同时保护多种隐私类型的脑电图（EEG）脑-机接口

本文解决了脑-机接口（BCI）中对脑电图（EEG）数据隐私保护的问题，尤其是用户身份、性别以及BCI经验等多种私人信息的泄露风险。通过设计扰动技术，将原始EEG数据转化为隐私保护数据，成功在保护隐私的同时几乎不影响BCI任务的主要性能。这项研究的结果显著降低了私人信息的分类准确性，为EEG基础的BCI提供了有效的隐私保护方案。