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人工嗅覚センサを介した呼気センシングによる個人認証―化学情報による偽造できない生体認証技術実現へ期待―

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東京大学大学院工学系研究科応用化学専攻の長島一樹 准教授、柳田剛 教授、九州大学大学院総合理工学府のジラヨパット チャイヤナ 大学院生(研究当時)、名古屋大学大学院工学研究科生命分子工学専攻の安井隆雄 准教授、馬場嘉信 教授、パナソニック インダストリー株式会社 技術本部の花井陽介 主任技師、中尾厚夫 主任技師、中谷将也 課長らの研究グループは、生体呼気から得られる化学情報に基づく個人認証の原理実証に成功しました。本研究では、16 種類の高分子材料と導電性カーボンナノ粒子で構成される人工嗅覚センサを介して呼気センシングを行い、得られたデータ群を人工知能による機械学習を通して分析することで 20 人の個人認証を 97%以上の高精度で達成しました。従来の物理情報を介した方法と比べて、膨大な種類の呼気分子群を通して得られる化学情報を利用する提案方法は、情報の偽造や窃取した情報による長期的ななりすましが極めて困難であることから、高いセキュリティの生体認証技術の実現に繋がると期待されます。 (引用:5月20日JSTプレスリリース)

人間の呼気を利用して個人を認証する試みの論文が発表されましたので詳細を見ていきます。

まず研究の背景から入りますが、生体認証はIT分野において、個人を認証するための便利な方法として空港の入国管理だけでなく、銀行の口座管理やパソコンのログインにも使われています。具体的な生体認証の方法としては、指紋や網膜、声、静脈、耳音響などの物理的な認証方法がありますが、怪我によって照合できなくなったり、情報が盗まれて偽造されてしまうリスクがあります(ちなみに筆者は某空港でバンドエイドをしたまま指紋をスキャンしたら、審査官に怒られた経験があります。)。

そんな中、新しいタイプの生体認証として人間の匂いを分析して活用する研究されています。人間の呼気や皮膚から放出される化学成分は、遺伝的な根拠が強く個人によって異なり、情報が盗まれたり変化するリスクも低いとされています。

先行研究では、皮膚から放出されるVOCをGC-MSなどで分析し個人の識別に成功していますが、そのVOC濃度がpptレベルと低く、従来型の化学センサーでは検出に限界があります。

人から発せられるVOCを検出するシステムの一例(出典:Detection and Classification of Human Body Odor Using an Electronic Nose

一方で呼気に含まれるVOCは皮膚と比べると3桁以上高い濃度であり、多くのVOCを検出できる可能性があります。一方で、呼気の分析やがんやCOVID-19の検出用と研究が主であり、個人認証としての先行研究例は無いようです。そこで人工嗅覚センサーによる呼気による個人認証について研究を行いました。

まず、人の呼気をGC-MSで測定し、NPFimgと呼ばれる画像処理と機械学習を組み合わせた方法で測定データを解析しました。

3人の呼気について解析したところ、100%の正確性で判別することに成功しました。GC-MSの解析により個人固有の化合物が同定され、人それぞれが特徴的な内因性の化合物からなる呼気を持ち、それを活用した呼気による個人認証の実現可能性が示されました。

次に、呼気をケミレジスタで測定しそれを解析することで個人を特定することに挑戦しました。具体的に呼気をサンプルバックに回収し、それを16チャンネルのケミレジスタに通し応答を調べました。その結果をニューラルネットワークによって個人の認証を行いました。この検討では性別、年齢、国籍が異なる6人の呼気を使用しました。

結果、センサーの数を増やしていくと識別精度は向上しそのばらつきも減少する結果になり、16個センサーを使用した場合で97%以上の正確性と2%以下のばらつきで個人認証に成功しました。これにより電気的にマーカー化合物を認識するセンサーを用いても呼気による個人の認証が可能であることが分かりました。

一方で正しく認証できなかった例について考察すると、間違いはランダムに発生しており、人の性別や年齢、国籍には間違いに対して特異的ではないことが分かります。20人の認証でも識別制度は低下しなかったため、間違いの要因は、センサー応答の変動と不安定によるものであり、検出システムを改良することで個人認証は良くなると論文中ではコメントされています。

まとめとして本研究では、16チャンネルのケミレジスタが搭載されたセンサーアレイを使用して呼気の個人認証に成功しました。この実験では空腹状態で呼気を採取しており、周囲の環境や食べ物の匂い、病気に関連した代謝物質からの影響などが今後の課題となっており、センサー数を多くしたり、センサーから得られるデータからより多く特徴を抽出することでこの課題を乗り越えることができるだろうとしています。

呼気を使った生体認証の研究ということで、人から発せられる化学種を解析して個人を特定するというアプローチは、大変興味深いと思いました。現在、メジャーな生体認証は、手袋やマスク、メガネといった身の回りの物で測定が遮られてしまう一方、呼気はガスマスクでもつけない限り常に放出される物であり、認証に使用した時の利便性は高いと予想されます。また、痕跡を隠しづらいという特徴を生かして事件における犯人特定にも役立てられるかもしれません。一方で、上記の課題の通り、周囲の環境や、病気、飲食で精度が低下しないようなシステムの構築がこの呼気による生体認証の実用化のカギを握ると考えられます。今後のこのアイデアの実用化と呼気の化学的な解明に期待します。将来、スマホは呼気でロック解除することになるかもしれません。

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ただの会社員です。某企業で化学製品の商品開発に携わっています。社内でのデータサイエンスの普及とDX促進が個人的な野望です。

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