Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2026

тельности, добросовестности, эмоциональной стабильности и открытости опыту. Был пред- ставлен инновационный подход к распознава- нию личностных черт с использованием мето- дов глубокого обучения, применяемых к сигна- лам ЭКГ. В исследовании использовался общедоступ- ный набор данных ASCERTAIN, который вклю- чает различные физиологические сигналы, в том числе записи ЭКГ, собранные у 58 участ- ников во время предъявления видеостиму- лов, классифицированных по валентности и уровням возбуждения. Данное исследование демонстрирует хорошие результаты в класси- фикации личностных черт, стабильно дости- гая показателей, превышающих 0,9. Эти результаты подчеркивают жизнеспособность спектрограмм ЭКГ-сигналов как ценного метода распознавания личностных черт чело- века. Маркетинговые исследования Некоторые компании предлагают использова- ние анализа сердцебиения для оценки эффек- тивности рекламы [11]. Технология реализуется путем проведения замеров биометрических показателей (кожно-гальванической реакции (КГР) и частоты сердечных сокращений (ЧСС) при просмотре рекламных роликов и трейлеров к фильмам в нейролаборатории. Фактически данный метод представляет собой применение методов оценки психоэмоцио- нального состояния с использованием поли- графа. Полиграф В проверках на полиграфе традиционно анали- зируются такие показатели, как изменение потоотделения, дыхания, сердечно-сосудистой деятельности и движений [12]. Активность сер- дечно-сосудистой системы анализируется по изменениям плетизмограммы (кровенаполне- ние периферических сосудов). При этом элек- трокардиографические метрики не используют- ся ввиду их избыточности. Однако использова- ние вариабельности (изменчивости) сердечно- го ритма для выявления лжи ранее встречалось в различных работах. В 2022 г. были проведены исследования [12], касающиеся критериальной валидности мето- дики тестирования на полиграфе, основанной на регистрации сердечного ритма человека при использовании блокового принципа построе- ния тестов. Эксперимент состоял из двух серий, где испытуемые должны были скрывать различ- ную автобиографическую информацию, выбранную по инструкции или по собственному желанию. Участниками эксперимента (40 чело- век в каждой части) были лица, проходящие реальную проверку на полиграфе, что повыша- ло валидность эксперимента. При апробации использовались показатели, отражающие раз- личные системы регуляции сердечного ритма и относящиеся к разным типам математическо- го расчета, что позволяло учитывать их меж- индивидуальную вариативность. По результа- там исследования на основе интерпретации показателей сердечного ритма была разработа- на модель с эффективностью выявления лжи, равной 74,5%. Использование смартфона. Возможности дистанционной оценки показателей здоровья человека Исследователи из Google [13] разработали систему Passive Heart Rate Monitoring (PHRM), которая позволяет измерять частоту сердеч- ных сокращений и рассчитывать пульс в состоянии покоя с помощью фронтальной камеры смартфона без использования смарт- часов и других носимых устройств. Техноло- гия, по словам авторов, может расширить доступ к инструментам мониторинга сердеч- но-сосудистого здоровья за счет использова- ния уже имеющихся у многих людей смарт- фонов. Для создания и проверки системы ученые использовали почти 355 тыс. видеозаписей, собранных у 696 участников. В обучающую выборку вошли 192,3 тыс. видео от 485 чело- век, а независимая валидация проводилась на 162,5 тыс. видеозаписях, полученных от 211 участников. Исследование включало как лабораторные испытания, так и наблюдения в реальных условиях использования смартфонов. Технология основана на дистанционной фото- плетизмографии – методе, позволяющем опре- делять пульс по микроскопическому изменению цвета кожи, связанному с прохождением крови по сосудам. После разблокировки смартфона система записывает восьмисекундное видео лица пользователя, а затем анализирует его с помощью нейросетевой модели. Алгоритм работает непосредственно на устройстве и дополнительно оценивает достоверность каж- дого измерения. В ходе испытаний система обеспечила среднюю процентную ошибку менее 10% по сравнению с электрокардиографией, что соответствует тре- бованиям отраслевого стандарта ANSI/CTA для потребительских устройств мониторинга сер- дечного ритма. В условиях повседневного использования средняя ошибка на уровне поль- зователей составила 6,09%, а при анализе отдельных измерений – 4,83%. Авторы также сравнили разработку с 15 современными алго- ритмами дистанционного измерения пульса и сообщили о более высокой точности PHRM во всех исследуемых группах. Выводы Наверное, рано говорить о широком внедрении метода идентификации человека по анализу сердцебиения. Данному методу присущи сле- дующие недостатки: 1. Нестабильность сигнала. На ритм сердца влияют стресс, физическая нагрузка, положение тела, прием лекарств – все это может временно менять "портрет" сердцебиения. Алгоритмы должны быть способны адаптироваться к таким изменениям. 2. Требования к условиям сбора данных. Для некоторых методов (например, лазерной виб- рометрии) критично, чтобы человек в момент измерения был относительно неподвижен. Плотная или многослойная одежда также может мешать. 3. Вопрос приватности. Бесконтактные методы поднимают дополнительные этические и право- вые вопросы: насколько законно и безопасно собирать такие данные без явного согласия субъекта сбора? 4. Необходимость наличия предварительно собранной базы данных. Для идентификации по сердцебиению обычно требуется, чтобы "кардио- отпечаток" уже был заранее сохранен в системе. Данная биометрическая технология пока нахо- дится в разработке, но обладает некоторыми преимуществами (например, сложностью под- делки), которые стимулируют разработчиков на дальнейшее исследование данного метода. Однако массовое внедрение требует решения технических и этических задач. Список источников 1. Ана Рахма Юниарти, Шьямсул Ризал, Ки Му "Аутентификация по ЭКГ с одним ударом серд- ца: платформа 1D-CNN для надежной и эффек- тивной идентификации человека". 2. https://mir24.tv/news/16501930/neiroset- nauchili-uznavat-lyudei-po-serdcebieniyu 3. https://www.kaspersky.ru/blog/autientifikaciya- po-serdechnomu-ritmu/1900/ 4. https://tech.news.am/rus/news/6503/microsoft- zapatentovala-naushniki-surface-kotoriye-uznayut- khozyaina-po-forme-ukha-i-serdcebieniyu.html 5. https://naukatv.ru/news/dlya_autentifikatsii_lich- nosti_prisposobili_obychnye_naushniki 6. https://motor.ru/news/cabin-awareness-31- 05-2022.htm 7. https://nplus1.ru/news/2019/06/29/byheart- beat 8. https://thecode.media/fakecatcher/ 9. https://3dnews.ru/1139626/prizrachniy-shy- opot-ssha-ispitali-kvantovuyu-tehnologiyu-poiska- lyudey-po-serdtsebieniyu-na-bolshom-rasstoyanii 10. Altaf, Muhammad & Khan, Saadat & Majid, Muhammad & Anwar, Syed. (2024). Personality Trait Recognition using ECG Spectrograms and Deep Learning. 2024. 1–4. 10.1109/EMBC53108.2024.10782328. 11. https://www.neuro-brand.ru/kontakty/ 12. Учаев А.В., Апанович В.В. Валидность мето- дики выявления скрываемой информации, осно- ванной на регистрации сердечного ритма при тестировании на полиграфе // Эксперименталь- ная психология. 2023. Т. 16. №1. С. 211–224. 13. https://vademec.ru/news/2026/06/10/google- razrabotal-sistemu-izmereniya-pulsa-cherez-frontal- nuyu-kameru-smartfona/ n www.secuteck.ru июнь – июль 2026 БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ С И С Т Е М Ы К О Н Т Р О Л Я И У П Р А В Л Е Н И Я Д О С Т У П О М 31 Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru П реимущества использования ЭКГ для биометрической аутентифика- ции: 1) форма сигнала ЭКГ относительно проста; 2) ЭКГ разных людей уникальны из-за различий в физиологических и геометрических харак- теристиках сердца; 3) ЭКГ-записи характерны только для живых орга- низмов и могут использоваться для проверки подлинности попыток доступа, чтобы отличить человека от других источников.