Biometrische Authentifizierung: Vorteile, Nachteile und Probleme

Die Iristechnologie wird aber auch für Online-Anwendungen eingesetzt, wo sie die Identifizierung via Passwort ersetzen kann. Die Gesichtserkennung hat sich vor allem als Zugangskontrolle für Mitarbeiter in sensiblen Unternehmensbereichen bewährt. Mit klassischen Bildanalyseverfahren wird durch spezielle Algorithmen zunächst das Gesicht als solches erkannt und die Augen lokalisiert. Der Vergleich der charakteristischen Gesichtsmerkmale mit den entsprechenden Referenzmerkmalen erfolgt mittels Bildverarbeitungs- und Bildanalyseverfahren. Zudem verlieren biometrische Daten, wenn überhaupt, nur gering an Informationsgehalt und Eindeutigkeit. Ist es für Unternehmen zulässig, ihre biometrischen Daten anderen zur Verfügung zu stellen, beispielsweise der Strafverfolgung, Einwanderungsbehörden oder repressiven ausländischen Regierungen?

Es gibt biologische-, morphologische- und verhaltensbiometrische Methoden, die in sicherheitsrelevanten Bereichen zum Einsatz gebracht werden. Im Digitalbereich wird morphologische Biometrie bei der Identifizierung genutzt. Es erfolgt also eine Erkennung und der Abgleich physiologischer Merkmale wie beispielsweise Irismuster oder Gesichtsform. Wir alle haben differenzierbare körperliche Merkmale, die einzigartig und unvergleichlich sind und auch als biometrische Merkmale bezeichnet werden. Zu den bekannten biometrischen Merkmalen, die häufig zur Identitätsüberprüfung verwendet werden, gehören Fingerabdrücke, Stimme und Gesichtsmerkmale.

Durch Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) wird es immer einfacher, Inhalte wie etwa Bilder, Videos und Audiomitschnitte künstlich zu manipulieren. Weil dabei tiefe neuronale Netze, auf Englisch „deep neural networks“, zum Einsatz kommen, spricht man umgangssprachlich auch von „Deepfakes“. Das Vergessen, Falschtippen oder Verlieren von Passwörtern ist eine der Hauptursachen für Supportanrufe und Produktivitätsverluste. Durch den Wegfall der Notwendigkeit von Passwörtern verringert die biometrische Authentifizierung diesen Aufwand und die damit verbundenen Kosten. Darüber hinaus ermöglicht unsere Software unseren Kunden das Auslesen von RFID-Chips aus Ausweisdokumenten mithilfe der NFC Ausweisverifizierungstechnologie. Eine sorgfältige Abwägung der Risiken und Vorteile der biometrischen Authentifizierung kann dabei helfen, eine fundierte Entscheidung für den richtigen Anbieter zu treffen.

• Adaptive Authentifizierung ist keine eigenständige Methode, sondern dient als Verstärkung und Echtzeiterkennungsmaßnahme zusätzlich zu anderen Methoden, welche einen guten Schutz vor modernen Bedrohungen wie Account-Takeover bieten können.
• Wie bei jeder Technologie gibt es potenzielle Risiken und Nachteile, die bei der Implementierung biometrischer Systeme berücksichtigt werden müssen.
• Mit neuen Technologien wie KI und Machine Learning, die in eine biometrische Authentifizierungslösung eingebettet sind, können Sie das tun.
• Diese Datenpunkte des Gesichts werden digitalisiert und dann durch KI und Machine Learning mit einer Datenbank oder einem Foto eines Ausweisdokumentes verglichen.
• Datenschutz und -sicherheit sind zentrale Anliegen, denn sollten biometrische Daten kompromittiert werden, kann der Schaden irreparabel sein.
• Bei der Federal Trade Commission (FTC) in den USA gingen im Jahr 2021 beispielsweise 2,8 Millionen Meldungen über Betrug ein.

Was ist multimodale biometrische Authentifizierung?

Die Forschung zu diesem Thema begann bereits über zehn Jahre zuvor in Form von EEG-basierten biometrischen Verfahren (10,11,12) sowie in Form von EKG-Biometrie (13). Ein Überblicksartikel (14) bietet eine umfassende Übersicht und Taxonomie der kognitiven biometrischen Modalitäten der letzten zwei Jahrzehnte. Neben EEG und EKG behandelt dieser auch weitere Messmethoden wie Elektrookulographie, elektrodermale Aktivität, Elektromyographie usw. Der Nachteil dieser Verfahren liegt jedoch in ihrer begrenzten Praxistauglichkeit, was auch durch innovative Ansätze wie z.B. PINs und Passwörter sind zwar weit verbreitet, bringen aber eine Reihe von Nachteilen wie mögliches Vergessen oder mangelnde Komplexität mit sich. Neben klassischen Merkmalen wie Gesichtsbildern und Fingerabdrücken stehen verhaltensbiometrische Merkmale, beispielsweise Gang, Tippverhalten oder Stimme, im Fokus der Forschung und Entwicklung.

In besonders sensiblen Bereichen werden herkömmliche Authentifikationsmethoden um biometrische Verfahren ergänzt. Beispiele sind Gesichtserkennung in Personenschleusen zu Chipkartenentwicklungsbereichen, Fingerprinterkennung in Kernkraftwerksbereichen und Iriserkennung in Krankenhäusern (zum Beispiel Babystation einer Berchtesgadener Klinik). Biometrische Erkennung verhindert bei nicht übertragbaren Dauerkarten eine Weitergabe an Nichtberechtigte. Der Zoo Hannover setzt für diesen Zweck bereits seit einigen Jahren erfolgreich ein Gesichtserkennungssystem ein. Fingerprintsysteme finden sich auch in Fitnessstudios, Solarien und Thermalbädern.

Fazit: Biometrische Authentifizierungssystem sind kein Allheilmittel

Die Kosten für Datenschutzverletzungen haben einen neuen Höchststand erreicht. Erhalten Sie aktuelle Erkenntnisse in Cybersicherheit und deren finanzielle Auswirkungen auf Unternehmen. Biometrische Faktoren können zusammen mit anderen Authentifizierungsfaktoren verwendet werden, um Implementierungen der Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) zusätzliche Cybersicherheit zu verleihen.

Der wirksamen Umsetzung ausreichender technischer und organisatorischer Maßnahmen nach Maßgabe von Art. 24, 32 DSGVO und § 26 Abs.3 S.2 i.Vm. So sollte nach Möglichkeit keine zentrale Speicherung biometrischer Daten vorgenommen und auf die Speicherung von Rohdaten verzichtet werden. Biometrische Daten zur Authentifizierung zählen zu den besonderen Kategorien personenbezogener Daten gem. Die Verarbeitung dieser „sensitiver Daten“ im Beschäftigungsverhältnis wird nur unter den zusätzlichen Voraussetzungen des § 26 Abs.3 BDSG erlaubt sein. Bereits im letzten Punkt kurz angesprochen, bedient sich die biometrische Authentifizierung physischen Merkmalen wie Fingerabdrücken, Erkennung von Gesichtern oder sogar dem sogenannten Iris-Scan. Diese Methode geht mit einem hohen Maß an Sicherheit und vor allem einem hohen Maß an Benutzerfreundlichkeit einher.

Bei der biometrischen Authentifizierung wird die Identität eines Nutzers anhand einzigartiger physischer und verhaltensbezogener Merkmale überprüft. Außerdem müssen sich die Benutzer keine schwierigen Passwörter oder PINs merken, da sie unverwechselbare Merkmale verwenden. Demnach bietet die biometrische Authentifizierung eine sicherere und bequemere Methode zum Schutz sensibler Daten. Da Cyberkriminelle immer raffinierter werden, reichen herkömmliche Authentifizierungsmethoden wie Passwörter und PINs nicht mehr aus, um unsere sensiblen Daten zu schützen. Der Bedarf an sichereren, zuverlässigeren und bequemeren Authentifizierungsmethoden hat zur Entwicklung der biometrischen Authentifizierung geführt.

Unsere Experten für Datenschutz, Recht und IT stehen Ihnen mit großer Fachkenntnis als Ansprechpartner zur Verfügung. Der größte Vorteil biometrischer Verfahren dürfte darin liegen, dass sie bei ausreichender Datenqualität und IT-Sicherheit eine technisch hohe Reliabilität und Validität aufweisen können. Es erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern verbessert auch das Benutzererlebnis, indem es einen schnelleren und bequemeren Zugriff auf Geräte und Dienste ermöglicht, ohne den Schutz zu beeinträchtigen. Wenn auch meine persönliche Telefonnummer erhoben wurde, darf diese für die Unterbreitung von Angeboten der vorgenannten Produkte und Dienstleistungen der vorgenannten Unternehmen und Marktforschung genutzt werden.

Daten zu den physischen, physiologischen oder verhaltenstypischen Merkmalen einer (.) Person, die die eindeutige Identifizierung (…) ermöglichen oder bestätigen (…) (Art. 4 Nr. 14 DSGVO). Angesichts immer ausgefeilterer Cyberbedrohungen bietet die Biometrie eine dringend benötigte Lösung zum Schutz unserer Daten und Identitäten. Angesichts der zunehmenden Cyberbedrohungen wird die Biometrie bei der Sicherung digitaler und physischer Räume eine noch wichtigere Rolle spielen. Ein weiterer Trend ist die zunehmende Individualisierung und Personalisierung von Sicherheitslösungen.

Dank modernster Technologie und Nutzerzentrierung wird die biometrische Erkennung als benutzerfreundlicher Vorgang erlebt, der den Schutz persönlicher Daten bestens berücksichtigt. Biometrische Daten können mit Geräten wie Scannern gemessen werden, aber immer mehr Unternehmen nutzen dazu ein Smartphone. Neben der Hardware wie einem Smartphone oder einem Scanner ist eine Software erforderlich, mit der die Benutzer ihre biometrischen Daten zur Identitätsüberprüfung einscannen können. Der Einsatz biometrischer Verfahren durch Dritte kann für Betroffene mit erheblichen Datenschutzrisiken einhergehen.

Der Umgang mit sensiblen biometrischen Daten erfordert daher nicht nur technische Maßnahmen, sondern auch rechtliche und gesellschaftliche Diskussionen, um einen verantwortungsvollen Einsatz sicherzustellen. Moderne Systeme verwenden heutzutage hochauflösende Sensoren und komplexe Erkennungsalgorithmen. Diese Algorithmen sind in der Lage, selbst kleinste Unterschiede zu messen und können unter variablen Bedingungen wie unterschiedlichen Lichtverhältnissen oder bei leichten Verletzungen zuverlässige Ergebnisse liefern.

Die biometrische Authentifizierung ist also in der Regel schwer zu knacken – aber was, wenn doch? Im Ernstfall birgt die biometrische Authentifizierung – mit oder ohne KI – einen großen Nachteil. Da biometrische Merkmale einzigartig und unveränderlich sind, können sie, sobald sie einmal kompromittiert sind beziehungsweise der biometrische Datensatz gestohlen wurde, nicht mehr wie ein Passwort geändert werden. Algorithmen des maschinellen Lernens erkennen die Muster in biometrischen Daten automatisch und mit hoher Präzision. Außerdem lernen KI-Systeme aus einer wachsenden Datenmenge und verbessern so kontinuierlich ihre Fähigkeit, die biometrischen Daten von Fälschungen zu unterscheiden. Für Verbraucherinnen und Verbraucher ist es jedoch meist schwer zu erkennen, ob Hersteller und Betreiber ihre biometrischen Daten ausreichend schützen.

Angesichts solcher Regelungen und der technologischen Entwicklung können wir davon ausgehen, dass biometrische Authentifizierungsmethoden in immer mehr Bereiche unseres täglichen Lebens Einzug halten werden. Beispielsweise können sich bei Personen, die in einen Unfall verwickelt sind, ihre Gesichtszüge verändern. Diese werden dann von den Analyseverfahren der biometrischen Datenbank möglicherweise nicht mehr erkannt und die Personen können nicht mehr auf ihre Konten zugreifen. Die biometrische Authentifizierung wird von großen Organisationen, einschließlich Regierungsbehörden und globalen Finanzinstituten, eingesetzt. Flughäfen nutzen Gesichtserkennung und Fingerabdruckanalyse inzwischen als Teil der regelmäßigen Sicherheitskontrollen an internationalen Grenzen. Einkaufszentren erfassen biometrische Daten, um Ein- und Ausgänge zu überwachen und die Besucheraktivität zu verfolgen.

Geschützt vor äußeren Einflüssen stellt die Iris mit ihrer gut strukturierten Oberfläche ein effektiv verwertbares biometrisches Merkmal dar. Dabei legt man ein Gitternetz über das Gesicht und passt dessen Knotenpunkte der Kontur des Gesichtes an. Genutzt werden für die Erkennung vor allem solche Merkmale des Gesichts, die sich aufgrund der Mimik nicht ständig verändern – also obere Kanten der Augenhöhlen, die Gebiete um die Wangenknochen und die Seitenpartien des Mundes.

Verfahren, die mit physiologischen Merkmalen arbeiten, beruhen in der Regel auf der Verwendung passiver Merkmale wie Gesicht, Iris, Finger oder Hand. Verhaltensbezogene Merkmale beruhen dagegen grundsätzlich auf einem aktiven Tun wie Unterschrift, Stimme oder Anschlagrhythmus an einer Tastatur. Sie basieren somit auf der Untersuchung der personencharakteristischen Anteile menschlicher Aktionen.

Dem liegt die Überlegung zugrunde, dass nur im Rahmen solcher skalierbarer Verfahren ein erhöhtes Risiko besteht, zum gläsernen Bürger zu werden und daher von sensiblen Daten im Sinne des Art. 9 Abs. Heißt, neben der Einzgartigkeit des Parameters bedarf es der Absicht diesen zur Erkennung der Person auszuwerten. Ein weiteres Beispiel ist das moderne KI-Algorithmen bereits zum Generieren von Fingerabdrücken eingesetzt werden und mit Erfolg Fingerabdruckscanner täuschen konnten. Falls ich im Internet auf Portalen der Vogel Communications Group einschließlich deren mit ihr im Sinne der §§ 15 ff.

Einige unterscheiden sich von anderen durch den Grad der Sicherheit, den sie bieten. Auf diese Weise können Sie nachweisen, wer Sie sind, sowohl in einer digitalen als auch in einer physischen Umgebung. Für einige Systeme ist dies die einzige Möglichkeit, Zugang zu dem gewünschten Dienst, Gerät oder Standort zu erhalten. Schwache Passwörter bieten ein hohes Gefahrenpotenzial, da sie leicht geknackt werden können. Idealerweise sollten daher sichere Abfolgen aus mindestens 16 Zeichen gewählt werden, die auch Klein- und Großbuchstaben, Zahlen sowie Sonderzeichen enthalten. Fügen Userinnen und User dieser Identifikationsmethode eine biometrische Authentifizierung hinzu, reduziert sich das Risiko eines unautorisierten Zugriffs auf persönliche Daten signifikant.

In der zweiten Projektphase unterstützt die Universität Potsdam die Bundesdruckerei und neXenio bei der Entwicklung von Demonstratoren mittels Durchführung und Evaluierung praxisnaher experimenteller Anwendungsstudien. NeXenio Engineering GmbH ist eine Expertin für Individualsoftware aus Berlin, die aus dem Forschungsumfeld des Hasso-Plattner-Instituts erwachsen ist. Mit derzeit 40 Mitarbeitenden plant, entwickelt und betreibt sie sichere, nutzungsfreundliche und nachhaltige Systeme – für Wirtschaft und Gesellschaft. Unsere Forschung an Eigenerkennung als Authentifizierungsmethode zielt insbesondere auf Szenarien ab, in denen Manipulationssicherheit, passive Verifizierung und Schutz vor fortgeschrittenem Identitätsdiebstahl entscheidend sind. Das Potenzial gegenüber herkömmlichen Methoden ist bereits heute in der angestrebten Technologie vorhanden. Fortschreitende Digitalisierung erleichtert unseren Alltag in gleichem Maße wie sie Einfallstore und Angriffsflächen für Kriminelle nvcasinodeutschland.de im Cyberraum bietet.

Als Zugangsidentifikation für Computersysteme und im Mobilbereich bei Notebooks, Tablets, Smartphones sowie für Autos kommt der Fingerabdruck in Frage. Es ist das älteste und derzeit am weitesten verbreitete biometrische Verfahren. Bei der Verhaltensbiometrie wird die Identität durch Analyse des physischen und kognitiven Verhaltens eines Benutzers verifiziert. Mithilfe von ML-Algorithmen werden Muster im Verhalten und in den Aktivitäten von Benutzern ermittelt. Diese Muster werden dann verwendet, um zu bestimmen, ob eine Person auch die ist, die sie vorgibt zu sein.