In diesem Projekt untersuchen wir wie Umgebungen in welchen Computer und Sensoren allgegenwärtig sind genutzt werden können um Nutzer mithilfe verhaltensbiometrischer Systeme zu identifizieren und zu authentifizieren. Ziel ist es herauszufinden, wie solche verhaltensbiometrischen Ansätze unter Veränderungen von Umgebung, Anzahl der Personen und ihrer Eigenschaften sowie der verwendeten Technologie skalieren. 

Herausforderungen traditioneller Authentifizierungsmechanismen

Wissensbasierte Authentifizierung wie wir sie heute kennen stammt aus der Zeit um 1960, als Menschen Großrechner verwendeten und sich nur selten und stets an der gleichen Maschine anmelden mussten. Heute jedoch müssen wir uns wesentlich öfter und in einer Vielzahl von Situationen und unterschiedlichen Orten authentifizieren. Daraus resultiert ein erheblicher Mehraufwand (Nutzer verwenden im Schnitt um die 90 Minuten pro Monat auf Authentifizierung) und es ergibt sich für Nutzer ein Anreiz, schwächere (und dadurch schneller einzugebende) Geheimnisse zu wählen oder gar ganz auf den Schutz ihrer Daten zu verzichten. 

 

Verhaltensbiometrie als vielversprechende Alternative

Verhaltensbiometrie, also die Identifizierung von Nutzern anhand ihres Verhaltens, hat in den vergangenen Jahren in der Wissenschaft an Popularität gewonnen. Mit diesem Ansatz müssen Nutzer sich kein Geheimnis (z.B. Passwort) merken sondern können nahtlos und ohne aktive Involvierung über Eigenschaften wie Gang, Tippverhalten oder der Art wie sie etwas ansehen im Hintergrund authentifiziert werden. Allerdings wird Verhaltensbiometrie bisher hauptsächlich unter Laborbedingungen erforscht und es ist somit noch unklar, wie solche Ansätze mit Anforderungen außerhalb des Labors skalieren. 

 

Forschungsfragen

Einige der Fragen, die mit diesem Forschungsprojekt beantworten werden sind zum Beispiel: 

  1. Welchen Einfluss haben weitere Personen in der Umgebung, Eigenschaften der Umgebung (öffentlich oder privat), oder neuartige Interaktionsmöglichkeiten auf das Nutzerverhalten? 
  2. Welchen Einfluss hat das auf das Design von Biometrischen Systemen? 
  3. Wie können wir Interfaces gestalten um bestimmte Arten von Verhalten hervorzubringen und wie kann man aus dem Kontext geeignete Verhaltensmerkmale für die Identifikation schließen?

 

Relevanz

Wir sehen die Stärke von Verhaltensbiometrie darin, hohe Benutzbarkeit mit starker Sicherheit zu kombinieren. Darüber hinaus wollen wir mit diesem Projekt aber auch dazu beitragen Verhaltensbiometrie über Sicherheitsanwendungen hinaus anzuwenden, beispielsweise um Benutzerschnittstellen an das Verhalten von Nutzern anzupassen. 

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]
maekelae2021chi.jpg Ville Mäekelä, Johannes Kleine, Maxine Hood, Florian Alt and Albrecht Schmidt. Hidden Interaction Techniques: Concealed Information Acquisition and Texting on Smartphones and Wearables. 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]