文摘
随着互联网和信息技术的快速发展,日益多样化的便携式移动终端,网上购物,和社交媒体推动了信息交换,社会交际,和金融支付人比以前越来越多。与此同时,信息安全和隐私保护已会见新的严峻的挑战。虽然我们采取了各种各样的信息安全措施管理和技术,实际的有效性首先取决于人们的信息安全意识和潜在风险的认知。为了探索新技术的客观评估人们对信息安全的意识和认知,本文以网上金融支付为例,进行了实验研究分析的基础上电生理信号。结果表明,左半球和β节律的脑电图(EEG)信号对风险的认知程度敏感信息安全的意识,这可能是可能的信号来评估人们的认知在线金融支付的潜在风险。
1。介绍
当今社会是一个信息社会。越来越多的人在日常生活和工作中使用信息技术。他们促进日益多样化的便携式移动终端,网上购物,和社交媒体在信息交换、社会沟通,和电子商务。然而,当人们享受信息技术的便利,它也面临着信息安全的新的严峻挑战,如网络入侵,敏感信息的泄漏,以及在线支付欺诈。
众所周知,信息安全是一个复杂的、系统的与技术相关的问题,管理、经济、和行为文化。到目前为止,在这个问题上有很多研究。Cavusoglu等人研究了信息安全相关风险;他们指出,风险可能带来可怕的后果,其中包括企业责任,货币损失,失去信誉1]。确保信息安全已经成为一个顶级管理重点在许多组织(2- - - - - -4]。库恩等人把棱镜项目作为一个例子表明,离线和在线活动的报道与广泛的隐私;他们认为应该保护个人隐私和安全对法治的信心(5]。众多研究表明,企业信息安全的最大隐患是内部员工,而不是软件漏洞,员工往往是最薄弱的环节在信息安全6,7]。
事实上,许多信息安全事件并非都是由技术引起的,经常发生因管理疏忽或人们的信息安全意识薄弱。例如,弱密码的行为,忽视操作系统补丁,免费使用不安全的移动设备缺乏识别相关信息安全的潜在风险。因为信息安全取决于大脑认知的意识的潜在风险,是非常重要的研究大脑的认知。很多学者在认知研究中取得了很大的成就基于认知神经机理。秦汉评估环境风险识别的神经认知过程通过使用与事件相关电位(ERP)和功能性磁共振成像(fMRI);他们的研究结果表明,腹侧前扣带皮层的早期检测和后期检索后扣带皮层可以帮助识别的情感经历可怕的环境风险(8]。王等人设计和评估的声乐情感人形机器人基于大脑机制;他们发现刺激从音频相关一些大脑区域(9]。戴的机理研究公共突发事件爆发时认知情绪;他指出,这需要考虑公众心理和认知能力,是很容易接受的方式当城市应急事件爆发10]。此外,一些学者做了大脑认知对投资行为的研究,框架效应,微博信息传播(11- - - - - -13]。
在我们的研究中,为了探索新技术的客观评估人们对信息安全的意识和认知,本文以网上金融支付为例,进行了实验研究分析的基础上电生理信号。
本文组织如下。节2的理论和方法,提出了认知模型和脑电图。然后,介绍了试验部分3。分析和结果部分所示4。最后,我们提供了一个总结和讨论我们的工作5。
2。理论和方法
意识是人脑反映客观物质世界,它是感觉的理解,思考,和其他心理过程。换句话说,意识是人类大脑的刺激反应。为了研究信息安全意识、认知心理学和脑电图作为研究的理论和方法。
2.1。信息安全的认知机制
2.1.1。认知心理学
认知是指所有进程的感官输入转换,减少,阐述,存储、恢复,并使用14]。认知心理学通常以人类认知过程为主要话题。它所研究的认知活动从信息处理的角度,包括人类如何学习,认知,想象一下,记住,想的问题。所以认知心理学也被称为信息加工心理学。他是一个著名的学者在信息加工理论,著名的为他的突出贡献信息加工学习理论模型。在他的理论,学习处理分为八个阶段,每个阶段需要不同的信息处理。首先,环境刺激影响学习者;然后这些刺激编码和存储图像传感器的登记。这些记忆图像只能存储数秒。然后再次进入短期记忆和信息编码。 It can maintain 2.5~3 seconds in here. However, short-term memory is limited to about seven “chunks” of information for most people. Once it exceeds this number, new information will replace the original information. In order to keep the original information, you can repeat it continuously. In this way, information in short-term memory can keep for a long time, but not more than one minute. Finally, the information entered long-term memory and it was encoded again. The majority of people believe that the long-term memory can be stored for a long time. Once you need to use this information, you can retrieve it from long-term memory. In here, information can directly enter response generator, or it can go back to the short-term memory. Meanwhile, expectation and executive control also affected this learning model [15]。后他提出信息处理模型,模型提出了人类处理器(MHP)和用于认知建模。由于民族主义者行动党(MHP)可以计算处理时间之后执行某些任务,特别适合我们的研究。民族主义者行动党(MHP)如图的处理1(16]。可以看出,民族主义者行动党(MHP)包括三个子系统,每个子系统都有自己的处理器和记忆。
2.1.2。认知框架,信息安全意识
我们知道的信息认知可以被看作是一个信息处理的过程。先前的研究表明,视觉刺激可以产生感性认识(17- - - - - -19]。然后,视觉刺激的信息安全在我们的研究中。信息安全意识和认知框架是如图2。
从图2,可以看出大脑认知机制是密切相关的选择性注意。例如,当一个人感觉刺激从信息安全领域,这样的人与公共WiFi上网或某人的电脑没有安装防火墙,在上面的场景中,他的大脑开始提取对象特征的场景,和选择性注意机制开始运行,包括感觉、想象,知觉和记忆。与此同时,意识也伴随着大脑认知机制开始运行。
2.2。EEG信号分析
2.2.1。脑电图波
人类的大脑将会继续放电,称为脑电图(EEG) (20.]。大脑和变化的电力是大脑活动的实时性能。一般的波动水平反映了大脑兴奋性,和延迟反映了心理活动和处理速度和时间评估。人的脑电波频率范围是0.1 ~ 100赫兹,和四个基本脑电波的频率和幅度如表所示1(21]。
脑电图是人类意识密切相关,EEG节律的振幅将增加或减少时,大脑活动增加。先前的研究已经表明节奏将会出现在一种放松的状态,节奏将出现在激发态,节奏将出现在昏昏欲睡的状态,节奏通常出现在深状态(21]。
2.2.2。脑电图信号处理
脑电图信号处理主要包括数据清洗、去噪信号,特征提取,分类过程。其中,信号去噪和特征提取算法包括功率谱密度估计、小波变换(WT),公共空间模型、多维统计分析,模型描述符。包括Fisher线性判别分类方法,贝叶斯方法,利用bp神经网络(22)和支持向量机。在我们的研究中,使用了WT。
WT是一个多功能的多尺度分析和滤波器基于时频分析工具的组合。多分辨率的特点,可以观察到不同的细节通过选择不同的基本小波,使小波变换能够描述信号的局部特征在时域和频域同时。小波变换包括连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)。类可以定义如下: 在哪里,,,,然后被称为基本小波,意味着膨胀系数和意味着翻译的因素。
对于离散的情况,DWT可以定义如下: 在哪里,。
为了得到高质量的脑电图信号进行分析,我们采用离散小波变换方法和Mallat算法renoise首次脑电图信号。Mallat分解算法如下所示: 在哪里意味着初始信号,是近似信号分解后的结果(低频率成分),然后呢是误差信号分解后的结果(高频组件)。
3所示。实验
脑电图在我们试验的形成过程如图3。
从图3,我们可以看到实验者看具体的场景和脑电图装置收集脑电图信号从实验者。一旦收集完成的信号,信号处理开始工作,最后,脑电图显示。脑电图信号采集设置如下:(我)采样频率:128赫兹;(2)幅频特性:0.53 Hz-60赫兹;(3)电极电极放置标准:根据国际10 - 20系统[23),如图所示4;(iv)电极通道选择:我们选择八个电极的位置如下:额叶区域(Fp1 Fp2)顶叶区域(T3、T4、C3、C4)和枕叶区域(O1、O2) [24];(v)使用单级领导。
3.1。实验概述
我们的研究涉及人类受试者,我们招募了12名健康成人参与跟踪;其中,四个收到了信息安全意识培训,8没有接受培训。他们的教育程度都是本科以上学历,无精神病史。他们是右撇子,平均年龄为27.1岁,他们代表5.69的方差。测试过程被告知他们在实验之前,协议签订。
3.2。实验设计
为了研究人类对信息安全的认识,9个实验场景设计在我们的审判。测试人员会做出选择时注意信息安全相关图片或听到欺诈的话。测试人员可能会遇到欺诈信息即时消息,或访问钓鱼网站,或接收在手机诈骗短信,或收到欺诈的信息而使用在线支付,等等。所有上面的场景可以作为实验场景,和样品的照片如图5。
上面的网站有两个怀疑。离开图使用这个链接http://www.shbillow.cn/index.mobile.cc.htm,后缀“移动。cc”补充说,它可能是一个钓鱼网站。正确的图吸引客户提供低廉的价格,和正常价格的价格太低了。测试人员的信息安全意识时可能会引起他/她通知这些科学。
我们的实验过程如下:(我)测试人员佩戴电极帽,把电极。8通道记录用于电极帽;10 - 20电极放在标准位置根据国际研究所的脑电图。测试人员坐在最舒服,尽可能确保舒适的观看测试。(2)测试仪连接到电脑,打开脑电图信号处理软件,然后检查是否工作正常。如果没有问题,那么实验开始。(3)试验机关闭他/她的眼睛,坐在和休息,能使自己平静下来,当脑电波光滑然后开始记录他/她的脑电波信号。(iv)画面将显示在屏幕上。测试手表图片和听声音有1米的距离,和他或她响应提示。目前现场测试后,将出现另一个刺激随机间隔1000毫秒到2000毫秒之间。间隔期间,屏幕背景色是黑色,中间屏幕显示白色的符号“+”。
3.3。实验记录
在我们的实验中,记录包括测试人员数量、事件数量、持续时间、eight-electrode值,电极和基线值。样品的实验记录如表所示2。
4所示。脑电图信号处理和分析
4.1。脑电图信号处理
因为最初的脑电图信号包括一个很大的噪音,他们需要被处理。这个过程通常包括去噪和特征分析(25]。为了消除噪声信号的收集脑电图信号,我们采用了两个过程。首先,基准电极电压取代普通电极电压,并重新计算每个电极电压。上述步骤后一些噪声将被删除。对比首次脑电图信号去噪脑电图信号如图6。
其次,对这些EEG信号的小波变换方法。因为脑电图信号低于30 Hz值得研究,然后利用小波滤波过滤超过30 Hz脑电图信号。我们选择db5跑车作为小波包和脑电图信号分解为四层。在小波分解的过程中,最好的小波分解树如图7。
根据采样频率赫兹,我们可以计算频宽四层的每个部分波段4赫兹(),包括16-subband小波包四层,在那里。因此,四种节律波(δ,θ,α,β可以提取)重建。例如,δ,θ,α,β节奏,可以提炼出如下:
4.2。特征分析
为了分析EEG信号的相关性和安全意识,四种类型的节律信号与小波变换提取,如图8。
在特征参数的选择,节奏能源和能源的比例计算四种类型的节奏,和他们两个都用于特征分析。样本的节奏能源和能源两个测试任务的比例(在线支付和在线聊天)如表所示3。
从表可以看出3阿尔法节律能源和能源的比例相对较低的两个测试任务,这与以前的研究一致。以前的生物医学研究结果表明,阿尔法节律成为抑制或失踪当人们感到外部刺激(26]。我们的实验证明了β节律与头皮的分布特征是一致的。它还表明,β节律时很容易出现大脑思考或激动人心。因为信息安全意识与人民关注的焦点仍然警惕刺激长期的时间,和β节律是更积极的,然后它可以用来研究不同的大脑认知能力。
此外,为了做一个比较分析,我们选择两个测试任务的能量比β节律对比;结果如图所示9。从图9,我们可以清楚地看到,能量比β节律的左半球(FP1、T3、C3、O1)高于右脑,这表明,左半球更参与阅读相关的任务。
从图9,我们还发现,能量比β节律的测试任务1(网上支付)是高于测试任务2(在线聊天)。合理的解释是,测试人员需要更多的关注和感觉神经的在线支付比网上聊天。也就是说,视觉刺激更有可能比听觉刺激引起的信息安全意识。此外,顶叶区域的能量比率(T3, C3)高于其他地区,这表明,顶叶区域参与了对信息安全相关的任务。
在我们的实验结果,另一个发现表明,EEG信号的测试人员在信息安全培训的人更积极比未经训练的测试人员。
5。讨论
促进人们的信息安全意识的基础和前提是信息安全的组织。为了探索新技术的客观评估人们的信息安全意识,本文进行了认知研究的信息安全意识基于EEG信号的分析。我们首先讨论了EEG信号的认知研究的理论和方法,然后提出了一个框架的描述信息安全根据大脑的意识和认知机制。在此基础上,设计一个实验来测试EEG信号的反应意识隐藏的信息安全问题。这一发现表明,EEG信号可以提供一个好的方法的客观评估人们的信息安全意识。
在未来的研究中,我们建议可以结合fMRI(功能性磁共振成像)27),PET(正电子发射断层扫描),和其他测量设备研究认知的个人信息安全。
Dislosure
Yonghui戴和星云戴联合相应的作者。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
作者感谢匿名评论者的帮助和建设性的评论早期的草案。这项工作部分是由中国国家自然科学基金支持(没有。41174007也没有。91324010),上海哲学社会科学(没有计划。2014 bgl022),上海科技创新项目(没有。13511505200),人类和社会科学基金会中国教育部(没有。13 yja630033)。多谢是由于Chengfeng林和今朝认为王的援助;他们都是复旦大学的本科生。