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Tippverhaltenserkennung auf Basis benutzerindividueller, fester Eingabetexte

Johann Schenkl

ISBN 10: 3844013962 / ISBN 13: 9783844013962
Published by Shaker Verlag Dez 2012, 2012
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Neuware - Laut dem Gartner Hype Cycle 2011 befinden sich biometrische Authentifizierungsverfahren auf der Schwelle zum produktiven Masseneinsatz. So rechnet Gartner mit einer breiten Einführung im Bereich des Mainstream in zwei bis fünf Jahren. Dennoch stellt das Themenfeld der biometrischen Authentifizierungsmethoden weiterhin ein aktives Forschungsgebiet dar. Prinzipiell kann eine Benutzerauthentifizierung anhand unterschiedlicher Faktoren erfolgen, welche auch miteinander zu einer Zwei- oder Mehr-Faktor- Authentifizierung verknüpft werden können. Dabei unterscheidet man häufig die Faktoren Wissen, in Form eines Passworts, einer PIN oder einer Sicherheitsfrage, Besitz, beispielsweise durch eine Chipkarte oder einen Token dargestellt, und biometrische Charakteristika. Klassische Authentifizierungsmethoden, wie das Passwort, weisen gegenüber der Verwendung biometrischer Charakteristika eine Reihe von Nachteilen auf. Insbesondere ermöglichen nach Giot, El-Abed und Rosenberger auf Wissensoder auch Besitzmerkmalen basierende Verfahren eine einfache Weitergabe des jeweiligen Merkmals von Nutzer zu Nutzer. So sind Passwörter zwar 'personenbezogen aber nicht personengebunden'. Des Weiteren können derartige Merkmale ausspioniert, gestohlen oder verloren werden. Passwörter können, falls sie eine nicht ausreichende Länge aufweisen oder bekannte Wörter und Phrasen beinhalten, durch Brute- Force-Methoden oder durch Wörterbuchattacken erfolgreich angegriffen werden. Mithilfe biometrischer Verfahren ist es möglich, einige dieser intrinsischen Probleme der vorher genannten Verfahren abzumildern. Insbesondere ist das biometrische Charakteristikum direkt an die Person gebunden und kann nur äußerst schwer verloren, vergessen, kopiert oder weitergegeben werden. Biometrische Authentifizierungsverfahren, welche auf verhaltensbasierten Charakteristika aufbauen, sind bislang weniger etabliert und erforscht als solche, die physiologiebasierte Charakteristika verwenden. Insbesondere die Benutzerauthentifizierung auf Basis des Tippverhaltens stellt eine praxisrelevante Form der Zugangskontrolle, beispielsweise im Bereich des E-Commerce, dar. So wird im Rahmen der Tippverhaltenserkennung nicht zwangsläufig ein zusätzlicher Sensor benötigt, da die Authentifizierung durch Verwendung der oft bereits vorhandenen Tastatur erfolgen kann. Zudem entsteht für den Benutzer kein wesentlicher Mehraufwand gegenüber der Verwendung eines Passworts, falls das Tippverhalten während der Eingabe des Passworts ausgewertet wird. Die Tippverhaltenserkennung kann somit auch, für den Benutzer unaufdringlich, im Hintergrund erfolgen. Jedoch weist die Tippverhaltenserkennung, wie jede andere Biometrie auch, spezifische Nachteile gegenüber wissens- oder besitzbasierten Verfahren auf. Es existieren bei der biometrischen Erkennung zwei Fehlerarten, die in einer konträren Beziehung zueinander stehen. So besteht ein direkter Zusammenhang und Trade-off zwischen der Anzahl fälschlicherweise abgewiesener, berechtigter und der Anzahl fälschlicherweise erfolgreich authentifizierter, unberechtigter Personen. Dies bedeutet, dass zwar einerseits durch eine sicherheitsorientierte Systemkonfiguration die Anzahl erfolgreicher, unberechtigter Authentifizierungen abgesenkt werden kann. Allerdings impliziert dies andererseits eine Erhöhung der Anzahl fälschlicherweise abgelehnter, berechtigter Versuche. Ausschlaggebender Faktor, um beide Fehlerraten gleichzeitig verringern zu können, ist die Verbesserung der Trennschärfe des eingesetzten Verfahrens. Bei dieser Problemstellung setzt diese Arbeit an: Ziel ist die Konstruktion eines biometrischen Verfahrens basierend auf dem Tippverhalten, welches eine möglichst hohe Trennschärfe bei gleichzeitig akzeptabler Benutzerfreundlichkeit aufweist. Um auch eine Aufzeichnung des Tippverhaltens bei der Eingabe eines Passwortes zu ermöglichen, soll das Verfahren basierend auf der Eingabe eines benutzerindividuellen, festen Eingabetextes entwickelt werden. Somi. Bookseller Inventory # 9783844013962

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Bibliographic Details

Title: Tippverhaltenserkennung auf Basis ...

Publisher: Shaker Verlag Dez 2012

Publication Date: 2012

Binding: Buch

Book Condition: Neu

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