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清華大學任天令、北京科技大學陶璐琪：石墨烯又一突破性新應用 - 作為柔性超聲源進行信息加密

2022-07-18 來源：高分子科技

隨著物聯網(IoT)和大數據技術的快速發展，信息安全變得越來越重要。數據泄露將對軍事、經濟、生活產生巨大影響。聲音信號作為最原始的信息通信手段之一，具有成本低、可操作性強等優點。但低頻聲音信號容易被人耳捕捉和破解，不適合現代信息通信。超聲的波長比普通聲音短，指向性強。最重要的是，超聲波的存在并不能被人的耳朵直接檢測到，這比其他防偽技術更隱蔽。在現代通信中，超聲波不會受到電磁屏蔽環境的干擾。因此，利用超聲波作為存儲信息的介質將在加密領域發揮重要作用。

目前常用的超聲源有動圈式揚聲器和壓電陶瓷。然而，這些設備的大尺寸、硬材料限制了其在可穿戴領域的應用。本文，清華大學任天令教授和北京科技大學陶璐琪副教授團隊提出了一種用于機器學習增強信息加密的柔性石墨烯基織物超聲源graphene-based fabric ultrasound source (GUS)。首先對低頻聲音信號進行頻譜搬移，調制成攜帶信息的超聲波信號。隨后，超聲波作為電信號輸入到GUS并進行聲音發射，對聲音信號進行加密傳輸。最后，利用麥克風采集超聲信號，解調到低頻以實現信息解密。值得注意的是，在超聲信號特征提取過程中，采用了基于機器學習的卷積神經網絡來提高超聲語音識別的準確率。這項工作不僅解決了超聲源在可穿戴領域的障礙，也進一步拓展了超聲在信息加密領域的應用。該工作以 “A flexible graphene-based fabric ultrasound source for machine learning enhanced information encryption”為題發表于《IEEE Electron Device Letters》。論文第一作者為重慶大學碩士生孫豪。

圖1. GUS的制備及工作模式。a. GUS工作機制模型。b. NOMEX基底上LIG的制備原理。c. GUS的拉曼光譜。d. GUS的SEM。e. 石墨烯基織物柔性展示。f. GUS的正反實物圖。h. GUS工作機構流程圖。

圖2. GUS的聲學測試。a. 不同激光功率下SPL輸出隨頻率的變化關系。b. SP輸出與輸入功率在10 kHz, 20 kHz和40 kHz下的變化關系。c. SP輸出與測試距離的變化關系。d. GUS的SPL輸出穩定性。

圖3. GUS用于信息加密。a、d、g. 原始的聲音信號。b、e、h. 調制為高頻的超聲信號。d、f、i. 被解調到低頻的聲音信號。

圖4. 機器學習增強的信息加密與識別。a. 超聲頻段下 “Hold your fire”, “Cover me”, “Follow me”的頻譜圖。b. 七種語音識別分類的混淆矩陣。c. 各種訓練迭代下語音識別的總體準確率。

在這項工作中，LIG-NOMEX作為柔性超聲源，被用于信息加密。制備GUS僅需激光誘導，工藝簡單，成本低廉。低頻的聲音信號被調制成攜帶信息的高頻超聲波。由于GUS具有優異的高頻聲壓級輸出特性，可以對聲音信號進行解調和再現。在機器學習的輔助下，超聲語音識別準確率為98.2%。雖然識別精確度受測試距離的影響，在需要傳輸距離更遠的場景，他們可以對GUS施加更大的電功率進而產生更大的SPL輸出。此外，GUS區域非常小，就像一枚靈活的硬幣。通過激光加工可以穩定地制備GUS，形成超聲陣列或更大面積的GUS。因此，這種基于柔性石墨烯基織物的超聲加密方法可以作為一種有效的防止信息泄露的手段。

原文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9817133

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（責任編輯：xu）

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