腦機接口（Brain-Computer Interface, BCI）技術正徹底改變嚴重運動障礙患者的生活，但如何保護敏感的腦電（Electroencephalography, EEG）數據免受惡意攻擊，成為制約其發展的關鍵瓶頸。傳統生物識別技術如指紋或虹膜掃描對癱瘓患者失效，而現有EEG認證方案往往因計算復雜度高難以適配資源受限的BCI設備。這一矛盾促使印度中央大學（原文Central University of Himachal Pradesh）的Sunil Prajapat團隊在《Computer Standards》發表研究，提出首個基于橢圓曲線密碼學（Elliptic Curve Cryptography, ECC）的BCI專用認證協議。

研究團隊采用三項核心技術：1）基于ECC的輕量級密鑰交換框架，優化了163位域參數以降低計算負載；2）哈希鏈（Hash Chain）雙向驗證機制，整合用戶ID、隨機數和時間戳抵御重放攻擊；3）形式化安全驗證工具Scyther模擬器，對協議進行自動化攻擊測試。實驗數據來自公開SSVEP和P300 ERP范式EEG數據集。

相關工作中，研究對比了GMM模型等傳統EEG認證方法，指出其易受特權內部攻擊的缺陷。數學基礎部分明確了ECC離散對數難題和哈希函數的單向性假設。方案設計通過四階段交互（注冊、登錄、認證、密鑰協商），實現服務器與用戶設備間的雙向驗證，其中關鍵創新是動態身份掩碼技術。安全分析顯示，該協議在隨機預言機模型（ROR）下可證明安全，能抵抗15類攻擊包括智能卡盜用和用戶冒充。性能測試表明，完整認證流程僅消耗15.67139毫秒，通信量較RSA方案降低62%。

討論部分指出，方案雖在效率上取得突破，但對高頻EEG信號（如伽馬波段>30Hz）的實時處理仍需優化。結論強調，這是首個將ECC應用于BCI場景的認證協議，其平衡安全與效能的特性特別適合ALS（肌萎縮側索硬化）患者的輔助設備。研究為后量子密碼在神經工程中的遷移奠定基礎，團隊下一步計劃整合P300誘發電位的時空特征作為動態生物密鑰。