Brainwaves have demonstrated to be unique enough across individuals to be useful as biometrics. They also provide promising advantages over traditional means of authentication, such as resistance to external observability, revocability, and intrinsic liveness detection. However, most of the research so far has been conducted with expensive, bulky, medical-grade helmets, which offer limited applicability for everyday usage. With the aim to bring brainwave authentication and its benefits closer to real world deployment, we investigate brain biometrics with consumer devices. We conduct a comprehensive measurement experiment and user study that compare five authentication tasks on a user sample up to 10 times larger than those from previous studies, introducing three novel techniques based on cognitive semantic processing. Furthermore, we apply our analysis on high-quality open brainwave data obtained with a medical-grade headset, to assess the differences. We investigate both the performance, security, and usability of the different options and use this evidence to elicit design and research recommendations. Our results show that it is possible to achieve Equal Error Rates as low as 7.2% (a reduction between 68–72% with respect to existing approaches) based on brain responses to images with current inexpensive technology. We show that the common practice of testing authentication systems only with known attacker data is unrealistic and may lead to overly optimistic evaluations. With regard to adoption, users call for simpler devices, faster authentication, and better privacy.

脑电波已被证明在个体之间足够独特，可以用作生物识别技术。与传统的身份验证方法相比，它们还具有可观的优势，例如抵抗外部可观察性、可撤销性和内在活体检测。然而，到目前为止，大多数研究都是针对昂贵、笨重的医用头盔进行的，这些头盔在日常使用中的适用性有限。为了使脑电波身份验证及其优势更接近现实世界的部署，我们研究了消费类设备的大脑生物识别技术。我们进行了全面的测量实验和用户研究，比较了比以前研究大 10 倍的用户样本的五项身份验证任务，引入了三种基于认知语义处理的新技术。此外，我们对使用医疗级耳机获得的高质量开放式脑电波数据进行分析，以评估差异。我们调查了不同选项的性能、安全性和可用性，并使用这些证据来得出设计和研究建议。我们的结果表明，根据大脑对当前廉价技术的图像反应，有可能实现低至 7.2% 的等错误率（相对于现有方法减少 68-72%）。我们表明，仅使用已知攻击者数据测试身份验证系统的常见做法是不现实的，并且可能导致过于乐观的评估。在采用方面，用户需要更简单的设备、更快的身份验证和更好的隐私。来评估差异。我们调查了不同选项的性能、安全性和可用性，并使用这些证据来得出设计和研究建议。我们的结果表明，根据大脑对当前廉价技术的图像反应，有可能实现低至 7.2% 的等错误率（相对于现有方法减少 68-72%）。我们表明，仅使用已知攻击者数据测试身份验证系统的常见做法是不现实的，并且可能导致过于乐观的评估。在采用方面，用户需要更简单的设备、更快的身份验证和更好的隐私。来评估差异。我们调查了不同选项的性能、安全性和可用性，并使用这些证据来得出设计和研究建议。我们的结果表明，根据大脑对当前廉价技术的图像反应，有可能实现低至 7.2% 的等错误率（相对于现有方法减少 68-72%）。我们表明，仅使用已知攻击者数据测试身份验证系统的常见做法是不现实的，并且可能导致过于乐观的评估。在采用方面，用户需要更简单的设备、更快的身份验证和更好的隐私。我们的结果表明，根据大脑对当前廉价技术的图像反应，有可能实现低至 7.2% 的等错误率（相对于现有方法减少 68-72%）。我们表明，仅使用已知攻击者数据测试身份验证系统的常见做法是不现实的，并且可能导致过于乐观的评估。在采用方面，用户需要更简单的设备、更快的身份验证和更好的隐私。我们的结果表明，根据大脑对当前廉价技术的图像反应，有可能实现低至 7.2% 的等错误率（相对于现有方法减少 68-72%）。我们表明，仅使用已知攻击者数据测试身份验证系统的常见做法是不现实的，并且可能导致过于乐观的评估。在采用方面，用户需要更简单的设备、更快的身份验证和更好的隐私。