Integration von EEG und Unterschriften für biometrische Sicherheit

Biometrie geht darum, Personen anhand ihrer einzigartigen körperlichen Merkmale oder Verhaltensweisen zu erkennen. Das kann Dinge wie Fingerabdrücke, Gesichtserkennung oder sogar die Art, wie jemand seinen Namen schreibt, umfassen. Es wird in zwei Hauptbereiche unterteilt: Identifikation, also herauszufinden, wer jemand aus einer Gruppe ist, und Verifikation, was bedeutet, zu bestätigen, dass die Person die ist, die sie sagt, dass sie es ist.

#Bedeutung von Unterschriften in der Biometrie

Eine beliebte Methode zur biometrischen Identifikation ist die Unterschrift. Viele Menschen finden es einfach, ihre handgeschriebene Unterschrift zu benutzen, und sie wird in vielen Bereichen, wie Banken und rechtlichen Angelegenheiten, weit akzeptiert. Die Unterschrift jeder Person ist einzigartig, weil sie ihre individuelle Schreibweise widerspiegelt. Aber ein Nachteil dieser Methode ist, dass man Unterschriften fälschen kann, was eine Herausforderung für die Sicherheit darstellt.

#Herausforderungen mit gefälschten Unterschriften

Fälschungen passieren, wenn jemand versucht, die Unterschrift einer anderen Person nachzuahmen. Das kann beinhalten, den Schreibstil oder die Art und Weise, wie die Unterschrift geformt ist, zu kopieren. Wegen dieses Risikos ist es wichtig, die Sicherheit von unterschriftenbasierten Systemen zu verbessern.

Um die Herausforderungen von Fälschungen anzugehen, könnte eine mögliche Lösung darin bestehen, die Unterschriftenverifikation mit einer anderen Methode zu kombinieren. Das könnte ein stärkeres Sicherheitssystem schaffen, indem zwei verschiedene Methoden verwendet werden, um die Identität einer Person zu bestätigen. Eine vielversprechende Methode ist EEG, das die Gehirnaktivität untersucht.

#Verständnis von EEG

EEG, oder Elektroenzephalographie, misst die elektrische Aktivität im Gehirn. Die Gehirnwellen jedes Einzelnen sind einzigartig, was EEG zu einem starken Kandidaten für die biometrische Identifikation macht. Im Gegensatz zu Unterschriften ist es viel schwieriger, die Gehirnaktivität einer anderen Person nachzuahmen, was eine zuverlässige Sicherheitsebene bieten könnte.

#Erstellung eines neuen Datensatzes: SignEEG v1.0

Diese Studie stellt einen neuen Datensatz namens SignEEG v1.0 vor, der EEG-Daten mit handgeschriebenen Unterschriften kombiniert. Dieser Datensatz umfasst Informationen von 70 Teilnehmern, die an verschiedenen Aufgaben im Zusammenhang mit ihren Unterschriften und ihrer Gehirnaktivität teilnahmen. Dieser duale Ansatz zielt darauf ab, die Benutzeridentifikation und -verifikation zu verbessern.

#Systemaufbau zur Datensammlung

Um Daten zu sammeln, wurde eine kontrollierte Umgebung eingerichtet. Die Teilnehmer sassen in einem ruhigen Raum und waren mit Geräten ausgestattet, um sowohl ihre EEG-Signale als auch ihre Unterschriften aufzuzeichnen. Das verwendete EEG-Gerät ist leicht und einfach einzurichten, was es für verschiedene Forschungsszenarien geeignet macht. Die Teilnehmer wurden angewiesen, vor dem Experiment keinen Alkohol oder Tabak zu konsumieren, um die Qualität der gesammelten Daten zu gewährleisten.

#Details zu den Teilnehmern

Die Studie umfasste 70 gesunde Teilnehmer mit einer Mischung aus Geschlechtern und Altersgruppen. Sie hatten keine neurologischen Störungen oder andere Bedingungen, die ihre Gehirngesundheit beeinträchtigen könnten. Das bedeutet, dass die gesammelten Daten sauberer und zuverlässiger sind. Nach den Sitzungen bewerteten die Teilnehmer ihre Erfahrungen und berichteten von hoher Zufriedenheit und wenig Langeweile oder Unbehagen.

#Verwendete Ausrüstung zur Datensammlung

Für die Studie wurden zwei Hauptgeräte verwendet: das Emotiv Insight Headset für EEG-Daten und ein Wacom-Tablet für Unterschriftendaten. Das Emotiv-Headset erfasst Gehirnwellen durch Sensoren, die auf der Kopfhaut platziert sind, während das Wacom-Tablet die Details erfasst, wie die Teilnehmer ihre Unterschriften in Echtzeit zeichnen.

#Experimentelle Aufgaben

Die Teilnehmer führten verschiedene Aufgaben durch, die sowohl ihre mentalen als auch physischen Fähigkeiten testeten. Diese Aufgaben umfassten:

1. Visualisieren ihrer Unterschrift: Die Teilnehmer wurden aufgefordert, die Augen zu schliessen und darüber nachzudenken, wie ihre Unterschrift aussieht, um ein mentales Bild zu erstellen.

2. Mentales Zeichnen ihrer Unterschrift: In dieser Aufgabe stellten sich die Teilnehmer vor, ihren Namen zu unterschreiben, und simulierten die Bewegungen in ihrem Kopf.

3. Physisches Unterschreiben: Schliesslich unterschrieben die Teilnehmer physisch ihren Namen auf dem Wacom-Tablet, während ihre Gehirnaktivität aufgezeichnet wurde.

#Datensammlungsprozess

Während der Datensammlung erhielten die Teilnehmer akustische Anweisungen, um sie durch die Aufgaben zu führen. Wenn sie sich ausruhten oder über ihre Unterschrift nachdachten, hielten sie die Augen geschlossen. Nach diesen mentalen Aufgaben unterschrieben die Teilnehmer physisch ihren Namen auf dem Tablet. Jede Phase wurde sorgfältig getimt und aufgezeichnet, um die Genauigkeit der Daten zu gewährleisten.

#Ziele der Studie

Der Hauptzweck dieser Studie ist es, zu bewerten, wie gut das neue biometrische System sowohl bei der Identifikation als auch bei der Verifikation der Identitäten der Teilnehmer funktioniert.

• Benutzeridentifikation: Dabei geht es darum, herauszufinden, wer eine Person aus einer grösseren Gruppe ist.

• Benutzerverifikation: Dies ist der Prozess, um zu überprüfen, ob jemand wirklich die Person ist, für die er sich ausgibt.

Vier Aufgaben wurden entwickelt, um diese Ziele zu erreichen:

1. Identifizieren mit mentaler Vorstellung: Diese Aufgabe untersucht, wie gut die EEG-Signale die Unterschrift im Kopf einer Person widerspiegeln.

2. Identifizieren mit motorischer Vorstellung: Diese Aufgabe untersucht, wie sich die Gehirnaktivität verändert, wenn jemand sich vorstellt, seinen Namen zu unterschreiben.

3. Identifizieren durch physische Ausführung: Hierbei wird die Gehirndaten analysiert, während die Teilnehmer physisch ihren Namen unterschreiben.

4. Kombinieren von physischem Unterschreiben mit EEG: Diese Aufgabe kombiniert sowohl ihre physische Unterschrift als auch die Gehirndaten, um zu sehen, wie gut sie zusammenarbeiten.

#Datenverarbeitung

Sobald alle Daten gesammelt waren, mussten sie verarbeitet werden, um ihre Qualität zu gewährleisten. Dazu gehörte das Zerlegen der Daten in kleinere Segmente, das Filtern, um Rauschen zu entfernen, und das Isolieren nützlicher Signale, die mit der Gehirnaktivität und Unterschriften zusammenhängen.

#Merkmalsauswahl

Merkmalsauswahl bedeutet, die Rohdaten zu nehmen und wichtige Informationen herauszuziehen, die helfen können, zwischen verschiedenen Personen zu unterscheiden. Für EEG-Daten beinhaltete dies das Berechnen verschiedener Statistiken, um Muster der Gehirnaktivität zu erfassen. Für Unterschriftendaten konzentrierten sich die Merkmale darauf, wie die Unterschriften gezeichnet wurden, wie Druck und Geschwindigkeit.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Studie bewertete verschiedene Modelle zur Identifikation und Verifikation von Benutzern. Es wurden mehrere Methoden des maschinellen Lernens getestet, und die Ergebnisse zeigten, dass die Kombination von EEG-Signalen mit Unterschriftendaten zu einer besseren Leistung führte.

Modelle wie Random Forest und XGBoost erzielten eine hohe Genauigkeit bei der Identifikation und Verifikation von Benutzern, insbesondere bei der Verwendung von Merkmalen sowohl aus den EEG- als auch aus den Unterschriftendaten. Das zeigt das Potenzial, mehrere Ansätze in Sicherheitssystemen zu nutzen, und bekräftigt, dass ein hybrides Modell effektiver sein kann als die Verwendung nur eines Datentyps.

#Auswirkungen auf zukünftige Forschung

Diese Forschung öffnet die Tür zu vielen zukünftigen Studien. Ein wichtiger Bereich ist die Untersuchung, wie sich die Dynamik der EEG-Signale und das Unterschriftsverhalten im Laufe der Zeit verändern. Durch das Sammeln langfristigerer Daten können Forscher Einblicke gewinnen, wie diese biometrischen Modalitäten interagieren und sich entwickeln, was die Genauigkeit von Identifikations- und Verifikationssystemen potenziell verbessern könnte.

#Fazit

Die Kombination von EEG-Daten mit handgeschriebenen Unterschriften stellt eine neue Grenze in der biometrischen Identifikation dar. Die einzigartige Integration dieser beiden Methoden stärkt nicht nur die Sicherheit, sondern bringt auch neues Verständnis darüber, wie unsere Gehirnaktivität und unser Verhalten zusammenhängen. Die Ergebnisse dieser Studie heben die Effektivität dieses vielschichtigen Ansatzes hervor und ebnen den Weg für weitere Fortschritte in der Biometrie.

Die Zukunft der biometrischen Systeme sieht mit dieser integrierten Methode vielversprechend aus, da Forscher weiterhin Techniken verfeinern und neue Möglichkeiten erkunden. Mit dem technischen Fortschritt können wir erwarten, dass es mehr ausgeklügelte Systeme gibt, die unsere Identität sichern und gleichzeitig einfach zu bedienen und für alle zugänglich sind.