Biometrie: Tot oder lebendig?

Schwedische Forscher haben eine neuartige Prüftechnologie entwickelt, mit der sich biometrische Bilderkennungssysteme vor Betrugsversuchen mit Fotos schützen lassen. "Dass es sich bei der zu überprüfenden Person tatsächlich um einen echten Menschen handelt, ist ein großes Thema in der Biometrie", sagt Josef Bigun, Professor für Signalanalysesysteme an der Universität von Halmstad. Dies gelte insbesondere für die Gesichtserkennung: "Viele aktuelle Systeme können tatsächlich nicht zuverlässig zwischen einem Foto und einem echten Gesicht unterscheiden."

Rudimentäre Abwehrtechnologien gegen solche Betrugsversuche werden zwar bei einigen Erkennungssystemen bereits verwendet – doch ein Ganove kann sie oft bereits umgehen, in dem er ein Foto einfach leicht umbiegt. "Die Biometrie sollte schon ein wenig intelligenter sein", meint Bigun. Die meisten Erkennungssysteme gingen derzeit von der Annahme aus, dass ein Nutzer von Sicherheitsbeamten begleitet würde, die den Prozess überwachen.

Je mehr die Technologie jedoch eingesetzt wird, desto weniger sinnvoll ist diese Option. Einige Firmen wie das japanische Unternehmen Fujitsu verwenden bereits Handgeometrielesegeräte an Geldautomaten, die für die Einzelbenutzung ausgelegt sind. Gesichtserkennungssysteme dürften bald folgen, meint Bigun.

Michael Jones, Bilderkennungsforscher bei den Mitsubishi Electric Research Laboratories im amerikanischen Cambridge, glaubt, dass die Systeme sich künftig auf vielfältige Betrugsversuche einstellen müssten: "Es ist so einfach, sich ein Bild eines Gesichtes zu besorgen. Iris-Scans und Aufnahmen von Fingerabdrücken findet man hingegen nicht so einfach im Internet."

Bigun bekämpft das Problem, in dem er einen Algorithmus entwickelt hat, der den so genannten "Optical Flow" misst – die Bewegungen zweidimensionaler Informationen im dreidimensionalen Raum. Erkannt werden soll unter anderem, wie Teile eines echten Gesichts sich in 3D relativ zueinander bewegen.

Die Gesichtsbiometrie setzt derzeit auf wesentlich einfachere Prozesse, um Fotos zu erkennen. Einer davon: Wie ähnlich ist das aufgenommene Gesicht zu dem Gesichtsabdruck einer bestimmten Person? Da zwei Darstellungen eines Gesichtes nie genau gleich sind, werfen biometrische Systeme gerne Bilder weg, die zu nah am Original liegen. In der Theorie lassen sich so also Betrugsversuche mit genau gleichen Bildern ermitteln. Das lässt sich jedoch leicht umgehen: "Man braucht nur etwas Rauschen beizumischen." Dazu lassen sich einfache Bildbearbeitungsprogramme verwenden, die etwa mit Filtern Punkte auf der Aufnahme verteilen, um kleine Fehler zu erzeugen.

Ein zweiter Ansatz zur Betrugsvermeidung setzt ebenfalls auf den von Bigun favorisierten "Optical Flow", allerdings in vereinfachter Form. Dabei wird die Bewegung zentraler Teile des Gesichts (z.B. Nase, Augen und Ohren) in relativer Position zueinander gesetzt. Das Ziel ist die Erkennung kleiner Bewegungen, die ein Betrüger vollführen würde, wenn er das Foto vor die Kamera hält. Wenn sich nun alle Bereiche des Bildes vollständig linear bewegen, handelt es sich mit großer Wahrscheinlichkeit um ein Foto.

Aber auch hier gibt es Probleme: Es entsteht das Risiko, dass auch eine echte Person abgewiesen wird, weil sie ihr Gesicht zu wenig bewegt. Zudem reicht es wie bereits erwähnt oft aus, das Foto leicht zu biegen, um die Algorithmen aus dem Tritt zu bringen – Bereiche des Bildes bewegen sich dann aus der Sicht der Kamera nicht mehr ganz linear, weil sie nicht mehr auf der gleichen zweidimensionalen Ebene sitzen.

Michael Bronstein, Computerwissenschaftler am israelischen Technion Institute of Technology, sieht noch einen anderen Weg, Fälschungen zu vermeiden: Die Suche nach natürlichen Bewegungen wie etwa dem Augenaufschlag. Aber auch das ließe sich umgehen – mit Videoaufnahmen, so der 3D-Bilderkennungsspezialist.

Sein schwedischer Kollege Bigun setzt daher noch auf einen dritten Schritt zur Kontrolle: "Wir schauen uns an, wie sich ein 3D-Gesicht bewegt. Wichtige Punkte im Gesicht verschieben sich demnach im dreidimensionalen Raum anders als auf einem gebogenen Foto. Dazu gehört etwa die Bewegung eines Ohrs oder einer Nase, wenn der Kopf leicht gedreht wird." Der Grund: Diese Teile eines Fotos befinden sich noch immer auf der gleichen zweidimensionalen Ebene, auch wenn es gebogen wird. Die 3D-Bewegungen sind wesentlich komplexer und folgen einem bestimmten Muster in Relation zueinander. Mit diesen Informationen lässt sich ein System herstellen, das Diskrepanzen tatsächlich aufdecken kann.

In einem Experiment mit 400 qualitativ hochwertigen Fotos und 400 Videoaufnahmen echter Personen ließ sich so eine "Equal Error"-Fehlerrate von 0,5 Prozent erzielen. Dieser Wert gleicht in der Biometrie die Anzahl von unberechtigten Einlässen mit fehlerhaften Abweisungen ab.

"Es macht viel Sinn, solche Verfahren zu verwenden", meint Mark Nixon, Professor für Bilderkennungssysteme an der University of Southampton in Großbritannien. Das Herausfiltern nicht realer Personen sei ein enorm wichtiger Prozess. Bei anderen biometrischen Systemen werde hier bereits agiert – etwa bei Fingerabdrucksystemen. "Da kann man infrarotes Licht oder den Schweiß des Fingers verwenden, um zu ermitteln, dass es sich um eine echte Person handelt."

Laut Bigun lässt sich sein System nur noch dann aushebeln, wenn ein Betrüger eine genaue 3D-Maske eines Gesichtes tragen würde. "Jemand, der einen Masken-Spezialisten aus Hollywood kennt, bekommt das vielleicht hin. Ein ganz normaler Durchschnittsganove aber wohl kaum", meint Mitsubishi-Mann Jones. (bsc)