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<!-- generated by '2html' (Python), R.Wobst -->
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<HEAD><TITLE>Biometrie - Grundlagen, Nutzen, Probleme</TITLE></HEAD>
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<H1>Biometrie - Grundlagen, Nutzen, Probleme</H1>
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<p>
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<p align="center">Reinhard Wobst, r dot wobst at gmx dot de</p>
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<p align="center">
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@(#) Feb 11 2005, 11:13:42
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</p>
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</p>
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<p>
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<H2>1. Definition</H2>
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</p>
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<p>
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<b>Biometrie =</b>
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Anwendung mathematischer Methoden in der Biologie
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<br>(60er Jahre)
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</p>
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<p>
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<b>Biometrie =</b>
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Erfassung von Körpermerkmalen oder Bewegungen/Verhaltensweisen
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zum Zweck der Authentifizierung und Identifizierung
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<br>(90er Jahre)
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</p>
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<p>
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Entwickelt seit 1972; Zitate:
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<ul>
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</li>
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<li>
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1997 ist das Jahr der Biometrie
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</li>
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<li>
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1998 ist das Jahr der Biometrie
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</li>
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<li>
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1999 ist das Jahr der Biometrie
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</li>
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<li>
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2000 ist das Jahr der Biometrie
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</li>
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<li>
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2001 ist das Jahr der Biometrie ...
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</li>
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</ul>
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</p>
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<p>
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<H2>2. Einsatzweise der Biometrie</H2>
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</p>
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<p>
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Einer biometrischen Erkennung geht
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<i>immer</i>
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ein
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<b>Enrollment</b>
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voraus, d.h. die Datenerfassung. In der Regel mehrere Versuche, um
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personengebundene Schwankungen zu erkennen (Unterschied
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zu PIN/Passwort/Passphrase!). Die Daten werden zu einem
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<b>Template</b>
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verarbeitet (nicht standardisiert).
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</p>
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<p>
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<H4>Wahrscheinlichkeiten und Tuning</H4>
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</p>
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<p>
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Biometrie arbeitet
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<i>immer</i>
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mit Irrtumswahrscheinlichkeiten, das wird zu oft vergessen!
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</p>
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<p>
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<b>FAR =</b>
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false acception rate, Prozentsatz der "irrtümlich Durchgelassenen"
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</p>
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<p>
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<b>FRR =</b>
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false rejection rate, Prozentsatz der "irrtümlich Abgewiesenen"
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</p>
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<p>
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|
FAR und FRR sind abhängig von Parametern des Systems, je nach Zweck kann
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FAR oder FRR durch Setzen eines Schwellwertes klein gewählt werden
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(sinnvoll: mehrstufige Kontrolle, je nach Sensibilität eines Bereiches).
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</p>
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<p>
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<b>Crossover Error Rate =</b>
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Schnittpunkt von FAR- und FRR-Kurve in Abhängigkeit von Schwellwert.
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</p>
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<p>
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<b>Weitere Wahrscheinlichkeiten:</b>
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<ul>
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</li>
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<li>
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Enrollment nicht möglich (Mann arbeitet im Sägewerk)
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</li>
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<li>
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|
Erfassung nicht möglich (Gesicht/Augen nicht gefunden ...)
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</li>
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<li>
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|
Fehlerraten nach mehreren Versuchen (Person betrunken)
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</li>
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</ul>
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</p>
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<p>
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|
--> Testen ist eine Wissenschaft! (BSI-Test Gesichtserkennung z.B.
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fragwürdig nach Expertenurteil) Vorsicht vor Heise-Publikationen ;-)
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</p>
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<p>
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|
Immer nach Einsatzart und -zweck fragen!
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</p>
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<p>
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<H4>VERIFIKATION: Ist das Herr Horch?</H4>
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</p>
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<p>
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Der User loggt sich unter dem Namen "Horch" mit dem richtigen Passwort
|
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ein, aber sein Gesicht passt nicht zum zugehörigen Muster:
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<br>
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<br>
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<br>
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<br>
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<br>
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|
<br>
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|
<br>
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|
<br>
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|
<br>
|
|
<br>
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<br>
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|
<img alt="(Foto)" src="bushdeer.jpg"><br>
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<br>
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</p>
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<p>
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Eine Person beweist ihre Identität. Beispiel: digitalisiertes Passfoto
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im Pass; Kombination aus Nutzername, Passwort und biometrischem Merkmal
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(sinnvoll).
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</p>
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<p>
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<br>
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<br>
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|
<H4>IDENTIFIKATION: Wie heißt die Dame mit Turban?<br></H4>
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<br>
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|
<img alt="(Foto)" src="dameturban.jpg"><br>
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</p>
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<p>
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|
An Hand biometrischer Merkmale wird eine Person identifiziert.
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<br>
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|
<b>Negatives Beispiel:</b>
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|
Misslungene Terroristenfahndung auf Flughäfen
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<br>
|
|
<b>Positives Beispiel:</b>
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|
Verhindern, dass gleiche Person einen Pass zweimal beantragt
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|
(funktioniert bereits); im weiteren Sinne positiv auch die AFIS-Systeme
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|
(Fingerabdruckerkennung in der Forensik)
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</p>
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<p>
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<br>
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|
<br>
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|
<H2>3. Arten der Körpermerkmale</H2>
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</p>
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<p>
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<ul>
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</li>
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<li>
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|
Fingerabdruck
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<ul>
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|
</li>
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<li>
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|
traditionell, bekannt, kaum Irrtum außer bei Betrug
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</li>
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|
<li>
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|
optisch, resistiv, kapazitiv
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</li>
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<li>
|
|
zahllose Systeme, z.B. Siemens
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</li>
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|
<li>
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|
Zahl der Finger wichtig, Abrollen oder nicht (Fehlerrate!)
|
|
</li>
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|
<li>
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|
Verschmutzung/Verletzung von Sensoren und Fingern:<br>
|
|
<br>
|
|
<br>
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|
<br>
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|
<img alt="(Foto)" src="blutfinger.jpg"><br>
|
|
<br>
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|
<br>
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|
</li>
|
|
<li>
|
|
Live check schwierig (Puls, Temperatur, Verfärbung)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Fälschung zu leicht möglich (Gelatinehäutchen)
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|
</li>
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|
<li>
|
|
Denial of Service: In rote Henna tauchen
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|
</li>
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<li>
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|
2-5% der Personen ungeeignet (Papillen abgeschliffen bei
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|
Bauarbeitern; auch Kinder)
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</li>
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|
<li>
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|
forensischer Hintergrund ruft Bedenken hervor (Entwertung der
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|
Bedeutung von Fingerabdrücken, Fälschung wird einfacher)
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</li>
|
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</ul>
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</p>
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<p>
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</li>
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|
<li>
|
|
Gesichtserkennung
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<ul>
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</li>
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<li>
|
|
relativ unverfängliche Methode und sehr billig (kleine Webcam + PC)
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</li>
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|
<li>
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|
Beispiele:
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<ul>
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</li>
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<li>
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|
FaceVACS von Cognitec:
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<ul>
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|
</li>
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<li>
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|
Im FRVT 2002 (USA) unter besten 3 weltweit
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</li>
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|
<li>
|
|
theoretisch auch eineiige Zwillinge unterscheidbar (Enrollment
|
|
entsprechend!)
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</li>
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<li>
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320x240 Pixel Graustufen reichen (aber nicht schlechte Passfotos)
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</li>
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<li>
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|
Einsatz bei Quantas Airlines (s.u.)
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|
</li>
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</ul>
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|
</li>
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|
<li>
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|
ZNFace:
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<ul>
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</li>
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<li>
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|
von ZN Vision Technologies Bochum
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</li>
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<li>
|
|
"elastisches Gitternetz" und "hierarchical graph matching"
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</li>
|
|
<li>
|
|
Einsatz im Zoo Hannover (s.u.)
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|
</li>
|
|
</ul>
|
|
</li>
|
|
<li>
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|
Visionics: Fragwürdiger Test auf CeBIT (Buchautor als Frau erkannt)
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</li>
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|
</ul>
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|
</li>
|
|
<li>
|
|
mathematisch sehr schwierig, langwierige Forschungen
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</li>
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|
<li>
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|
Rechenaufwand, definierte Beleuchtung notwendig (outdoor auch 50%
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|
Fehlerrate möglich)
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</li>
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|
<li>
|
|
"Irrtumswahrscheinlichkeit" unter 1% (FaceVACS)
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</li>
|
|
</ul>
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|
</p>
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|
|
<p>
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|
</li>
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|
<li>
|
|
Iriserkennung<br>
|
|
<br>
|
|
<br>
|
|
<br>
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|
<img alt="(Foto)" src="sampleiris.jpg"><br>
|
|
<br>
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|
<img alt="(Foto)" src="sampleiris2.jpg"><br>
|
|
(aus [2])
|
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<br>
|
|
<br>
|
|
<ul>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Extrem sicher nach erfolgter Erkennung (verschwindende FAR)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
entspricht 249 Bit reinem Zufall, auch beide Augen verschieden
|
|
(kann daher eineiige Zwillinge unterscheiden)
|
|
</li>
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|
<li>
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|
Forschungen durch J.Daugman (Cambridge University), s. [2]
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|
</li>
|
|
<li>
|
|
Geräte von Panasonic, die auch mit Brillen klarkommen (drei
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|
Infrarotblitze)
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</li>
|
|
<li>
|
|
teuer, aufwändig
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Probleme bei Hornhauttrübungen und Augenverletzungen sowie
|
|
geschwollenen Lidern
|
|
</li>
|
|
</ul>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
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</li>
|
|
<li>
|
|
Unterschriftserkennung:
|
|
<ul>
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|
</li>
|
|
<li>
|
|
akzeptiert und nicht zu teuer
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
im Unterschied zur Unterschrift auf Papier auch Schreibdynamik
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|
erfasst (Anpressdruck, Schreibgeschwindigkeit, Stifthaltung)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
bekannt die Produkte von SoftPro (www.softpro.de)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Erkennung stark abhängig von der Tagesform des Opfers
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|
</li>
|
|
<li>
|
|
hohe Ablehnungsrate
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
nur Unterschrift, keine Schriftprobe aus Datenschutzgründen
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</li>
|
|
</ul>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Retinamuster:
|
|
<ul>
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|
</li>
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|
<li>
|
|
Erkennung der Netzhaut im Auge
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
sehr sicher
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
teuer und aufwändig
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
viele Vorbehalte (Augenschäden befürchtet - unberechtigt)
|
|
</li>
|
|
</ul>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Handgeometrie:
|
|
<ul>
|
|
</li>
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|
<li>
|
|
In den USA sehr verbreitet, das häufigste System!
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
RSI (www.recogsys.com) hält 90% Marktanteil
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
anscheinend kleine Fehlerquote (0.5%), Details nicht bekannt
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Einsatz: Stechuhr, Mensakarte in Georgia University, Kernkraftwerke
|
|
</li>
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|
</ul>
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|
</p>
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|
|
<p>
|
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</li>
|
|
<li>
|
|
Stimmerkennung:
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<ul>
|
|
</li>
|
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<li>
|
|
Wenn, dann eher für Verifizierung
|
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</li>
|
|
<li>
|
|
noch sehr unsicher
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Fälschungsmöglichkeiten durch Sprachsynthese (nicht einfach)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
In Kriminalistik kommt auch noch Sprachstil (Wortwahl) hinzu
|
|
</li>
|
|
</ul>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Tastendynamik:
|
|
<ul>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Zeitabstände zwischen Tastenanschlägen einer Passphrase
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
zumindest teilweise variables Merkmal (je nach Passphrase)
|
|
</li>
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|
<li>
|
|
Problem: abhängig von Art der Tastatur
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Produkt: BioPassword von Net Nanny; zum Enrollment 15mal eintippen;
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|
Testergebnisse: FAR = 0...5%, FRR=4-17% (!).<br>
|
|
Könnte nettes OpenSource-Projekt sein, erfordert aber sehr viel
|
|
Qualifikation. Vorschlag: Nachträgliche Identifizierung im Hintergrund
|
|
beim Tippen.
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Nebeneffekt: Wörterbuchsuche nach Passwort bei SSH-Benutzung wurde
|
|
um Faktor 50 beschleunigt!
|
|
</li>
|
|
</ul>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
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|
</li>
|
|
<li>
|
|
exotische Biometrie:
|
|
<ul>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Venenmuster (CeBIT 2004)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Ganganalyse ("vorgetäuschte Schwangerschaft", in Wirklichkeit
|
|
gestohlene Textilien unter dem Kleid - erkennbar am Gang); würde
|
|
Erkennung über große Entfernungen erlauben, ist aber noch sehr
|
|
unsicher, zu variabel (Forschungen in UK)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Thermografie
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Schweißdrüsen
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Händedruck
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Ohrgeometrie
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Fingernagelbett
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Körpergeruch
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Lichtreflektion auf Haut
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Fußabdruck
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
EEG
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
und natürlich DNA (Utopie)
|
|
</li>
|
|
</ul>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
multimodale Biometrie = Kombination mehrerer Merkmale
|
|
<br>
|
|
z.B. (ehemals) BioID: Gesichtserkennung, Stimme, Lippendynamik
|
|
(Bewegungsablauf!) ... aber extrem hohe FRR für sinnvollen Einsatz.
|
|
</li>
|
|
</ul>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
Kurzum: Es kann alles erfasst werden!
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
Diskussion im Detail im besten Buch dazu [1]:<br>
|
|
<br>
|
|
<br>
|
|
<img alt="(Foto)" src="1681_biom2.jpg"><br>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
Die drei Autoren kommen von FBI, CIA und MITRE ("a
|
|
non-profit-organisation, doing research of "critical national
|
|
importance" and working among others for US authorities and DoD") ...
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
... verstehen also ihr Handwerk und sind nicht auf Marketing
|
|
ausgerichtet (!).
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
<br>
|
|
<br>
|
|
<br>
|
|
<H2>4. Besonderheiten der Biometrie gegenüber anderer Authentifizierung:</H2>
|
|
<ul>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Enrollment notwendig (persönliches Vorsprechen beim Erstellen eines
|
|
Passes!)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Variabilität und Alterung von Merkmalen schwierig zu beherrschen
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
prinzipielle Unsicherheit (FAR, FRR) beim Einsatz beachten
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Live check (abhängig vom Einsatzszenario: Fingerabdruck, Maske,
|
|
Notebook vorhalten bei Cognitec)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Umgebungseinflüsse (Messungen!)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Rechenaufwand (FaceVACS, Pentium 4: Sekundenbruchteile für
|
|
Verifikation, Probleme aber bei Identifikation unter Millionen
|
|
Templates - Templatevergleich zwar sehr schnell, aber noch zu
|
|
langsam für Passkontrolle mit Suche in Datenbank)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Algorithmen noch in Arbeit: Gesicht finden, Augen finden, Alterung,
|
|
Varianz (Bart/Brille/Geburtstagsfeier), Qualität des Enrollments
|
|
messen ...
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
arbeitet aber gleichmäßig besser als der Mensch (Asiaten!)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
multimodale Biometrie noch teuer; BioID als Beispiel (sowieso
|
|
insolvent)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
immer Probleme beim Masseneinsatz, Paranoia im Zaum halten!
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
sollte als Ergänzung zu anderen Authentifizierungsmaßnahmen
|
|
gesehen werden, richtiges Einsatzkonzept entscheidend
|
|
</li>
|
|
</ul>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
<br>
|
|
<br>
|
|
<br>
|
|
<H2>5. Praktischer Einsatz - positive Beispiele</H2>
|
|
</p>
|
|
|
|
<p>
|
|
<ul>
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Cognitec: Personenkontrolle für Quantas Airlines Sydney (6000),
|
|
arbeitet zuverlässiger als Passkontrolleur (aber mit Fallback),
|
|
sehr gute Akzeptanz, echte Erleichterung, für weitere Flughäfen
|
|
geplant
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Zoo Hannover: Jahreskarteninhaber identifizieren; Fingerabdrucksystem
|
|
versagte kläglich (Winter, Kinder), jetzt Gesichtserkennung mit
|
|
ZNFace - mündliche Aussagen positiv
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Zugangskontrollen im Hochsicherheitsbereich (Handgeometrie, Retina)
|
|
</li>
|
|
<li>
|
|
Kontrolle auf "Pass-Duplikate" (und nicht auf Terroristen) - Projekte
|
|
</li>
|
|
<li>
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Verhinderung von Identitätsdiebstahl:
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<img alt="(Foto)" src="1724_wom_id_sale.jpg"><br>
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<H2>6. Probleme beim Einsatz</H2>
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falsches Konzept:
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Wahrscheinlichkeit missachtet
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kein Ersatz für Passwort (gestohlene Merkmale, schlechter Live-Test)
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Biometrie arbeitet mit konstanten Merkmalen,
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außer evtl. bei Schrift und Worterkennung
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Variabilität und Alterung berücksichtigen - Daten auffrischen
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Umwelteinflüsse konstant halten (negativ: Flughafenüberwachung)
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Enrollment (Pässe!)
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Live check (alle 9 Fingerprintsensoren auf CeBIT 2004 betrogen)
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Datenschutz kontra Stand der Forschungen: Frage, wie weit Privatsphäre
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in Zukunft in heutigem Sinne noch vorhanden sein kann
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Vorbehalte, oft unrealistisch (man zeigt seine Gesicht sowieso
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öffentlich, ebenso wie die Autonummer!)
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RFIDs in Pässen (security by obscurity statt Garantie für gute
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Kryptografie) - Reichweite wurde bei Aufzählung von Problemen
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verraten:
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Fernerkennung in ferner Zukunft möglich - worst case, da Zuordnung
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zu Namen möglich!<br><br>
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Versuchsmodell von Cognitec mit RFID-Pass und Gesichtserkennung:<br>
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<img alt="(Foto)" src="kiosk.jpg"><br>
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Verbrechersuche mit Gesichtserkennung beim Superbowl in Tampa/Florida 2001
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<i>Endstand:</i>
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<br>Baltimore Ravens 34
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<br>New York Giants 7
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<br>Identifizierungen: 19
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<br>Verhaftungen: 0 (Ursache nicht bekannt)
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<br> --> "Snooper Bowl" (Schnüffler-Bowl) - heftige Proteste
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<br>Untaugliches Einsatzkonzept!
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Pass-Biometrie untauglich gegen Terroristen - Wahrscheinlichkeit des
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unerkannten Durchschlüpfens kann sogar steigen (Schneier).<br>
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Gesichtskontrolle auf US-Flughäfen wurde wieder deaktiviert, ständig
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falsche Alarme. Untaugliches Einsatzkonzept, entspricht nicht dem
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Stand der Forschung!
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Template-Format proprietär, zwangsläufig
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Aussagen zur Alterung noch dürftig
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<H2>7. Fazit</H2>
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Technik ist noch in Entwicklung, noch viele Jahre lang
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richtiger Einsatz entscheidend für Erfolg
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Biometrie kann durchaus mehr Sicherheit und Komfort bringen
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perspektivisch ist automatische Erkennung nicht zu verhindern
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(nicht einmal für Frauen unter fundamental-islamistischen Regimes:
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Ganganalyse, Körpergeruch, EEG :-) --> wir tragen unsere Merkmale
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in die Öffentlichkeit und vergessen das nur zu oft (vgl. Scannen
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von Autokennzeichen)
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<H2>8. Literatur</H2>
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Woodward/Orlans/Higgins: Biometrics, McGraw-Hill/Osborne 2003,
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ISBN 0-07-222227-1, 50$
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John Daugmans Home Page zur Iriserkennung:
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www.cl.cam.ac.uk/~jgd1000
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R.Wobst, Begrenzt einsatzfähig (Biometrie in Theorie und Praxis)
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IT-Administrator 10/2004, S.56-60 (ISSN 1614-2888)
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R.Wobst, Login per Daumendruck? Nutzen und Problematik biometrischer
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Verfahren; LanLine Spezial III/01, 54-60
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(online: www.awi.de > LanLine > Volltextarchiv)
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R.Wobst, Körpersprache (biometrische Verfahren);
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Lanline Special III/2002, S.38-42;
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www.awi.de > LanLine > Volltextarchiv - dort weitere Literatur; aktuell:
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http://www.lanline.de/O/148/Y/82692/VI/10001454/VS/Daumendruck/default.aspx
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