Biometrische Authentifizierungssysteme in Autonomous Intelligent Logistic for Distribution


Hausarbeit, 2018

12 Seiten, Note: 1,7

Anonym


Leseprobe

Inhalt

1. Einleitung

2. Hauptteil

2.1 Begriffliche Klärungen
2.2 Arten von Authentifizierungssystemen: traditionell vs. biometrisch
2.3 Aufbau von biometrischen Systemen
2.3.1 Darstellung des Enrolments
2.3.2 Betriebsmodus Verifizierung

1. Einleitung

Das folgende Kapitel thematisiert biometrische Authentifizierungssysteme und deren Einsatz innerhalb des Konzepts Autonome Intelligente Logistik für die Distribution (im Folgenden unter „AIDL“ abgekürzt).

Biometrische Authentifizierung ist eine Alternative zu traditionellen Authentifizierungen wie Bestätigung der Identität durch Wissen (z.B. Eingabe einer PIN) oder durch Besitz (z.B. Smartcard) und zeichnet sich durch das Ausweisen mithilfe von biometrischen Merkmalen aus. In welchen Situationen, aus welchen Gründen und vor allem welche bestimmten biometrischen Authentifizierungssysteme innerhalb von AILD eingesetzt werden, wird im Verlauf der Arbeit beschrieben. Dabei liegt der Fokus mehr auf dem Aufbau der biometrischen Systeme und der Beschreibung seiner Teilsysteme, und nicht auf der Auswahl von Methoden zur technischen Umsetzung solcher.

Alle Situationen, in denen der Kunde sich ausweisen muss und mit einer Maschine interagiert, damit etwas ausgetauscht wird, sind prädestiniert für die Verwendung von biometrischer Authentifizierung. Hierbei werden folgende Annahmen getroffen: jeder besitzt einen Account, bei dem die biometrischen Merkmale hinterlegt sind. In diesem Account können Lieferpräferenzen eingestellt werden. Beispielsweise sei die erste Präferenz ein festgelegter Ort (z.B. Annahme zu Hause oder bei der Arbeit, wenn vorhanden Ablage im Garten, auf dem Balkon). Wenn dies nicht eintrifft, sei die nächste Präferenz, die Bestellung in die nächste Packstation liefern zu lassen usw. Folgende Fälle für eine biometrische Authentifizierung seitens der Kunden sind dabei möglich:

-Fall I: persönliche Annahme an vorher festgelegtem Ort

-Fall II: persönliche Annahme an einer Packstation

-Fall III: persönliche Abgabe (z.B. Retoure) an einer Packstation (ggf. verknüpft mit Bezahlung)

-Fall IV: persönliche Annahme bei „dynamischer“ Lieferung mit Tracking (z.B. Kaffee in der Innenstadt)

-Fall V: verifiziertes Empfangen (z.B. wichtige Dokumente von Behörden, auf DNA abgestimmte Medizin, Bestellungen mit Altersschutz)

-Fall VI: verifiziertes Versenden (z.B. wichtige Dokumente an Behörden)

Nachdem nun die Szenarien für den Einsatz biometrischer Authentifizierung beschrieben sind, geht es nachfolgend um Authentifizierungsverfahren und im Speziellen um biometrische Systeme, ihren Aufbau und eine geeignete Auswahl für AILD.

2. Hauptteil

2.1 Begriffliche Klärungen

Im Zusammenhang der biometrischen Authentifikation werden nachfolgend einige wichtige Begrifflichkeiten erläutert und voneinander unterschieden.

Biometrie bedeutet biologische Statistik, Zählung und Messung von Lebewesen; Biometrik ist das automatisierte Messen eines oder mehrere spezifischer Merkmale eines Lebewesens (e.g. einer Person); biometrische Identifikation verfolgt das Ziel, mittels Biometrik spezifizierte Person von anderen unterscheidbar zu machen (Vgl. Behrens Roth, 2001, S.10).

Auch ist eine begriffliche Unterscheidung bezüglich zwei Arten von biometrischer Authentifikation vorzunehmen. Ein System kann entweder im Verifikationsmodus , bei dem eine geforderte Identifikation (1:1) entweder bestätigt oder verworfen wird, oder im Identifikationsmodus genutzt werden, bei dem eine bestimmte Person unter vielen bekannten identifiziert wird (1:N) (Vgl. Kees, 2012, S.7).

Laut Jain, Bolle und Pankanti (2006) müssen biometrische Merkmale, um als geeignetes Merkmal für ein biometrisches System zu gelten, vier Kriterien erfüllen. Sie müssen universal sein, d.h. bei jeder Person vorhanden. Weiterhin müssen sie einzigartig , d.h. bei jeder Person anders, und permanent , d.h. zeitlich invariant, sein – wobei kleinere Änderungen von adaptiven Verfahren ausgeglichen werden können. Und zuletzt müssen sie erfassbar sein, d.h. sie lassen sich quantitativ erheben.

2.2 Arten von Authentifizierungssystemen: traditionell vs. biometrisch

Es existieren drei unterschiedliche Arten der Authentifizierung: Diese kann auf Wissen, Besitz oder biometrischen Charakteristika basieren. Biometrische Merkmale können weiterhin in physiologiebasiert und verhaltensbasiert unterteilt werden. Beispiele für physiologiebasierte Authentifizierung sind die Iris, das Gesicht und der Fingerabdruck, wohingegen die Stimme, das Tippverhalten und die Unterschrift verhaltensbasiert sind (Vgl. Behrens Roth, 2001, S.10).

Bei wissens- und besitzbasierten Systemen kommt es nicht selten vor, dass PINs und Passwörter vergessen oder die Zugangskarte verlegt werden. Zudem können sie leicht gehackt werden. Bei biometrischen Authentifizierungsverfahren hingegen handelt es sich nicht um personenbezogene, sondern um personengebundene Merkmale. Diese minimieren die Gefahr von verlieren-vergessen-bestohlen werden.

2.3 Aufbau von biometrischen Systemen

Es gibt zahlreiche unterschiedliche biometrische Merkmale. Dennoch kann ein allgemeingültiger Aufbau eines biometrischen Systems dargestellt werden, der aus insgesamt fünf Teilsystemen entsteht, die im Folgenden beschrieben werden (Vgl. Erdenreich, 2013, S.12ff.).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1: Aufbau eines biometrischen Systems (aus: Erdenreich (2013)). Zwingend erforderliche Komponenten sind mit blauer Farbe unterlegt.

Das Teilsystem Datengewinnung ist für die Erfassung des biometrischen Charakteristikums über einen Sensor verantwortlich. Die Ausgabe des Sensors, die als biometrisches Sample bezeichnet wird, ist allgemein von drei Faktoren abhängig: vom biometrischen Merkmal, von der Art und Weise, wie dieses präsentiert wird und von der technischen Realisierung des Sensors.

Wenn die Datengewinnung und die Speicherung bzw. Signalverarbeitung in einem biometrischen System örtlich getrennt werden, ist das Teilsystem Transmission unentbehrlich. Sind die zu übertragenden Datenmengen sehr groß, muss zudem eine Komprimierung vor der Übertragung und eine Expansion danach erfolgen. Bei jeder Kombination von Datenkompression und -expansion ist mit einem Qualitätsverlust zu rechnen, wobei eine steigende Kompressionsrate die Stärke des Verlustes angibt.

Das Teilsystem Signalverarbeitung wandelt das biometrische Sample nach Komprimierung und Expansion in biometrische Merkmale um. Diese biometrischen Merkmale sollten möglichst viel an Information beinhalten, damit eine bestmögliche Unterscheidung von Individuen erfolgen kann. Die Merkmalsextraktion verantwortet die Erstellung eines Merkmalsvektors, der einer kompakten Aufbereitung der biometrischen Samples gleicht und mithilfe des passenden Pattern Matchings verarbeitet werden kann. Ein Qualitätstest nach der Merkmalsextraktion überprüft, ob das vom Teilsystem Datengewinnung erhaltene biometrische Sample von ausreichender Qualität ist. Wenn dies nicht der Fall ist, kann der Kunde aufgefordert werden, sein Merkmal erneut dem Sensor zu präsentieren. Das Pattern Matching vergleicht den aktuellen Merkmalsvektor mit einem anderen gespeicherten Template. Das Ergebnis des Abgleichs zwischen Merkmalsvektor und Template ist ein numerischer Wert, der die Ähnlichkeit zwischen den beiden genannten angibt. Das Herzstück jedes biometrischen Systems bilden die Merkmalsextraktion und das Pattern Matching. Im Teilsystem Signalverarbeitung sollen möglichst geringe Abstände zwischen Merkmalsvektoren und Templates gleicher Individuen entstehen sowie gleichzeitig möglichst große zwischen Merkmalsvektoren und Templates unterschiedlicher Individuen. Aufgrund von biometrischen, präsentationsbedingten, sensorbezogenen und transmissionsbezogenen Einflüssen können Schwankungen entstehen.

Das Teilsystem Speicherung fasst die Templates aller Kunden zusammen, die sich bereits „enrolt“ haben. Aus einem Template lassen sich die zugrunde liegenden biometrischen Samples nicht mehr rekonstruieren, aus denen es einst berechnet wurde. Es kann daher nützlich sein, die Samples parallel im Merkmalsspeicher zu hinterlegen, da bei Änderungen im System auch die Templates neu errechnet werden müssen. Nach einer derartigen Überarbeitung können die passenden Templates mithilfe der Daten aus dem Merkmalsspeicher errechnet werden. Somit fällt das erneute Sammeln der biometrischen Samples von allen „enrolten“ Kunden weg.

Das Teilsystem Entscheidung steuert die Auswahl der Templates aus der Datenbank, mit denen der aktuelle Merkmalsvektor beim Pattern Matching verglichen wird. Als Ausgangspunkt dienen die numerischen Werte aus dem Vergleich des Merkmalsvektors mit den gespeicherten Templates. Auf Basis dieser Werte wird die Entscheidung „Akzeptieren“ oder „Abweisen“ getroffen (Vgl. Erdenreich, 2013, S.12ff.).

2.3.1 Darstellung des Enrolments

Vor oder bei der ersten Nutzung von AILD müssen die Kunden das Enrolment durchführen, sozusagen ihre biometrischen Merkmale zum Abgleich hinterlegen. Beim Enrolment werden bestimmte biometrische Merkmale eines Kunden extrahiert, ein Template berechnet und in der Datenbank gespeichert. Zwingend erforderliche Schritte sind mit kontinuierlichen Pfeilen dargestellt, optionale mit gestrichelten Pfeilen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.2: Ablauf des Enrolments (aus: Erdenreich (2013))

Zunächst erfasst ein Sensor das biometrische Charakteristikum. Das Ergebnis des Teilsystems Datengewinnung ist das biometrische Sample, das über die Transmission an das Teilsystem Signalverarbeitung geleitet wird. Wie bereits oben erwähnt, ist das Teilsystem Transmission nicht für alle biometrischen Systeme erforderlich. Bei der Transmission kann das Sample zusätzlich im Merkmalsspeicher hinterlegt werden. Der Merkmalsextraktion anschließend wird die Qualität des Samples überprüft und bei unzureichender Qualität eine erneute Abgabe eines Samples gefordert. In diesem Fall beginnt das Enrolment wieder am Anfang des oben beschriebenen Prozesses. Bei ausreichender Qualität wird aus den biometrischen Merkmalen ein Template berechnet und in der Datenbank gespeichert. Hier wird das Template mit einer Identität verbunden. Beim Enrolment kann es jedoch auch notwendig sein, dass der Kunde mehr als nur ein qualitativ ausreichendes Sample abgibt. Als Beispiel hierfür kann der Kunde mehrere biometrische Samples in Form von Stimmproben abgeben (Vgl. ebd., S.16f.).

2.3.2 Betriebsmodus Verifizierung

Wie bereits oben erwähnt, ergeben sich aus verschiedenen Einsatzzwecken eines biometrischen Systems unterschiedliche Betriebsmodi, wobei zwischen der Verifizierung und der Identifizierung unterscheiden wird.

In AILD werden fast ausschließlich biometrische Verifikationen durchgeführt. Dieses ergibt sich aus der Tatsache, dass, bevor eine Ausweispflicht entsteht und das Produkt zwischen AILD und dem Kunden ausgetauscht wird, der Kunde seinen Servicewunsch über das System angibt und dabei ersichtlich ist, um welche Person es sich handelt. So muss die Identität entweder nur bestätigt oder verworfen werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.3: Ablauf der Verifizierung (aus: Erdenreich (2013))

Der Verlauf der Verifizierung gleicht den ersten Schritten des Enrolments: Das Teilsystem Datengewinnung extrahiert ein biometrisches Sample, welches über die Transmission an die Signalverarbeitung übergeben wird. Nach der Merkmalsextraktion wird die Qualität des Samples beurteilt. Sollte diese zu niedrig sein, erfolgt eine erneute Abfrage des biometrischen Merkmals des Kunden. Wenn die Qualität hinreichend ist, wird der gewonnene Merkmalsvektor an das Pattern Matching übergeben. Dort wird ein Abgleich zwischen Merkmalsvektor und dem Template, das mit der vom Kunden angegebenen Identität verknüpft ist, durchgeführt. Das Ergebnis des Abgleichs ist ein numerischer Wert der Ähnlichkeit zwischen Merkmalsvektor und Template. Dieser Wert wird im Teilsystem Entscheidung ausgewertet. Mithilfe eines extern vorgegebenen Schwellenwertes wird der numerische Wert eingeordnet. Ist der numerische Wert größer oder gleich dem Schwellwert, so wird die Verifizierung als erfolgreich angesehen. Andernfalls wird die Verifizierung abgewiesen (Vgl. ebd.

[...]

Ende der Leseprobe aus 12 Seiten

Details

Titel
Biometrische Authentifizierungssysteme in Autonomous Intelligent Logistic for Distribution
Hochschule
Technische Universität Bergakademie Freiberg
Note
1,7
Jahr
2018
Seiten
12
Katalognummer
V457205
ISBN (eBook)
9783668872752
ISBN (Buch)
9783668872769
Sprache
Deutsch
Schlagworte
biometrische, authentifizierungssysteme, autonomous, intelligent, logistic, distribution
Arbeit zitieren
Anonym, 2018, Biometrische Authentifizierungssysteme in Autonomous Intelligent Logistic for Distribution, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/457205

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