Angewandte Biometrie Modul 2 Anforderungen, Klassifikation, Systemaufbau

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1 Friedrich-Schiller-Universität Jena Angewandte Biometrie Modul 2 Anforderungen, Klassifikation, Systemaufbau Dr. Andreas Wolf

2 Aufbau Authentifikation Anforderungen an biometrische Merkmale Klassifikation Identifikation und Verifikation Beispiele biometrischer Merkmale Prinzipieller Systemaufbau

3 Authentifikation Identifikation: Erkennung eines Individuums aus einer gegebenen (auch größeren) Menge heraus (1:n). Wer bin ich? Verifikation: Bestätigung einer vorgegebenen (behaupteten Identität (claimed identity) (1:1 matching). Bin ich der, der ich zu sein behaupte? Authentifikation wird hier als Oberbegriff für Identifikation und Verifikation benutzt.

4 Biometrische Authentifikation Automatische Erkennung eines Lebewesens mit Hilfe geeigneter Körpermerkmale Bestimmung geeigneter charakteristischer körperlicher Merkmale während des Authentifikationsvorgangs Identitätsfeststellung oder Überprüfung einer Person durch Vergleich mit den hinterlegten biometrischen Daten

5 Basismodell der biometrischen Authentifikaton Merkmalsauswahl Messung von Merkmalen Individualisierung

6 Inhaltliche Anforderungen an die Merkmalsauswahl Für biometrische Systeme benutzbare Körper- und Verhaltensmerkmale müssen möglichst eindeutig sein, d. h. sich bei keiner weiteren Person wiederholen: Einzigartigkeit bei möglichst vielen Personen vorkommen: Universalität sich zeitlich möglichst wenig verändern: Permanenz/Konstanz sich mit möglichst einfachen technischen Mitteln erfassen lassen: Messbarkeit

7 Technische Anforderungen an die Merkmalsauswahl Ein Verfahren zur Erfassung von für biometrische Systeme benutzbaren Körper- und Verhaltensmerkmalen muss für den Anwender bequem sein: Anwenderfreundlichkeit eine geeignet große Anzahl von Personen unterscheiden können: technische Umsetzbarkeit in einem angemessenen Kostenrahmen umsetzbar sein: ökonomische Machbarkeit durch betrügerische Techniken zumindest nur mit erheblichem Aufwand überlistet werden können: Überwindungsresistenz so gestaltet werden, dass es von den Anwendern, die mit diesem System arbeiten sollen, auch benutzt wird: Akzeptanz

8 Klassifikation biometrischer Systeme Identifikation und Verifikation Kooperative und nicht kooperative Verfahren Verwendung von Körper- und Verhaltensmerkmalen Zugangssicherung und Personalisierung

9 Klassifikation biometrischer Systeme Identifikation Finden bzw. Ausschließen einer Identität AFIS Token-freie Verfahren Video-Überwachung 1:n-Suche in Referenzdatenbank Höhere Fehlerraten als Verifikation Höherer Rechenaufwand

10 Klassifikation biometrischer Systeme Verifikation Bestätigen einer Identität E-Pass Sprechererkennung für Passwort-Reset Fingerprint-Türöffner mit Smartcard 1:1-Suche in Referenzdatenbank Geringere Fehlerhäufigkeiten Geringerer Rechenaufwand User-ID muss bekannt sein

11 Klassifikation biometrischer Systeme Kooperative Verfahren Mitwirkung der untersuchten Person erforderlich Fingerprint-Logon am Rechner Türöffner mit Iris-Erkennung

12 Klassifikation biometrischer Systeme Nicht-kooperative Verfahren Mitwirkung der untersuchten Person nicht erforderlich Video-Überwachung Erkennungsdienstliche Behandlung

13 Klassifikation biometrischer Systeme Verwendung von Körpermerkmalen Passive Verfahren Statische Verfahren

14 Klassifikation biometrischer Systeme Verwendung von Verhaltensmerkmalen Aktive Verfahren Dynamische Verfahren

15 Klassifikation biometrischer Systeme Zugangssicherung Für Räume, Geräte und Dienste Sicherheitsaufgabe Sperrgebiete IT-Infrastrukturen Internet-Banking

16 Klassifikation biometrischer Systeme Personalisierung Für Räume, Geräte und Dienste Komfortaufgabe Intelligentes Haus, z.b. Wärme- und Lichtregulierung, Dusche, TVund Musikprogramm Kaffeemaschine Adaptive Möbel Transportation, z.b. Sitze, Heizung, Klimaanlage, Spiegel

17 Klassifikation biometrischer Systeme Kombinationen von Personalisierung und Zugangssicherung sind möglich

18 Positive und negative Identifikation Positiv Nachweis, dass eine Person dem System bekannt ist Negativ Nachweis, dass eine Person dem System nicht bekannt ist

19 Positive Identifikation I Beweis, dass ich dem System bekannt bin Verhindern, dass mehrere Benutzer unter der selben Identität arbeiten Vergleich einer übermittelten Probe mit den Referenzdaten der behaupteten Identität false match führt zu falscher Akzeptanz false non-match oder failure to acquire führt zu falscher Zurückweisung

20 Positive Identifikation II Es gibt alternative Identifikationsmethoden Oft freiwillig Betrugsversuche durch Unterschieben der biometrischen Daten einer anderen Person

21 Negative Identifikation I Beweis, dass ich dem System nicht bekannt bin Verhindern mehrerer Identitäten ein und desselben Benutzers Vergleich der übermittelten Probe mit den Referenzdaten aller gespeicherten Identitäten false match oder failure to acquire führt zu falscher Zurückweisung

22 Negative Identifikation II false non-match führt zu falscher Akzeptanz Alternative Methoden eistieren nicht Verpflichtend Betrug wird durch Abliefern keiner oder veränderter biometrischer Daten versucht

23 Entstehung biometrischer Merkmale durch Vererbung: genotypisch durch Zufallsprozesse in der Frühphase der embryonalen Entwicklung: randotypisch oder sind durch Training bestimmt: konditioniert

24 Entstehung biometrischer Merkmale In der Regel sind bei biometrischen Merkmalen alle drei Arten mit zum Teil stark unterschiedlichen Anteilen vertreten. Randotypische Muster zeigen häufig ein genotypisches Verhalten in der Grobstruktur, das sich mit zunehmender Verfeinerung immer mehr zurückbildet, wie z. B. die Verästelung eines Baumes. Die meisten Realisierungen biometrischer Systeme reagieren mehr oder weniger stark auf Lerneffekte bei der Bedienung und haben deshalb nicht zu vernachlässigende konditionierte Anteile.

25 Entstehungsarten biometrischer Merkmale Biometrisches Merkmal genotypisch randotypisch konditioniert Minutienbasierte Fingerprints Dynamische Unterschrift Gesichtsgeometrie Iris Retina Handgeometrie Fingergeometrie Handvenenstruktur Ohrform Stimme/Sprecher DNA Geruch Tastaturanschlag (Passwort) () : wenig : mittel : stark

26 Einfluss der Entstehung auf die Verwendbarkeit Rein genotypische Merkmale lassen sich nicht zur Unterscheidung von eineiigen Zwillingen heranziehen. Rein konditionierte Merkmale sind einfacher nachzuahmen. Stark konditionierte Merkmale hängen von äußeren Einflüssen und der Stimmung des Benutzers ab. Randotypische Anteile sind eine notwendige Voraussetzung für Einzigartigkeit eines Merkmals.

27 Woran erkennt man randotypische Merkmale? Selbst eineiige Zwillinge haben deutlich unterscheidbare Merkmale. Randotypische Merkmale folgen in der Regel nicht der Körpersymmetrie.

28 Beispiele Iriden sind selbst bei Zwillingen und selbst bei einer Person (links und rechts) deutlich verscheiden. Iriden sind nicht symmetrisch. Fingerabdrücke gleichgeschlechtlicher erwachsener Verwandter sind ähnlich (aber deutlich unterscheidbar). Stimmen gleichgeschlechtlicher erwachsener Verwandter sind ähnlich. Sie sind unterscheidbar, aber nur mit viel Aufwand.

29 Einflussfaktoren auf die Permanenz Wachstum Abnutzung Alterung Verschmutzung Verletzung Regeneration

30 Einflussfaktoren auf die Permanenz Biometrisches Merkmal Minutienbasierte Fingerprintverfahren Dynamische Unterschriftenerkennung Gesichtsgeometrie Irismuster Retina Handgeometrie Fingergeometrie Handvenenstruktur Ohrform Stimme/Sprecher DNA Geruch Tastaturanschlag Permanenz +? (Passwort) () : wenig : mittel : stark : sehr stark

31 Einflüsse auf die praktische Verwendbarkeit Biometrisches Merkmal Komfort Genauigkeit Merkmal verfügbar Kosten Fingerprint - Dynamische Unterschrift Gesichtsgeometrie - Iris Retina Handgeometrie Fingergeometrie Handvenenstruktur Ohrform? Stimme/Sprecher DNA Geruch???? Tastaturanschlag (Passwort) - - : gering : mittel : hoch : sehr hoch ()

32 Biometrische Verfahren Dynamische Merkmale sind Stimme, Unterschrift, Gang, Herzsignal, Tastaturanschlag/Tastendruckdynamik, Optische Sprechererkennung.

33 Biometrische Verfahren Statische Merkmale sind Fingerabdruck, Gesicht, Retina, Iris, Finger- und Handgeometrie, Venenmuster, Ohrform, Ohr-Resonanz, DNA, Geruch.

34 Biometrische Verfahren Verfahren Erläuterung Vor-/Nachteile Retina Abmessungen der Finger, Dicke der Hand Adernmuster des Augenhintergrundes erprobtes Verfahren, geringere Merkmalsvarianz, Peripheriebedarf, Lebenderkennung schwer, Medienbruch sehr fälschungssicher, relativ einfache Lebenderkennung, Peripheriebedarf, Akzeptanzproblem, Medienbruch Iris Farbverläufe der Iris im sehr fälschungssicher, 10 FAR, Peripheriebedarf, Akzeptanzproblem, nahen Infrarotbereich (NIR) Medienbruch -6 Handgeometrie Fingerabdruck Minutien, Linienverlauf, Poren erprobt, fortgeschrittene Datensatz-Standardisierung, viele eistierende Anwendungen, Peripheriebedarf, Lebenderkennung problematisch, Akzeptanzproblem, Medienbruch Gesicht Gesichtsgeometrie berührungsfrei, fortgeschrittene Datensatz-Standardisierung, Peripheriebedarf, Medienbruch Unterschrift Schriftbild, Schriftdynamik akzeptiertes Verfahren, Peripheriebedarf, Trennung variabler und invarianter Teile, einfache Lebenderkennung Stimme Stimmanalyse, Teterkennung, Frequenzverlauf telefonbasiert möglich, akzeptiert, relativ einfache Lebenderkennung, störende Umwelteinflüsse, Cross-Channel-Effekt

35 Basismodell der biometrischen Authentifikaton Merkmalsauswahl Messung von Merkmalen Individualisierung

36 Messung von Merkmalen Jedes Merkmal unterliegt einer hohen zeitlichen Variabilität, zumindest im mikroskopischen Bereich. In pragmatischer Hinsicht ist bei endlichen Kosten und endlicher Messzeit die erreichbare Messgenauigkeit begrenzt.

37 Messung von Merkmalen Ablauf der Erfassung: Rohdaten-Erfassung Filterung (Befreiung von Artefakten und Messfehlern) Normierung des Datensatzes Bei Speicherung von Bilddaten: fertig Merkmalsetraktion (feature etraction) Bei Speicherung von Templates: fertig

38 Templates Biometrische Daten in einer auf die vom verwendeten Verfahren benutzten einmaligen Merkmale reduzierten Form. Erzeugung durch Merkmalsetraktion, bei der die vom biometrischen Sensor erfassten Rohdaten von überflüssigen Informationen befreit werden. Reduktion von Speicherbedarf und Rechenaufwand. Definition ist hier unabhängig von der Nutzung als Referenzdatum oder zur Anfrage. Manchmal wird in der Literatur nur das Referenz-Template als Template bezeichnet, das Anfrage-Template heißt dann Sample.

39 Messung von Merkmalen Templates und normiert abgespeicherte Bilddaten sind Referenzdaten Aber: Es gibt auch template-freie Verfahren (besser: referenzdatenfreie Verfahren)

40 Basismodell der biometrischen Authentifikaton Merkmalsauswahl Messung von Merkmalen Individualisierung

41 Individualisierung Enrollment: Bekanntmachen einer Person bei einem System (Registrierungsprozess) Erfassung von Rohdaten, oft mehrfach, oft unter veränderten Rahmenbedingungen Qualitätskontrolle der erfassten Daten Bearbeitung der erfassten Daten Etraktion der relevanten Merkmale Bündelung der relevanten Merkmale Speicherung als Datensatz

42 Prinzipieller Aufbau eines biometrischen Systems Datenerfassung: (oft) bildliche Erfassung durch geeigneten Sensor Datenübertragung Kompression, Reduktion von Störungen, Verschlüsselung

43 Prinzipieller Aufbau eines biometrischen Systems Signalverarbeitung Etraktion der Merkmale aus den aktuell erfassten Daten (und möglicherweise auch aus den Referenzdaten)

44 Prinzipieller Aufbau eines biometrischen Systems Datenspeicherung Ablage und Organisation der Referenzdaten Entscheidungsstufen Vergleich der etrahierten Merkmale, Berechnung von Ähnlichkeitswerten (matching scores, confidence values etc.) Implementierung eines (oftmals kompleen) Entscheidungsverfahrens (Verwendung der Entscheidung in einer Anwendung) Authentifikation ist nie Selbstzweck

45 Ende Modul 2