Etablierte Authentifizierungsmechanismen berücksichtigen meist nicht die Art und Weise, wie Benutzer mit den Geräten interagieren, welche sie schützen. Beispielsweise wurden wissensbasierte Authentifizierungssysteme wie PIN, Entsperrmuster oder Passwörter erfunden, als Menschen sich nur mit sehr wenigen Geräten und nur ein paar Mal pro Tag authentifizierten. Im Gegensatz dazu greifen Benutzer heute aufgrund von Cloud Diensten und anderen intelligenten Geräten über durchschnittlich 100 Benutzerkonten auf sensible Informationen zu und authentifizieren sich mehr als hundert Mal am Tag. Dies führt zu einem erheblichen Anstieg bei der Authentifizierungszeit und Benutzer sind gezwungen, mehr Passwörter zu verwenden, als sie sich merken können.

Im Gegensatz dazu sind implizite Authentifizierungssysteme vielversprechend, da sie nahtlos im Hintergrund arbeiten. Insbesondere untersuchen wir, wie Wissen über das Verhalten von Personen genutzt werden kann, um Authentifizierungssysteme zu entwickeln, die sowohl benutzerfreundlich als auch sicher sind. Insbesondere fokussierte ich unsere Forschung auf die technischen Grundlagen solcher Systeme interessiert sowie auf die Sicht der Benutzer.

Unter anderem untersucht unsere Forschung folgende Fragen

  • Wie können geeignete Modelle für die Authentifizierung erstellt werden?
  • Wie können wir Mechanismen anwendungs- und kontextübergreifend genutzt werden?
  • Wie können implizite Mechanismen designed werden, welche die Privatsphäre der Benutzer schützen?
  • Wie kann die Akzeptanz der Nutzer gegenüber solch neuartiger Verfahren erhöht werden?

Publikationen

liebers2021chi.jpg Jonathan Liebers, Uwe Gruenefeld, Lukas Mecke, Alia Saad, Jonas Auda, Florian Alt, Mark Abdelaziz and Stefan Schneegass. Understanding User Identification in Virtual Reality through Behavioral Biometrics and the Effect of Body Normalization. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI'21. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
pfeuffer2019chi.jpg Ken Pfeuffer, Matthias Geiger, Sarah Prange, Lukas Mecke, Daniel Buschek and Florian Alt. Behavioural Biometrics in VR - Identifying People from Body Motion and Relations in Virtual Reality. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI '19. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
buschek2016chi2.jpg Daniel Buschek, Alexander De Luca and Florian Alt. Evaluating the Influence of Targets and Hand Postures on Touch-based Behavioural Biometrics. In Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI '16. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
buschek2016chi1.jpg Daniel Buschek, Fabian Hartmann, Emanuel von Zezschwitz, Alexander De Luca and Florian Alt. SnapApp: Reducing Authentication Overhead with a Time-Constrained Fast Unlock Option. In Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI '16. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
buschek2015chi.jpg Daniel Buschek, Alexander De Luca and Florian Alt. Improving Accuracy, Applicability and Usability of Keystroke Biometrics on Mobile Touchscreen Devices. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. CHI '15. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex]
buschek2015chiea.jpg Daniel Buschek, Michael Spitzer and Florian Alt. Video-Recording Your Life: User Perception and Experiences. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. CHI EA '15. ACM, New York, NY, USA. [Download Bibtex]