Functional Biometrics – Körperreflektionen als neue Klasse der biometrischen Autentifizierungssysteme

• Antragsteller: Professor Dr. Stefan Schneegass
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 426052422

• Erstellungsjahr: 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das Functional-Biometrics-Projekt führt eine neue Kategorie von biometrischen Verfahren ein, die Körperreaktionen zur Identifikation von Nutzern nutzt. Im Gegensatz zu traditionellen biometrischen Verfahren basiert die funktionale Biometrie darauf, wie der Körper auf externe Reize wie Schall, Wärme, visuelle Reize oder elektrische Signale reagiert. Diese Reaktionen werden analysiert und als biometrische Merkmale interpretiert, die sowohl vom Körper des Nutzers als auch von den bereitgestellten Reizen abhängen. Durch eine Änderung der Reize kann das biometrische Merkmal verändert werden, was einen erheblichen Fortschritt im Vergleich zu traditionellen biometrischen Verfahren wie Fingerabdrücken darstellt. Gleichzeitig verfolgt die Idee der funktionalen Biometrie das Ziel, implizit zu sein und den Nutzer nicht mit der zusätzlichen Aufgabe des Einloggens zu belasten. Das Potenzial der funktionalen Biometrie, traditionelle passwortbasierte Systeme zu ersetzen, ist besonders überzeugend, da es sowohl Sicherheits- als auch Nutzbarkeitsaspekte in einer zunehmend digitalisierten Welt adressiert. In diesem Projekt wurden mehrere Prototypen entwickelt, die den Einsatz verschiedener Reize und Sensormethoden als Biometrie erforschten. Dazu gehören Schallwellen, die durch den Körper wandern, Wärmeausbreitung und Reaktionen auf elektrische Muskelstimulation. Diese Experimente zeigten, wie funktionale Biometrie angewendet werden kann. Zusätzlich zu den auf der Haut basierenden Prototypen konzentrierte sich das Projekt auch auf funktionale biometrische Ansätze, die kognitive Aspekte einbeziehen. So wurden beispielsweise das Blickverhalten und die Kopfbewegungen der Nutzer als einzigartige biometrische Merkmale untersucht, die durch visuelle Reize (z. B. ein fliegendes Objekt in der virtuellen Realität) gesteuert werden.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Gaze-based Authentication in Virtual Reality. ACM Symposium on Eye Tracking Research and Applications, 1-2. ACM.
  Liebers, Jonathan & Schneegass, Stefan
  
• Introducing Functional Biometrics: Using Body-Reflections as a Novel Class of Biometric Authentication Systems. Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1-7. ACM.
  Liebers, Jonathan & Schneegass, Stefan
  
• Understanding User Identification in Virtual Reality Through Behavioral Biometrics and the Effect of Body Normalization. Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1-11. ACM.
  Liebers, Jonathan; Abdelaziz, Mark; Mecke, Lukas; Saad, Alia; Auda, Jonas; Gruenefeld, Uwe; Alt, Florian & Schneegass, Stefan
  
• Using Gaze Behavior and Head Orientation for Implicit Identification in Virtual Reality. Proceedings of the 27th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology, 1-9. ACM.
  Liebers, Jonathan; Horn, Patrick; Burschik, Christian; Gruenefeld, Uwe & Schneegass, Stefan
  
• Identifying Users by Their Hand Tracking Data in Augmented and Virtual Reality. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 409-424.
  Liebers, Jonathan; Brockel, Sascha; Gruenefeld, Uwe & Schneegass, Stefan
  
• Single-Sign-On in Smart Homes using Continuous Authentication. Proceedings of the 21st International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia, 270-272. ACM.
  Liebers, Jonathan; Wittig, Nick; Janzon, Simon; Golkar, Pedram; Moruf, Hakeem; Wakeu, Kontchipo Wilfried Forentin; Gruenefeld, Uwe & Schneegass, Stefan
  
• Exploring the Stability of Behavioral Biometrics in Virtual Reality in a Remote Field Study: Towards Implicit and Continuous User Identification through Body Movements. 29th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology, 1-12. ACM.
  Liebers, Jonathan; Burschik, Christian; Gruenefeld, Uwe & Schneegass, Stefan
  
• Introduction to Authentication using Behavioral Biometrics. Extended Abstracts of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1-4. ACM.
  Liebers, Jonathan; Gruenefeld, Uwe; Buschek, Daniel; Alt, Florian & Schneegass, Stefan
  
• Kinetic Signatures: A Systematic Investigation of Movement-Based User Identification in Virtual Reality. Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1-19. ACM.
  Liebers, Jonathan; Laskowski, Patrick; Rademaker, Florian; Sabel, Leon; Hoppen, Jordan; Gruenefeld, Uwe & Schneegass, Stefan
  
• Useckit: An Open-Source Deep-Learning Toolkit Bundling State-Of-The-Art Algorithms for Evaluating Behavioral Biometrics. 2024 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB), 1-10. IEEE.
  Liebers, Jonathan; Kley, Tristan; Liebers, Carina; Gruenefeld, Uwe & Schneegass, Stefan