Inhaltsverzeichnis

1.  Zusammenfassung  4

2.  Einleitung  5

3.  Benutzeradaptive Systeme  

3.1  Definition „Personalized Hypermedia Application“  6

3.2  Die Funktionsweise  6

3.3  Anwendungsbereiche  7

3.4  Benutzeradaptive Systeme in Konflikt mit dem Datenschutz  8

3.4.1  Statistiken über Ängste und Bedürfnisse der Nutzer  8

3.4.2  Datenschutzgesetze im Überblick  9

3.4.2.1  Datenschutzgesetzen zu Grunde liegende Prinzipien und ihre  

Auswirkungen  auf die Funktionsweise benutzeradaptiver Systeme  10

3.4.2.1.1  Schutz der Daten von identifizierten oder identifizierbaren  

Individuen  S.  10

3.4.2.1.2  Grundsatz der begrenzten Datenerhebung  10

3.4.2.1.3  Grundsatz der Zweckbestimmung  10

3.4.2.1.4  Grundsatz der Offenheit gegenüber dem Datensubjekt  10

3.4.2.1.5  Grenzüberschreitende Ströme personenbezogener Daten  10

3.4.2.1.6  Löschung der Nutzerprotokolle  11

3.4.2.1.7  Verfahren mit den Nutzerprotokollen verschiedener Anwendungen  11

3.4.2.1.8  Nutzerprofile und Pseudonyme  11

3.4.2.1.9  Anonymität und Pseudonymität  11

3.4.3  Lösungsmöglichkeiten  11

3.4.3.1  Anonyme Zugänge  12

3.4.3.1.1  Verschiedene Arten anonymer Zugänge  12

3.4.3.1.2  Vorteile von Anonymität  13

3.4.3.2  Verschlüsselung  14

3.4.3.3  Die „Component Architecture for Dynamically Managing  

Privacy  Constraints  15

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4.  Biometrie - Der Körper als Schlüssel  16

4.1  Was ist Biometrie?  17

4.2  Geschichtliches zur Biometrie  17

4.3  Marktanteile verschiedener biometrischer Systeme  18

4.4  Was prüfen biometrische Systeme?  19

4.5  Anwendungsgebiete für biometrische Systeme  19

4.6  Die Funktionsweise biometrischer Systeme  20

4.7  Falsch-Akzeptanz-Rate und Falsch-Rückweisungs-Rate  21

4.8  Anforderungen an biometrische Merkmale  22

4.8.1  Universalität  22

4.8.2  Einmaligkeit  23

4.8.3  Beständigkeit  23

4.8.4  Erfassbarkeit  23

4.8.5  Durchführung  23

4.8.6  Akzeptierbarkeit  24

4.8.7  Fälschungssicherheit  24

4.9  Einzelne biometrische Verfahren  24

4.9.1  Die Fingerabdruck-Erkennung  24

4.9.1.1  Allgemeines zum Verfahren  24

4.9.1.2  Anwendungsbeispiele für die Fingerabdruckerkennung  26

4.9.1.3  Probleme  26

4.9.2  Die Gesichtserkennung  27

4.9.2.1  Allgemeines zum Verfahren  27

4.9.2.2  Anwendungsbeispiele für die Gesichtserkennung  28

4.9.2.3  Probleme  28

4.9.3  Der Iris-Scan  29

4.9.3.1  Allgemeines zum Verfahren  29

4.9.3.2  Anwendungsbereiche  30

4.9.3.3  Sicherheitsaspekte  30

4.9.4  Charakteristika der Unterschrift  31

4.9.4.1  Allgemeines zum Verfahren  31

4.9.4.2  Sicherheitsaspekte  32

4.10  Höhere Sicherheit durch kombinierte Systeme  32

4.11  Tabellarische Zusammenfassung der wichtigsten Vor- und  

Nachteile  der unterschiedlichen biometrischen Systeme  34

5.  Literaturverzeichnis  37

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1. Zusammenfassung

Benutzeradaptive Systeme erleichtern den Usern in vielen Anwendungsbereichen die Arbeit und Interaktion. Als Beispiele hierfür führt Jörg Schreck von der Universität Essen die „Hervorhebung wichtiger Funktionalität, Auslassung nicht notwendiger I n-formationen oder automatische[…] Ausführung wiederkehrender Tätigkeiten“ an. Um diese Prozesse durchführen zu können, ist das benutzeradaptive System auf eine Vielzahl von Daten und Informationen über den Nutzer und sein Verhalten in den einzelnen Anwendungssitzungen angewiesen. Um die Risiken des Missbrauchs solcher Daten zu mindern, wurden Datenschutzrichtlinien geschaffen. Darüber hinaus entwickelten unter anderen Alfred Kobsa, Professor an der School of Information and Computer Science der Universität von Kalifornien, Irvine, sowie Jörg Schreck am I nstitut für Informatik und Wirtschaftsinformatik der Universität Essen Möglichkeiten, mit benutzeradaptiven Systemen unter den Kriterien Anonymität und Pseudonymität zu interagieren. Hierbei stellt die Pseudonymous Identification den wohl besten Kompromiss zwischen den Anforderungen des Systems einerseits sowie der Wahrung der Privatsphäre der Nutzer andererseits dar. Die so genannte „Component Architecture for Dynamically Managing Privacy Constraints“, eine Software, die sich automatisch an das jeweilige Datenschutzniveau anpasst, erweist sich ebenfalls als erfolgsversprechend. Zur Sicherung der Inhalte auf dem Weg durch das weltweite Datennetz sind Verschlüsselungsmethoden beim Transport unbedingt notwendig.

Eine weitere Art der individuellen Nutzererkennung stellen biometrische Systeme dar. Diese Systeme i dentifizieren oder verifizieren den Benutzer auf der Basis physiologischer oder verhaltensbasierter Merkmale. Die prominentesten Vertreter bi ometrischer Verfahren stellen der Fingerabdruck sowie der Iris-Scan dar. Biometrische Systeme eignen sich beispielsweise für physische Zugangskontrollen, logische Zugangssysteme, Legitimationsvorgänge oder Überwachungen. Alle Methoden unterscheiden sich in Kosten, Benutzerfreundlichkeit, Erkennungsgeschwindigkeit oder Genauigkeit. Eine Kombination verschiedener biometrischer Verfahren erhöht den Sicherheitslevel. [9], [10] , [20]

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2. Einleitung

In unserer Gesellschaft nehmen der Einsatz moderner Informations- und Kommunikationstechnologien sowie der Grad der weltweiten Vernetzung kontinuierlich zu. Im Zuge dieser Entwicklung hin zu immer leistungsstärkeren und komplexeren Systemen finden benutzeradaptive Anwendungen, d.h. Anwendungen mit der Fähigkeit zur individuellen Anpassung an den jeweiligen Nutzer - vor allem auch im Internetimmer weitere Verbreitung. Sie erleichtern dem Benutzer die Interaktion, verbessern die Systemnutzung und unterstützen ihn bei der Informationsfindung. In dem Maße, in dem Computer und Datenverarbeitung eine ständig wachsende Rolle in den unterschiedlichsten Bereichen unseres täglichen Lebens spielt, gewinnt aber auch der Schutz von personenbezogenen Informationen vor Missbrauch i mmer mehr an Bedeutung. Benutzeradaptive Anwendungen im Web erweisen sich in diesem Zusammenhang als besonders prekär. Wie alle adaptiven Systeme müssen sie, um optimal zu funktionieren, möglichst große Mengen an Daten über den Benutzer sammeln, verarbeiten und speichern. Die Gefahr, dass diese Informationen dabei in falsche Hände gelangen, darf im weltweiten Netzwerk nicht unterschätzt werden. Mit dem Problem des Datenschutzes in benutzeradaptiven Systemen speziell im Internet befassen sich unter anderem Alfred Kobsa und Jörg Schreck. Mit ihren Arbeiten beschäftigt sich der erste Teil unserer Hausarbeit.

In ihrem zweiten Teil beschäftigt sich diese Hausarbeit mit dem Phänomen biometrischer Systeme. Zunächst soll geklärt werden, was unter dem Begriff zu verstehen ist und was biometrische Systeme sind. Es wird skizziert, wie die Systeme im Allgemeinen funktionieren und was durch sie geprüft werden kann. Auch auf den Unterschied der Anwendung zur Verifikation und zur Identifikation soll eingegangen werden. Einen weiteren Teil macht die exemplarische Vorstellung von verschiedenen biometrischen Systemen - der Fingerabdruckerkennung, der Gesichtserkennung, des Iris-Scan und des Unterschriftenvergleichs - aus. Dass die Kombination zweier Systeme zu höherer Sicherheit führt, soll schließlich an der Entwicklung von Lin Hong und Anil Jain verdeutlicht werden

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3.  Benutzeradaptive Systeme  

3.1  Definition „Personalized Hypermedia Application“  

Kobsa  et al. definieren eine benutzeradaptive Hypermedia-Anwendung allgemein als  

  “a hypermedia system, which adapts the content, structure and / or presentation of  

the  net-worked hypermedia objects to each individual user’s characteristics, usage  

behaviour  and / or usage environment  

Im  Gegensatz zu den so genannten benutzeradaptierbaren Systemen (user-  

adaptable  systems), welche der Benutzer selbst manuell an die eigenen Bedürfnisse  

angleichen  kann, führen benutzeradaptive Systeme (user-adaptive systems) alle An-  

passungen  selbstständig und automatisch aus.  

Eines  der wohl bekanntesten Beispiele für eine benutzeradaptive Internetseite stellt  

Amazon  dar. Dabei merkt sich das System, welche Seiten der Kunde besucht, wel-  

che  Waren er gekauft und nach welchen Stichworten er gesucht hat. Auf der Grund-  

lage  dieser Informationen werden dem Kunden bei einem erneuten Besuch speziell  

auf  seine Interessen und Bedürfnisse zugeschnittene Kaufempfehlungen angeboten.  

Als  ein weiteres Beispiel für eine benutzeradaptive Anwendung sei Swiftfile zu nen-  

nen  , ein Werkzeug zur Sortierung und Ablage von E-Mails in Ordnern. Hierzu werden  

eingehende  Mails vom Programm einer semantischen Analyse unterzogen. Darauf-  

hin  schlägt es automatisch drei passende Ordner vor, in die der Nutzer die Nachricht  

abgelegen  kann.  

13  ,  20

3.2  Die Funktionsweise  

Unter  dem Begriff des benutzeradaptiven Systems fasst Kobsa den Benutzer, den  

User  -Modeling-Server, das auf diesem vorhandene individuelle Benutzermodell so-  

wie  die benutzeradaptive Anwendung zusammen.  

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Diese Abbildung veranschaulicht eine aus Sicht der Autoren Kobsa und Schreck mögliche Funktionsweise der benutzeradaptiven Systeme. Damit das System korrekt arbeiten kann, muss der Benutzer zu Beginn jeder Sitzung mit seinem User-Modeling-Server verbunden sein. Diese sind in der Lage, die Informationen, die sie über den User erhalten, mit denen über die gesamte Userpopulation oder Benutzeruntergruppen zu vergleichen. Darüber hinaus können sie die Informationen verschiedener Anwendungssitzungen desselben Users vermischen.

Der Anwender 1 - links in der Grafik - arbeitet mit einer personalisierten Zeitung sowie einer personalisierten Website. Beide Instanzen leiten Informationen über den Benutzer an das Usermodell weiter. Zugleich passen sie ihr Angebot und ihre I nhalte an die Interessen und Vorlieben des Benutzers an. Diese Informationen erhalten sie ebenfalls vom User-Modeling-Server. Zudem empfängt ein kommerzielles Programm konkrete Informationen über den Benutzer und sein Verhalten vom Modeling-Server und beliefert den User mit speziell auf seine Vorlieben, Bedürfnisse und Interessen ausgerichteter Werbung.

Der zweite User - rechts in der Grafik - agiert ebenfalls mit zwei benutzeradaptiven Anwendungen. Informationen über diesen User werden in einem anderen Usermodell gespeichert als die Daten über Benutzer 1. Das Usermodell liegt aber auf demselben Server wie das von Anwender 1. Dadurch wird der erwähnte Vergleich zwischen verschiedenen Usern und der gesamten Usergruppe ermöglicht. [20], Bild: Kobsa, Schreck

3.3 Anwendungsbereiche

Benutzeradaptive Systeme fanden bisher in den verschiedensten Feldern Anwendung. So zum Beispiel im Bereich der Lern- und Trainingsprogramme, der Onlinehilfe für Computersoftware, bei Computerzugängen für Behinderte sowie bei der flexiblen Informationssuche. Seit den 90ern erfreuen sie sich stetig wachsender Popularität, vor allem auch auf Grund der fortschreitenden Entwicklung und Verbreitung des I nternet, das für derartige Systeme viele Anwendungsmöglichkeiten bereithält. In diesem Bereich bedarf es allerdings noch einiger Entwicklungsarbeit. Bisher werden im Web nämlich nur benutzeradaptive Systeme für relativ einfache Aufgaben der Kundenbetreuung eingesetzt. Diese sind zum Beispiel die Bereitstellung kundenspezifisch angepasster Inhalte wie maßgeschneiderte Informationen über Anlagemöglichkeiten, an die Interessen angepasste Nachrichten, die Empfehlung von Produkten

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oder Schaltung von Werbung, basierend auf dem bisherigen Kaufverhalten der Kunden, auf die Möglichkeiten des Kunden zugeschnittene Preise, maßgeschneiderte E-Mailbenachrichtigungen oder Expresstransaktionen. In Zukunft sind Kobsa zu Folge noch weitaus aufwändigere Anwendungen denkbar: Produktbeschreibungen, deren Komplexität auf die Vorbildung und das Wissen des Nutzers zugeschnitten sind, eine automatische Anpassung der Präsentationsart von Informationen etc. an die Vorlieben der Nutzer, was beispielsweise die Art der verwendeten Medien wie Text, Graphiken, Videos, anbelangt, Empfehlungen und Informationen basierend auf den Interessen und Zielen der Nutzer, sowie mobile Geräte, die auch den Standort und die Gewohnheiten des Benutzers mit berücksichtigen. [19]

3.4 Benutzeradaptive Systeme in Konflikt mit dem Datenschutz

Wie bereits angesprochen, müssen adaptive Anwendungen große Mengen an Informationen über den Benutzer sammeln, verarbeiten und speichern. Nur dadurch sind sie in der Lage, sich optimal anzupassen. Dem stehen jedoch oft die Ängste der Nutzer vor Missbrauch ihrer persönlichen Daten sowie gesetzliche Datenschutzbestimmungen entgegen. Können benutzeradaptive Systeme deshalb nicht die nötigen I n-formationen sammeln, werden sie dementsprechend in ihrer Funktionsweise beei nträchtigt und können sich dem Nutzer nicht - oder zumindest nicht richtig - anpassen. Um eine Lösung für diese Probleme zu finden und eine optimale Adaption zu ermöglichen, ist es notwendig, beim Design einer benutzeradaptiven Anwendung sowohl die Anforderungen und Bedürfnisse der Nutzer, wie auch bestehende Datenschutzgesetze in die Überlegungen mit einzubeziehen.

3.4.1 Statistiken über Ängste und Bedürfnisse der Nutzer

Um Genaueres über Ängste, Wünsche und Bedürfnisse der Nutzer in Bezug auf den Schutz ihrer Daten im Internet herauszufinden und benutzeradaptive Systeme entsprechend anpassen zu können, vergleicht Kobsa in seinem Aufsatz „Impacts of User Privacy Preferences on Personalized Systems - a Comparative Study“ 30 verschiedene Nutzerstudien zu diesem Thema.

In allen diesen Umfragen wird deutlich, dass der Großteil der Nutzer - „83% (CD, UCO), 70% (Gartner), 25% (DTI), 72% (UMR), 84% (Fox et al.)“ - um den Schutz

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