Con el desarrollo de las tecnologías de sensor y comunicación, el subsistema de Internet de las cosas (IoT) se está convirtiendo gradualmente en una parte crucial en los vehículos. Puede mejorar eficazmente las funcionalidades de los vehículos. Sin embargo, también están surgiendo nuevos tipos de ataques. Por ejemplo, un conductor con la llave inteligente en su bolsillo puede presionar el botón de encendido para arrancar un automóvil. Al mismo tiempo, los problemas de seguridad en el escenario de encendido por presión son generalizados, como la falsificación de la llave inteligente. En este estudio, proponemos un sistema de Entrada Pasiva y Arranque Pasivo (PEPS) para vehículos que adopta algoritmos de aprendizaje profundo para reconocer al conductor utilizando las señales de electrocardiograma (ECG) medidas en el reloj inteligente del conductor. Las señales de ECG se utilizan para la identificación personal. Los relojes inteligentes, que actúan como nuevas llaves inteligentes del sistema PEPS, pueden mejorar la conveniencia y la seguridad. En el experimento, consideramos relojes inteligentes comerciales capaces de detectar señales de ECG. La frecuencia de muestreo y la precisión suelen ser más bajas que las de un ECG de 12 derivaciones utilizado en hospitales. Los resultados experimentales muestran que los modelos de Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM) logran la mejor puntuación de precisión para el reconocimiento de identidad (91%) cuando se utiliza un solo ciclo de ECG. Sin embargo, se necesitan al menos 30 minutos para el entrenamiento. El entrenamiento de un modelo personalizado de Auto Encoder solo lleva 5 minutos para cada sujeto. Cuando se detectan y utilizan 15 ciclos continuos de ECG, esto puede lograr una precisión de identidad del 100%. Dado que el modelo personalizado de Auto Encoder es un reconocedor de una sola clase de aprendizaje no supervisado, puede entrenarse utilizando solo la señal de ECG del conductor. Esto simplificará enormemente la gestión de las grabaciones de ECG, así como la integración de la tecnología propuesta en los vehículos PEPS. Se discute un entorno similar a FIDO (Identificación Rápida en Línea) para el sistema PEPS propuesto. Se adopta la criptografía de clave pública para la comunicación entre el reloj inteligente y el automóvil PEPS. El conductor primero es verificado en el reloj inteligente a través de la autenticación biométrica local de ECG, y luego es identificado por el automóvil PEPS. Los ataques de phishing, los ataques MITM (hombre en el medio) y los ataques de repetición pueden prevenirse de manera efectiva.