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Inhalt archiviert am 2024-04-23

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Feature Stories - Zeichen, die untrüglich verraten, wer Sie wirklich sind

Vergessen Sie Fingerabdrücke oder Iriserkennung: auch die spezielle Art eines Menschen zu gehen oder die Hände zu bewegen oder sogar das Schlagen des Pulses können anhand von unverwechselbaren Merkmalen analysiert werden. EU-finanzierte Forscher suchen nach Möglichkeiten, wie diese neue Technologie dem Schutz der Sicherheit dienen und die Überprüfung der Identität weniger aufdringlich und genauer gestalten kann.

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Man denkt im Allgemeinen, dass PIN-Codes und Fingerabdrücke ziemlich sichere Systeme zum Nachprüfen der Identität sind, aber in Wirklichkeit sind sie eher einfach zu knacken. Unsere kriminellen Mitbürger befanden es bislang als recht simpel, PIN-Nummern einfach mit Hilfe von Kameras, Kartenkopierern oder einer Messerspitze am Geldautomaten zu stehlen. Und James Bond trickste bekanntermaßen einen Gegenspieler aus und ließ ihn an seine vorgetäuschte Identität glauben, indem er "gefälschte Fingerabdrücke" trug. Der Einsatz einer biometrischen Identifikation, bei der die einzigartigen Eigenschaften und Merkmale einer Person zu deren Identifizierung beitragen, gewinnen zunehmend an Popularität. Bei modernen elektronischen Passkontrollen kommt Gesichtserkennung zum Einsatz und auch die Iriserkennung ist auf einigen Flughäfen getestet worden. Man erkannte den wachsenden Markt für eine weniger aufdringliche biometrische Identifikation und deshalb wurde das Projekt Actibio ("Unobtrusive authentication using activity related and soft biometrics") teilweise von der EU finanziert, um nach dynamischeren Merkmalen zu suchen - so dass etwa die Art, wie ein Mitmensch geht, spricht oder auf spezielle Reize reagiert, gleichermaßen zur Nutzererkennung herangezogen werden kann. "Ein jeder von uns ist einfach einzigartig", stellt Actibio-Koordinator Dr. Dimitrios Tzovaras fest. "Aber dabei geht es nicht einfach nur um das Aussehen und die körperlichen Merkmale. Die Art und Weise, wie sich ein Mensch bewegt und reagiert, sogar das Muster und die Form des Herzschlags - all diese Merkmale haben einzigartige Eigenschaften. Unser Projekt ist eines der allerersten, das sich ernsthaft mit diesen dynamischen Merkmalen beschäftigt und Wege finden wird, diese einmaligen Eigenschaften festzustellen, die eindeutig besagen, dass es sich um diesen einen Menschen und keinen anderen handelt." Das Projekt baut auf den Erkenntnissen seines Vorgängers, des Humabio-Projekts, auf, das die Realisierbarkeit des Einsatzes multimodaler verhaltenstypischer und physiologischer Biometrien zur zuverlässigen Benutzerauthentifizierung vorführte. Actibio setzt nun die vom Humabio-Team entwickelten Algorithmen ein, verfeinert und testet sie in mehreren realen Arbeitsplatz- und Sicherheitsanwendungen. "Wir haben unsere Technologien an mehr als 100 Freiwilligen unter verschiedenen Bedingungen, auch im Zusammenhang mit Fahrzeugen und Kontrollräumen, getestet. Bisher empfanden wir die Ergebnissen als äußerst ermutigend", merkt Dr. Tzovaras an. "Wir haben festgestellt, dass bei der Nutzung dieser 'weichen' biometrischen Messwerte tatsächlich die Erkennungsrate verbessert werden kann, wenn man sie mit bestehenden biometrischen Systemen kombiniert." Dr. Tzovaras zufolge kann mit dem Einsatz der Technologie neben der Gesichtserkennung zum Beispiel die Sicherheit in Banken und an Geldautomaten erhöht werden. Die Gesichter könnten am Schalter oder am Geldautomaten gescannt werden, aber auch die spezielle Art des Gehens hin zum Geldautomaten könnte unter die Lupe genommen werden, um eine doppelte Prüfung für das Gesichtserkennungssystem zu leisten. Das Projekt testet überdies einen speziellen signalerfassenden Sitz bzw. ein sensorisches Kissen, die zum Beispiel in der Fahrerkabine eines LKW verwendet und mit deren Hilfe sogenannte "anthropometrische Profile" gewonnen werden können, die auf der Gewichtsverteilung des Nutzers auf dem Sitz sowie der Art und Weise basieren, wie der Sitzbezug verformt wird. Diese Messgrößen können dann dazu verwendet werden, um die Fahrerin oder den Fahrer zu identifizieren. Auf diese Weise wäre es unmöglich, das Fahrzeug zu entführen oder zu stehlen. Natürlich müssen all diese biometrischen Systeme zuerst "trainiert" werden, damit sie zum Beispiel erkennen, was den Gang eines bestimmten Menschen von allen anderen unterscheidet. Typischerweise würde man den Menschen filmen, wie er unter hochgradig kontrollierten Bedingungen läuft. Bildanalyse-Software kann die Körpergelenke in der Bewegung verfolgen und die Actibio-Algorithmen suchen dann nach Unterscheidungsmerkmalen in dieser Bewegung. "Oberflächlich betrachtet wirken die Ergebnisse unserer dynamischen Erkennungsversuche als Technologie an sich nicht übermäßig beeindruckend. Sie haben eine gleichmäßige Fehlerquote von etwa 3%, was bedeutet, dass es bei etwa 3 von 100 Personen eine Nichtübereinstimmung gibt", sagt Dr. Tzovaras, "aber das ist in der Tat eine revolutionäre Verbesserung, was die dynamische Erkennung angeht. Und wenn wir dynamische und statische biometrische Systeme zusammenführen, sinkt die gleichmäßige Fehlerhäufigkeit auf Null ab; die Identifizierung erfolgt schlicht jederzeit korrekt. Wir sehen hier viele exzellente Anwendungschancen zur Authentifizierung von Personen und zur Überwachung ihrer Verhaltensweisen, ohne dass man sie bei dem, was sie gerade tun, stören oder unterbrechen müsste." Das Actibio-Projekt erhielt 3,2 Mio. EUR des Gesamtprojektbudgets in Höhe von 4,4 Mio. EUR als Forschungsmittel aus dem IKT-Programm des Siebten EU-Rahmenprogramms (RP7). Nützliche Links: - Website "Unobtrusive authentication using activity related and soft biometrics" - Actibio-Factsheet auf CORDIS - Humabio-Projektwebsite Weiterführende Artikel: - Einführung elektronischer Ausweisdokumente in Europa schreitet voran - EU-Projekte zu Vertrauensschutz und Sicherheit - EU-Projekt schafft europäische Infrastruktur, um biometrische Technologien zu testen