基于长周期事件相关电位(ERP)的脑电生物特征识别数据集：面向未来安全系统的神经身份认证研究

本研究针对脑电(EEG)生物认证技术长期稳定性与个体差异性的关键问题，开发了基于快速序列视觉呈现(RSVP)范式的200天纵向事件相关电位(ERP)数据集。通过15名参与者的纵向观测和52名对照组的单次实验，证实了ERP在个体内的高度稳定性(P300波幅变异<10%)和个体间显著差异(组间振幅差异达2.3倍)，为构建抗伪造、抗胁迫的脑机接口(BCI)身份认证系统提供了高质量数据支撑，同时拓展了人脸认知神经机制的研究维度。

　　

在数字化时代浪潮中，生物特征认证技术正面临前所未有的安全挑战——指纹可能被复制，虹膜可被仿造，甚至面部识别也能被3D打印面具欺骗。这些传统生物特征一旦泄露便终身无法更换，犹如一把永远无法修改的"身体密码"。与此同时，脑机接口技术的突破性进展为安全认证领域带来了全新可能：每个人的大脑都会对特定刺激产生独特的"神经指纹"，这种看不见、偷不走、逼不出的生物特征，或许将成为未来安全系统的终极防线。

北京邮电大学网络空间安全学院的研究团队在《Scientific Data》发表的重要研究成果，首次构建了迄今为止时间跨度最大的事件相关电位(ERP)生物特征数据集。这项研究历时200天，通过精心设计的快速序列视觉呈现(RSVP)实验范式，记录15名参与者观看自我面孔时产生的脑电信号，同时采集52名对照者的单次实验数据作为对比。研究发现，个体对自我面孔诱发的P300成分（一种与认知加工相关的正向脑电波）在半年多时间内保持惊人稳定性，波幅变异系数低于8%；而不同个体间的ERP响应差异显著，特别是在N170（面孔特异性负成分）和P300的潜伏期上存在统计学显著差异(p<0.01)。这些发现不仅为开发基于"神经指纹"的终身可更换认证系统奠定基础，更揭示了人脸认知神经编码的个体特异性规律。

研究团队采用三项关键技术实现这一突破：1) 标准化RSVP范式，以10Hz频率呈现经生成对抗网络(GAN)处理的200张图像序列，其中4-6张为靶刺激（参与者本人灰度照片）；2) 57通道国际10-20系统EEG采集方案，通过TCP/IP协议实现刺激设备与Neuracle脑电放大器毫秒级同步；3) 三级行为测试筛选机制，确保参与者能准确识别10Hz速率下的靶面孔（识别率>80%）。

个体稳定性分析
通过比较第1、7、80和200天的ERP波形发现，15名参与者在Oz通道（枕区）的P300峰值振幅保持高度一致（相关系数r=0.92），

显示神经签名具有跨时间稳定性。这种特性使EEG生物特征区别于传统生物指标，即使多年后仍可可靠识别。

群体差异性验证
当组B参与者观看组A成员的陌生面孔时，其ERP响应幅度较自我面孔降低37.5±5.2%，

且N170成分出现50ms延迟。这种"神经特异性"为区分不同个体提供了双重保障——既依赖生物特征本身的唯一性，又利用大脑对自我信息的特殊处理机制。

靶标检测效能
采用分层判别成分分析(HDCA)算法时，该数据集在靶/非靶分类中达到0.975平均AUC值（最佳个体0.992），

证实了EEG信号在快速目标检测中的优势。特别值得注意的是，ERP（事件相关电位）与VEP（视觉诱发电位）在10Hz谐波成分上存在显著分离，这种时频特征差异为开发混合认证范式提供了新思路。

这项研究的意义远超常规生物特征数据集：其一，200天的追踪观测首次证实了EEG生物特征的长期有效性，解决了该领域最关键的时效性质疑；其二，通过标准化RSVP范式与大规模对照设计，建立了神经生物特征研究的可重复框架；其三，发现自我面孔处理的特异性神经标记，为发展"神经护照"等新型安全认证技术铺平道路。正如通讯作者Chen Yang强调的，这项成果不仅服务于安全工程领域，更将为认知神经科学提供探索"自我意识神经表征"的独特窗口。

研究团队已将所有数据在Figshare平台开源（DOI:10.6084/m9.figshare.27201003），包含完整的EEG原始数据、触发标记和通道定位文件。这种开放共享举措将加速EEG生物认证技术的标准化进程，推动学术界在神经特征稳定性机制、跨文化神经差异等方向开展深入探索。随着脑机接口技术向消费级市场渗透，这项研究奠定的科学基础，或许很快就能让我们用"意念"解锁手机、用"思维"通过安检——开启真正属于神经文明的认证新时代。