Biometrinen pisteytys: Käyttäytymisbiometriset tiedot voivat vahvistaa henkilöllisyydet tarkemmin

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Helmikuu 13, 2023

Havainnon yhteenveto

Biometriset käyttäytymistiedot voivat paljastaa ihmisten toiminnan malleja ja paljastaa paljon siitä, keitä he ovat, mitä he ajattelevat ja mitä he todennäköisesti tekevät seuraavaksi. Käyttäytymisbiometriikka käyttää koneoppimista tulkitsemaan satoja erillisiä biometrisiä mittauksia tunnistaakseen, todetakseen, tönäyttääkseen, palkitakseen ja rankatakseen.

Biometrisen pisteytyksen konteksti

Käyttäytymisbiometriset tiedot ovat tekniikka, jolla voidaan analysoida pienimmätkin vaihtelut ihmisten käyttäytymisessä. Sanaa verrataan usein fyysiseen tai fysiologiseen biometriaan, joka kuvaa ihmisen ominaisuuksia, kuten iiristä tai sormenjälkiä. Käyttäytymisbiometriset työkalut voivat tunnistaa yksilöt heidän toimintamalliensa, kuten kävelyn tai näppäinpainalluksen dynamiikan, perusteella. Rahoituslaitokset, yritykset, hallitukset ja jälleenmyyjät käyttävät näitä työkaluja yhä enemmän käyttäjien todentamiseen. 

Toisin kuin perinteiset varmennustekniikat, jotka toimivat, kun henkilön tietoja kerätään (esim. nappia painamalla), käyttäytymiseen perustuvat biometriset järjestelmät voivat todentaa automaattisesti. Nämä biometriset tiedot vertaavat yksilön ainutlaatuista käyttäytymismallia menneeseen käyttäytymiseen identiteetin määrittämiseksi. Tämä prosessi voidaan tehdä jatkuvasti aktiivisen istunnon ajan tai tallentamalla tiettyjä käyttäytymismalleja.

Käyttäytyminen voidaan tallentaa olemassa olevalla laitteella, kuten älypuhelimella tai kannettavalla tietokoneella, tai erityisellä koneella, kuten anturi, joka on suunniteltu erityisesti askelmien mittaamiseen (esim. kävelyn tunnistus). Biometrinen analyysi tuottaa tuloksen, joka kuvastaa todennäköisyyttä, että toimien suorittaja on se, joka määritti järjestelmän peruskäyttäytymisen. Jos asiakkaan käyttäytyminen jää odotetun profiilin ulkopuolelle, otetaan käyttöön lisätodennustoimenpiteitä, kuten sormenjälki- tai kasvojen skannaus. Tämä ominaisuus ehkäisee paremmin tilin haltuunottoa, sosiaalisia huijauksia ja rahanpesua kuin perinteiset biometriset tiedot.

Häiritsevä vaikutus

Käyttäytymiseen perustuva lähestymistapa, kuten liikkeet, näppäinpainallukset ja puhelimen pyyhkäisy, voi auttaa viranomaisia ​​tunnistamaan henkilön turvallisesti tilanteissa, joissa fyysiset ominaisuudet ovat piilossa (esim. kasvomaskien tai käsineiden käyttö). Lisäksi ratkaisut, jotka perustuvat näppäinpainalluksiin tietokonepohjaisessa henkilöllisyyden todentamisessa, ovat osoittaneet pystyvän tunnistamaan henkilöt heidän kirjoitustottumustensa perusteella (taajuus ja rytmi vaikuttavat riittävän ainutlaatuisilta tunnistamisen mahdollistamiseksi). Koska kirjoittaminen on tietojen syöttämistä, algoritmit voivat kehittyä, kun ne jatkavat näppäilytietojen seurantaa ja analysointia.

Tietyissä tapauksissa konteksti kuitenkin rajoittaa tämän käyttäytymisbiometrisen tiedon tarkkuutta. Eri näppäimistöjen yksilölliset kuviot voivat vaihdella; fyysiset olosuhteet, kuten rannekanavaoireyhtymä tai niveltulehdus, voivat vaikuttaa liikkeeseen. On vaikeaa verrata eri palveluntarjoajien koulutettuja algoritmeja ilman standardeja.

Samaan aikaan kuvantunnistus tarjoaa analyytikoille suuremman määrän dataa, jota voidaan käyttää käyttäytymistutkimuksessa. Vaikka ne eivät ole yhtä tarkkoja tai luotettavia kuin muut biometriset lähestymistavat, kävely- ja asennon biometriikasta on tulossa yhä hyödyllisempiä työkaluja. Nämä ominaisuudet voivat esimerkiksi riittää vahvistamaan identiteetin väkijoukkoja tai julkisilla paikoilla. Euroopan unionin (EU) yleistä tietosuoja-asetusta (GDPR) soveltavien maiden poliisivoimat käyttävät biometrisiä tietoja, kuten kävelyä ja liikettä, arvioidakseen välittömästi uhkaavia tilanteita.

Biometrisen pisteytyksen vaikutukset

Biometrisen pisteytyksen laajempia vaikutuksia voivat olla: 

• Kasvava huoli tekoälyn (AI) mahdollisuudesta tunnistaa/ymmärtää väärin ihmisten käyttäytyminen, erityisesti lainvalvonnassa, mikä voi johtaa laittomiin pidätyksiin.
• Huijarit, jotka matkivat kävely- ja näppäimistön kirjoitusrytmejä soluttautuakseen järjestelmiin erityisesti rahoituslaitoksissa.  
• Biometrinen pisteytys laajenee kuluttajapisteytykseksi, jossa vammaisia ​​tai liikuntarajoitteisia ihmisiä voidaan syrjiä.
• Lisääntyvät keskustelut siitä, voidaanko käyttäytymiseen liittyvät biometriset tiedot, mukaan lukien syketiedot, sisällyttää digitaalisiin tietosuojasäännöksiin.
• Ihmiset voivat kirjautua verkkosivustoille ja sovelluksiin kirjoittamalla käyttäjätunnuksensa.

Pohdittavia kysymyksiä

• Oletko samaa mieltä siitä, että käyttäytymisbiometriset tiedot ovat hyödyllisempiä henkilöllisyyden vahvistamisessa?
• Mitä muita mahdollisia ongelmia tämän tyyppisessä biometrisessä tunnistamisessa voi olla?