Abstract:
Dans les Medical Body Area Sensor Networks (MBASNs), les capteurs sont déployés sur ou dans
le corps du patient et sont capables de communiquer en utilisant des interfaces sans fil. Ce mode de
communication rend le réseau plus vulnérable aux attaques. Un intrus peut s’incruster dans le réseau
et espionner, injecter ou réutiliser les données médicales. Les capteurs doivent donc être capables
d’échanger des informations médicales du patient en toute sécurité. Les mécanismes de sécurité basés
sur les caractéristiques biométriques permettent de générer des clés pour être partagées entre les
capteurs et les authentifier. Dans ce travail, nous avons proposé un système d’authentification basé
sur l’électrocardiogramme (ECG) pour les MBASNs ainsi qu’une nouvelle méthode d’extraction de
caractéristiques biométriques. Cette méthode extrait, avec une grande précision, les caractéristiques
basées sur l’ECG et rend l’authentification entre les capteurs plus performante. Grâce à l’analyse de la
sécurité, nous avons démontré la robustesse de notre système contre les attaques ainsi que la fiabilité de
notre solution en terme de coût de communication et de temps de traitement à travers des simulations.
