Biometrische Authentifizierung: Sicherheit, Nutzerfreundlichkeit und Datenschutz

Gesichtserkennung ist eine biometrische Authentifizierungsmethode, die die Identität einer Person durch Messung und Erkennung von Gesichtsmustern auf einem Bild überprüft. Die Gesichtserkennungstechnologie nutzt KI und machine learning, um diese Datenpunkte mit einer Datenbank oder einem Foto eines Identitätsdokuments zu vergleichen. Das biometrische Muster wird dann mit den gespeicherten Daten des Benutzers verglichen, und wenn die beiden Daten übereinstimmen, wird dem Benutzer der Zugang zu seinem Konto oder einem bestimmten Ort gewährt. Dieses Verfahren stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Informationen zugreifen oder Transaktionen durchführen können.

• Die Erfassung biometrischer Daten, einschließlich Informationen über die Körpertemperatur und Gesundheitsstatistiken, wird weiterhin von vielen öffentlichen Einrichtungen, insbesondere im Gesundheitswesen, genutzt.
• Die aufbereiteten Daten übergibt sie anschließend der Bundesdruckerei und neXenio zur weiteren Evaluierung.
• So kann ein MBA-System beispielsweise sowohl einen Fingerabdruck-Scan als auch einen Netzhautscan oder eine Gesichtserkennung und Tippmusteranalyse erfordern, bevor ein Benutzer Zutritt erhält.
• Es besteht das grundsätzliche Problem, dass biometrische Daten in der Regel nicht ersetzbar sind.

Wie jedes andere System kann auch die biometrische Authentifizierung gehackt werden. Moderne KI-Algorithmen können zum Generieren von Fingerabdrücken verwendet werden, um Fingerabdruckscanner damit zu täuschen. Klassifizierung bezeichnet den Vorgang, einen Datenpunkt (engl. sample) der am besten passenden von n Klassen zuzuordnen.

Klassifizierung ist eine Teil- oder Untergebiet der Mustererkennung (engl. pattern recognition). NeXenio unterstützt das Projekt mit ihren Softwareingenieuren und -ingenieurinnen, indem das Unternehmen die zentrale Web-Plattform zur Verwaltung der Daten- und KI-Modelle entwickelt. Darüber hinaus unterstützt neXenio die Experimente der Universität Potsdam durch KI-generierte Stimuli und Sensoren zur Messung der Umgebungsvariablen. Im Laufe des Projekts werden zudem verschiedene Demonstrator-Lösungen implementiert, die die von der Bundesdruckerei entwickelten KI-Modelle in praxisnahe Anwendungen einbinden und ihren Nutzen in der Praxis demonstrieren und evaluieren. Die wissenschaftlichen Erkenntnisse werden nach Abschluss der Grundlagenforschung auf praktische Anwendungsfälle angewandt.

Sie enthalten aber auch stets eine physische Komponente, die bei der Merkmalsauswahl der biometrischen Systeme in der Regel dominieren, und stellen damit auch immer eine Ausprägung eines statischen Merkmals dar. Sie können die Software mit unserem SDK für die Identitätsüberprüfung in Ihre Web- oder Mobilanwendungen integrieren, damit sich Ihre Kunden mithilfe biometrischer Daten authentifizieren können. So können Sie die Identität Ihrer Kunden durch biometrische Selfie-Scans, liveness checks und die Überprüfung von Ausweisdokumenten mithilfe von Gesichtserkennung verifizieren.

Angemessene Sicherheitsmaßnahmen

Unsere KYC-Software ist mit Technologien wie OCR, KI, Machine Learning und Computer Vision erweitert, die biometrische Authentifizierungsfunktionen bieten, die Sie für KYC-Prüfungen und digitales Kunden-Onboarding benötigen. Für die Anwendung dieser biometrischen Methode ist ein Sensor erforderlich, der ein qualitativ hochwertiges Bild des Fingerabdrucks erfasst. Außerdem ist eine Software erforderlich, die in der Lage ist, Fingerabdrücke auf der Grundlage einer Reihe von Algorithmen abzugleichen.

Immer mehr Geschäfte bieten registrierten Stammkunden die Möglichkeit, statt mit einer Kundenkarte per Fingerabdruck zu bezahlen, wobei die Bezahlung durch Abbuchung erfolgt. Schließlich sollten alle Server, auf denen biometrische Anwendungen arbeiten, immer mit aktuellen Patches und Upgrades versehen sein. Iris-Scanning gilt als besonders genaue Identifizierungstechnologie, da sich die Merkmale der Iris im Verlauf des Lebens eines Menschen nicht verändern. Zudem weist die Iris mehrere hundert messbare Variablen auf und ist ein schnelles Verfahren, das nicht länger als ein bis zwei Sekunden dauert. Iriserkennung basiert auf der Einmaligkeit der Augeniris – des komplexesten Biometrie-Merkmals des menschlichen Körpers. Die Iris oder Regenbogenhaut ist ein ringförmiger Muskel, der in der vorderen Augenkammer hinter einer transparenten Hornhaut, der Cornea, sitzt.

Dies gilt nicht nur für den Gesetzentwurf der Bundesregierung, sondern überall dort, wo Biometrie digital genutzt werden soll. Die Verarbeitung biometrischer Daten zur eindeutigen Erkennung einer Person ist nach Art. 9 Abs. Eine solche liegt vor, wenn der Zweck im Vordergrund steht, die Person zu erkennen. Deutlich spricht die englische Fassung der DSGVO, von „the purpose of uniquely identifying a (.) person“.

Adaptive Authentifizierung

Unser Ansatz zur Erkennung von Deepfakes lässt sich auch auf Online-Videokonferenzen anwenden. Ziel ist es dabei, Videokonferenzen durch eine zusätzliche Sicherheitsschicht zu schützen, indem versuchte Angriffe von ansonsten unauffälligen Nutzenden erkannt werden. Durch kontinuierliche Prüfung biometrischer Augenbewegungsdaten kann dabei sichergestellt werden, dass es sich stets um die gleiche Person handelt. Biometrische Daten beschreiben personenbeziehbare oder personenbezogene Informationen zu physischen, physiologischen oder verhaltenstypischen Eigenschaften einer identifizierbaren Person. Biometrische Daten, etwa Fingerabdrücke, Irismuster, Gesichtsmerkmale, können die Identifikation sowie Verifikation einer natürlichen Person ermöglichen.

Die Software zur biometrischen Identitätsprüfung analysiert das Selfie und vergleicht es mit einer Datenbank oder einem vorgelegten Ausweisdokument. Nachdem Sie nun wissen, wie die biometrische Identitätsüberprüfung funktioniert und was dafür erforderlich ist, wollen wir uns die verschiedenen Arten der biometrischen Authentifizierung ansehen. Es ist wichtig zu verstehen, wie schwierig es ist, Identitätsbetrug und die damit verbundenen Risiken, wie Geldwäsche, zu vermeiden. Deepfake und andere Technologien zum Stehlen und Fälschen von Identitäten sind eine direkte Bedrohung für uns alle. Und Unternehmen, die ihr Online-Geschäft ausbauen wollen, müssen Wege finden, um sich vor diesen Bedrohungen zu schützen. Iris-Scans sind besonders sicher, weil die komplexe Struktur der Iris einzigartig und unveränderlich ist, selbst bei eineiigen Zwillingen.

Wie funktioniert die biometrische Ausweis-Authentifizierung?

Wie bereits in der Einleitung angedeutet, gelten in der heutigen Zeit Passwörter als unsicher, da sie einerseits – sofern nicht durch Richtlinien gesichert – so gewählt werden können, dass sie einfach zu erraten sind. Andererseits können sie aber selbst bei einer gewissen Komplexität immer Opfer einer Brute-Force Attacke oder eines simplen Phishingversuchs werden. Daher ist die passwortbasierte Authentifizierung theoretisch nicht als moderne Methode zu benennen. Da sie jedoch immer noch in großen Teilen der IT-Landschaft als einzige Art der Authentifizierung verwendet wird, wird sie hier einleitend aufgeführt. Bei der erstmaligen Erfassung der biometrischen Merkmale wird mittels herstellerspezifischer Algorithmen ein Referenzdatensatz vom Originalmerkmal (Template) erstellt.

Biometrie kann ein Schlüssel nvcasinodeutschland.de zur Sicherheit sein, wenn die biometrischen Daten selbst auch sicher sind. Biometrische Authentifizierung wie Fingerabdruck- und Gesichtserkennung ist etabliert und bietet hohe Sicherheit sowie Benutzerfreundlichkeit – besonders in Kombination mit MFA. Dennoch bestehen erhebliche Daten­schutz­bedenken, da biometrische Daten unveränderlich sind und Verstöße dauerhaft wirken können. Als eingespieltes Team haben wir bereits in der Vergangenheit in gemeinsamen Projekten zusammengearbeitet – beispielsweise beim vom damaligen Bundesministerium für Wirtschaft und Klima (BMWK) geförderten Projekt SENSIBLE-KI. Wir streben an, messbare biologische Reaktionen auf die individuelle Eigenerkennung – also die Erkennung des eigenen Gesichts – als neues biometrisches Identifikationsmerkmal einzuführen.