电图的最高正振幅值，发生在第 300 秒左右。当用户发现自己的数字在屏幕上闪烁时，他的大脑就会生成一个 P300 EEG 值。在整个数据中，P300s 度数最高的数字，据说是用户在测试前在想，在测试过程中一直在寻找的数字。因此，可以相当准确地识别人类思想中的数字，而无需要求用户手动输入数字。唯一需要的是，用户在 30 秒或更短的时间内不间断地思考他的号码，并在测试期间尝试识别该号码。

用法：
此功能可专门用于网络安全领域的密码保护。可以开发一个应用程序，要求用户考虑他的密码，并且在处理数据之后，授权用户可以根据正确的密码访问他的帐户，而实际上不必在任何地方实际输入密码。此应用程序可能会减少窃听或黑客攻击的情况。