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Funktionale Biometrie: Körperreaktion als Passwort

Passwort vergessen? Am Softwaretechnik-Institut Paluno der Universität Duisburg-Essen (UDE) wird ein neuer Ansatz erforscht, der Biometrie und Passwort-Schutz kombiniert.

biometrische Authentifizierung per Körprschall Bildquelle: © Universität Duisburg-Essen

Bei der Funktionalen Biometrie handelt es sich um eine neue Klasse biometrischer Authentifizierungsverfahren.

Heute ist es vielfach üblich, sich per Fingerabdruck oder Iris-Scan zu authentifizieren. Biometrische Verfahren haben allerdings auch Nachteile, weil die Körpermerkmale nicht änderbar sind und man sie offen mit sich herumträgt. Am Softwaretechnik-Institut paluno der Universität Duisburg-Essen (UDE) wird nun ein neuer Ansatz erforscht, der Biometrie und Passwort-Schutz kombiniert.

Die Forscher der Arbeitsgruppe Human-Computer-Interaction nehmen in diesem Vorhaben eine neue Klasse biometrischer Authentifizierungsverfahren in den Fokus: die Funktionale Biometrie. Hierbei erzeugt das System, an dem sich eine Person anmelden will, ein Eingangssignal und überträgt es auf den Körper. Dieses Signal kann ein auditiver, elektrischer oder haptischer Reiz sein, der eine nutzerspezifische Reaktion auslöst. Wenn zum Beispiel Schall über eine Datenbrille in den Schädel gegeben wird, verändern die Schädelknochen ihn auf eine charakteristische Weise. Das veränderte Schallsignal kann gemessen und mit einer zuvor gespeicherten Reaktion verglichen werden.

So werde also mit dem Körper des Nutzers ein biometrisches Passwort erzeugt. Professor Dr. Stefan Schneegaß sagt über den Vorteil dieser Technik: „Die Körperreaktion ist wie der Fingerabdruck von Person zu Person verschieden. Allerdings hinterlässt sie nicht überall Spuren, die für jeden zugänglich sind.“

Ziel seines Projektes ist es, den Gestaltungsraum von funktional biometrischen Ansätzen zu untersuchen und außerdem zu testen, welche Sensoren und Aktoren sich prinzipiell zur Authentifizierung an Computern oder Smartphones eignen. Außerdem wollen die Wissenschaftler Modelle und Algorithmen für Forschungsdemonstratoren entwickeln, an denen sich Probanden automatisch authentifizieren können.

Das Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) über drei Jahre mit 357.800 Euro gefördert.