Forscher schlagen Gehstil als Methode zur Authentifizierung vor

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Offenbar hat jeder Mensch eine ihm eigentümliche Art und Weise zu gehen. Erste Versuche australischer Forscher ermittelten über Beschleunigungssensoren in 95 Prozent der Fälle die korrekte Person. Sie setzten dazu eine neue Methode ein, kinetische Energie zu erfassen.

Authentifizierung ist angesichts einer zunehmenden Zahl genutzter Dienste und Geräte in der IT ein immer drängenderes Problem. Da ist es naheliegend, anstatt oft leicht zu erratender oder vergessener Passwörter biometrische Merkmale zu nutzen. Aber sowohl Iris-Scans, als auch Fingerabdruckscanner, die zunächst als vielversprechend und praktikabel galten, ließen sich bereits austricksen. Daneben gibt es Ansätze, Nutzer über ihren spezifischen Herzrhythmus oder die Handvenen zu erkennen – und nun auch anhand der Art und Weise, wie sei gehen.

CSIRO (Grafik: CSIRO)

Entsprechende Forschungsergebnisse haben jetzt Experten von Data61, einer Abteilung der australischen Forschungseinrichtung CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation), vorgestellt. Die Forscher nutzen dazu die in Mobilgeräten verbauten Beschleunigungssensoren(Accelerometer) und kombinieren die mit einer neuen, KEH genannten Methode (Kinetic energy harvesting/PDF). Letztere übersetzt die Bewegungen einer Person in elektrische Energie und verbessert damit zugleich die Autonomiezeit der Authentifizierungsgeräte respektive der Sensoren, die der zu Authentifizierende bei sich tragen muss.

Den Forschern von Data61 zufolge konnte bei ersten Tests in 95 Prozent der Fälle die Person korrekt authentifiziert werden. Der Energiebedarf habe zudem um 78 Prozent reduziert werden können. Die Tests hatten allerdings noch einen bescheidenen Umfang: An ihnen nahmen lediglich 20 Personen teil, sie wurden aber in unterschiedlichen Umgebungen durchgeführt. Die Probanden gingen dabei auf Teppich, einer Wiese und einer Straße.

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Um die Effektivität zu prüfen, sollten sie zudem den Gang einer anderen Person imitieren. Dabei wurde der Betrugsversuch in 87 Prozent der Fälle bemerkt.

Professor Dali Kafaar, Leiter der Group Networks Research Group bei Data61, sieht Einsatzbereiche für die Technologie einerseits bei sogenannten Wearables. Da habe sie den Vorteil, dass sie sich an sich verändernde Gewohnheiten des Nutzers anpassen könne, was es noch schwerer mache, sie zu überlisten. Ihm zufolge könnte sie sich in die ohnehin schon vielfach verwendeten Fitness-Tracker integrieren lassen und zunächst vielleicht nicht als einzige Authentifizierungsmethode, aber als zusätzliche weitere Methode zur Absicherung zum Zuge kommen.

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