MCU在可穿戴计算机生物特征识别中的关键作用

       丢失丢失的手机或平板电脑是很难的;丢失的移动设备的后果是巨大的：我们的移动设备中存储了如此多的信息，以至于我们立即面临丢失金钱、被窃取或甚至被窃取身份的风险。想一想。除了必须重新创建电子邮件、更改密码和登录名称、恢复图片和安全财务账户外，像亚马逊、易趣网和其他点击和购买服务的在线零售商都认为它在另一端——即使不是。

　　如果我们在我们的设备上使用“记住我”或“保存我登录”标签，我们中有多少人携带了我们的登录和密码的硬拷贝，那么我们对创建和记住密码的微弱尝试都是无效的。基于云的服务也有黑客的危险，所以把你的信任放在基于云的数据存储或密码恢复系统可能是有风险的，因为我们已经看到名人账户被黑客攻击的所有时间。

　　当固定位置的计算机是台式机和塔式箱时，这并不是一个问题，但是现在我们的计算设备体积小，可运输，因此它们更容易丢失或被盗。特别是可穿戴计算机必须“知道”谁戴着它们是安全和有用的。

　　本文着眼于如何将生物特征与可穿戴技术相结合，以帮助确保使用可穿戴计算机的人是被授权这样做的人。本文研究了一些能够验证用户身份并保护敏感数据、信息和控制的技术。这里引用的所有设备、数据表、教程和开发系统都可以在凯利讯半导体网站上找到。

　　问题与关注

　　当考虑到在小型可穿戴计算机中使用生物特征时，尺寸是一个问题。如果你的电脑是一张邮票或更小的尺寸(和可佩戴的手表电脑)，你如何证明一个比你的可穿戴设备更大的生物阅读器的大小、重量和功率负担?

　　布局也是关键。如果验证装置以永久方式物理地连接到可佩戴计算机，那么它比插件或无线链接连接更安全。例如，指纹探测器，甚至视网膜扫描仪可以是几平方英寸的面积。这些很容易安装在笔记本电脑、平板电脑甚至智能手机上，但是体积太大，体积太大，无法装进邮票大小的设备。面部识别系统也可能如此。

　　如果要使用用户验证系统的插件或无线连接，最好将其作为“系留”外围设备。这里，独立的验证系统可以在没有主机的任何干预的情况下进行检测、处理和验证。这允许主机在即将发生敏感操作时查询验证系统。

　　使用有线和无线链接，用户种子加密密钥可以锁定您的硬件，如果没有链接到您的可穿戴。然后，即使你的验证外围设备和可穿戴计算机被盗，生物特征测试仍然是一个必须通过的安全屏障。

　　易用性也规定了一些约束条件。如果你在某个偏僻的地方运动你的可穿戴，你不想每次搜索到电子邮件服务，购买东西，或者想在机密的公司文件上工作。

　　生物技术与威慑剂

　　生物识别学是以生物学为基础的。这些可以是物理属性，如指纹，身高，体重，视网膜模式，语音成分频率和共振，甚至思维模式。也可以使用这些组合。更复杂的技术，如DNA验证可以是解决方案的一部分，但还没有作为一种可行的实时和成本效益的解决方案出现。(新技术的可用性，如半导体紫外激光器，可能会加速这一点，因为DNA在紫外线的合适波长下发光)。

　　易用性和安全性齐头并进。PIN码和PASS代码很容易使用，但是应用程序已经存在于智能手机中，它可以通过输入一个长距离的视频来确定某人的密码或PIN码。算法根据实际计算的键盘计算手的运动并计算出哪些键被按下。

　　我们的生物识别设计的期望能力是重复使用或多用途。例如，如果我们可以使用可佩戴的计算机现有的外围CCD摄像机作为指纹读取器、面部识别系统和/或姿态检测器，我们已经显著地降低了全功能安全系统的成本。我们不再需要四台相机和相关电路。

　　就像窗户上的警示贴纸一样，这些技术会阻止大量的入侵者。然而，经验丰富的或持久的攻击者可能会通过。到目前为止，这些技术都没有被证明是有效的100%。指纹扫描仪有时会被雾中的雾气所欺骗。音质识别有时会被质量记录愚弄。面部识别有时会被照片所欺骗。甚至DNA传感器也会被你的一块愚弄。

　　用户验证外围设备的设计

　　设计一个可佩戴的计算机作为外围设备的用户验证系统允许我们选择处理器的范围缩小。例如，具有混合信号能力和一些DSP功能的中等功率处理器可以是迄今为止我们讨论过的所有安全系统的监控器。例如，来自St微电子公司的STM32 F3系列具有32位ARM CORTEX-M4处理器，具有DSP和FPU功能。在72 MHz的运行，先进的模拟外设的加入使其成为与生物测量系统和传感器接口的理想选择。

　　一个快速(5 M采样/s)12位A/D级和16位过采样∑-Δ转换器，具有1%的精度，与内部DSP功能很好地集成，以提供事件检测和排序。高速运算放大器和比较器的加入还允许通过接受直接输入或运算放大器滤波(例如)信号的多路复用器内部信号路由。

　　来自该系列的示例部件包括小型48引脚STM32 F303CTC6和较大的100引脚STM32 F303VCT6，它可以提供通信外围设备以及I/O和混合信号能力的充分混合。

　　请注意，这些部分的目的是医学和生物接口系统(图1)。在Fig3 Key网站上可以找到关于F3系列处理器用于医疗和健康的产品训练模块。

　　该家族还由发现工具包STM32 F3Debug和EVE板STM323 73C-EVE支持，用于开发和测试目的。

　　医学和生物接口系统的图像

　　图1：外围设备和医疗系统连接在一个身体区域网络中，可以包括用于用户验证的生物传感器。即使用户的身份可以被可靠地建立，也可以确保外围功能。

　　更低的功率是更好的

　　注意，即使是更温和的处理器也可以利用高端外部信号处理和调节系统来实现所需的性能。当功率敏感度在约束列表上时，这尤其是真实的。

　　流行的MSP430系列低功耗处理器从德克萨斯仪器可以归入这一类别，特别是F2系列，如MSP430F2001 1IPWR。这些部件包括一个“斜坡A/D转换器”，它可以与内部比较器一起使用，以精确地测量电阻和电容传感器元件以及变化率。

　　当需要更高的精度时，也可以使用来自TI的外部、小型ADS1118IrGr 16位、4通道860 M采样/S外部A/D转换器。它的小尺寸允许它与被监视的传感器更接近，并且它的串行接口允许更小、更非侵入性的访问。该部件还包括内部电压基准和温度传感器。

　　MSP430上的几个培训模块可在凯利讯半导体网站上使用，包括TI的便携式医疗培训模块。

　　当需要更高的分辨率时，存在几个好的混合信号嵌入式处理器选择，其特征在于20位和24位A/D转换步骤。例如，以ADCOM360BCPZ128 32位宽臂CORTEX-M3为基础的成员公司ADUCM系列处理器，具有十一个24位宽的A/D转换器。

　　模拟设备还具有用于身体传感器和调节器的线性接口和电极接口解决方案(图2)。请注意，在使用除颤器脉冲或发生高压放电的情况下，如何保护电路包括保护敏感的线性前端。

　　模拟器件线性接口图及电极接口解决方案

　　图2：除了微电路的保护电路之外，还需要考虑精细线性传感器的前端保护，特别是在可能存在高压除颤器脉冲的医疗情况下。

　　CyPress提供其CY8C3666 AXI-040 67兆位8位，8051位处理器与20位A/D转换器和帽感技术。作为PSoC3系列的一个成员，处理器具有综合的混合信号和低功率功能，适合于放置在某人的个人区域网络的通信的近场中的离散传感器中。

　　赛普拉斯也参与了生物识别系统，如指纹识别。与合作伙伴AuthEntC的参考设计包括示意图和固件，演示如何存储的生物特征数据可用于通过指纹验证身份(图3)。

　　CyPress指纹生物特征识别系统的图像

　　图3：使用参考设计的生物识别系统，如指纹，可以加快设计时间通过剪切和粘贴的解决方案，可以进行正面评估。

　　虽然一些生物测量解决方案基本上是模拟领域中的传感器，但其他的可以是数字化的和过程密集型的。指纹，声纹，和视网膜识别，例如，可能需要短突发的非常高的性能处理，以便能够快速作出决定。这意味着大部分时间将使用低功耗技术入睡。然而，在运行时，它在很短的时间内进行大量的处理。

　　对于那些更多的进程密集型突发，您可能需要查看高端设备，如Atmel ATSAM5D31 A- CUR，它们是高性能32位536 MHz ARM CORTEX-M5的SAMA5D3系列的成员。

　　类似地，瑞萨提供了R8A7240D500 BGμu0，这也是32位，但在这种情况下，是5MHz的SH 4A处理器和SUHH SH77 80系列的成员。

　　综上所述

　　生物识别是一个技术领域，已经发展和细化到一个点。现有的系统展示了它潜在的能力。随着我们的可穿戴设备的安全性问题越来越普遍，期望看到这些用户验证系统的更大的实施，采用巧妙的技术来缩小大小，改进有效性，并使它们更具用户吸引力。