Ein sich rasant entwickelndes und nicht zuletzt durch die derzeitigen politischen Ereignisse an Bedeutsamkeit zunehmendes Einsatzgebiet modernster Rechnersysteme ist die Identifikation von Personen. Mit Hilfe von Sensoren werden körperliche Merkmale
und Verhaltensweisen von Personen aufgenommen und basierend auf komplizierten mathematischen und statistischen Algorithmen in Sekundenschnelle mit gesicherten biometrischen Daten verglichen. So wird versucht, „gute“ von „bösen“, berechtigte von unberechtigten Personen unterscheiden zu können.
Neben den Anwendungsbereichen Kriminalistik und Zutrittssicherung erhofft man sich durch den Einsatz biometrischer Systeme eine höhere Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit bei dem Schutz digitaler Informationen. Wäre es nicht sicherer und einfacher, sich keine Kennwörter und PIN-Nummern mehr merken oder aufschreiben zu müssen? Genau so ein System wurde mit PSYLock entwickelt. Es beruht auf der Beobachtung der Tippdynamik, der Anwendung umfangreicher statistischer Modelle und der Untersuchung so genannter psychometrischer Merkmale des Tippverhaltens. In Verbindung mit der Integration von Neuronalen Netzen und der daraus resultierenden Lernfähigkeit
von PSYLock werden bis dato einzigartige Erkennungsraten erreicht.
Der Autor analysiert und untersucht das System PSYLock kritisch im Kontext anderer automatisierter Erkennungssysteme und erläutert Konsequenzen für die Anwendbarkeit dieses neuartigen Systems in der Sicherung von Computersystemen, Netzwerken,
Handys, Geldausgabeautomaten und Internetkonten.
Aktualisiert: 2019-12-30
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