Autenticación biométrica y encriptación de la información en sistemas del IoMT (2022)
Dada la problemática evidenciada en los últimos años con respecto a las vulnerabilidades que existen en los dispositivos del Internet de Las Cosas, surge el interés por implementar una estrategia que refuerce la privacidad de los datos, específicamente en los dispositivos médicos en donde la información almacenada es de carácter sensible. Este trabajo de grado documenta el diseño y elaboración de algoritmos de encriptación y autenticación que proveen seguridad dentro del marco del IoT.En un principio, se desarrolló e implementó un algoritmo de encriptación asimétrica (RSA), el cual cifra y descifra la información a través de 2 llaves, una llave pública que se encarga de encriptar los datos y una llave privada que desencripta la información. De igual modo, se utilizó autenticación biométrica a través de la lectura de huellas dactilares para implementar un modelo de Inteligencia Artificial utilizando la arquitectura de una red siamesa, a partir del su entrenamiento, se logra obtener un bajo costo computacional, reducción del tiempo de implementación y recursividad de recursos de entrenamiento (pocas imágenes), demostrando que sus capacidades y características son las ideales para este tipo de proyectos.Estos algoritmos fueron implementados a manera de caso de uso en un prototipo que simula un dispositivo real del Internet de Las Cosas Médicas, en el cual se miden tres variables: la temperatura corporal, frecuencia cardíaca y la saturación en la sangre; tal información es encriptada y enviada a un almacenamiento en la nube (Firebase). Por otro lado, se realiza una descarga en un terminal en el que se desencripta la información de lectura del prototipo y se visualiza en una página local del terminal. Finalmente, tanto para el prototipo como el terminal es necesario realizar una autenticación biométrica con la huella dactilar con el modelo anteriormente entrenado para poder acceder.