Biometrische scores: Gedragsbiometrie kan identiteiten nauwkeuriger verifiëren

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 13 februari 2023

Samenvatting inzicht

Gedragsbiometrische gegevens kunnen patronen in de acties van mensen onthullen en veel onthullen over wie ze zijn, wat ze denken en wat ze waarschijnlijk zullen doen. Gedragsbiometrie maakt gebruik van machine learning om honderden verschillende biometrische metingen te interpreteren om te identificeren, authenticeren, aansporen, belonen en straffen.

Biometrische scorecontext

Gedragsbiometrische gegevens zijn een techniek om zelfs de kleinste variaties in menselijk gedrag te analyseren. De uitdrukking staat vaak in contrast met fysieke of fysiologische biometrie, die menselijke kenmerken zoals iris of vingerafdrukken beschrijft. Instrumenten voor gedragsbiometrie kunnen individuen identificeren op basis van patronen in hun activiteit, zoals gang of toetsaanslagdynamiek. Deze tools worden steeds vaker gebruikt door financiële instellingen, bedrijven, overheden en retailers voor gebruikersauthenticatie. 

In tegenstelling tot traditionele verificatietechnologieën die werken wanneer de gegevens van een persoon worden verzameld (bijvoorbeeld door op een knop te drukken), kunnen gedragsbiometrische systemen automatisch authenticeren. Deze biometrische gegevens vergelijken het unieke gedragspatroon van een individu met gedrag uit het verleden om hun identiteit vast te stellen. Dit proces kan continu worden uitgevoerd tijdens een actieve sessie of door specifiek gedrag vast te leggen.

Het gedrag kan worden vastgelegd door een bestaand apparaat, zoals een smartphone of laptop, of door een speciale machine, zoals een sensor die speciaal is ontworpen voor het meten van voetstappen (bijvoorbeeld loopherkenning). De biometrische analyse levert een resultaat op dat de waarschijnlijkheid weergeeft dat de persoon die de acties uitvoert degene is die het basisgedrag van het systeem heeft vastgesteld. Als het gedrag van een klant buiten het verwachte profiel valt, worden aanvullende authenticatiemaatregelen genomen, zoals vingerafdruk- of gezichtsscans. Deze functie zou accountovername, oplichting via social engineering en het witwassen van geld beter kunnen voorkomen dan traditionele biometrische gegevens.

Disruptieve impact

Een op gedrag gebaseerde benadering, zoals bewegingen, toetsaanslagen en telefoonbewegingen, kan autoriteiten helpen iemand veilig te identificeren in situaties waarin fysieke kenmerken verborgen zijn (bijvoorbeeld het gebruik van gezichtsmaskers of handschoenen). Bovendien is aangetoond dat oplossingen die afhankelijk zijn van toetsaanslagen voor computergebaseerde identiteitsverificatie, personen kunnen identificeren op basis van hun typegewoonten (de frequentie en ritmes lijken uniek genoeg om identificatie vast te stellen). Omdat typen een vorm van gegevensinvoer is, kunnen de algoritmen verbeteren naarmate ze toetsaanslaginformatie blijven volgen en analyseren.

In bepaalde gevallen beperkt de context echter de nauwkeurigheid van deze gedragsbiometrie. Individuele patronen op verschillende toetsenborden kunnen variëren; fysieke aandoeningen zoals carpaal tunnel syndroom of artritis kunnen beweging beïnvloeden. Zonder standaarden is het moeilijk om de getrainde algoritmen van de verschillende providers te vergelijken.

Ondertussen biedt beeldherkenning analisten grotere hoeveelheden gegevens die kunnen worden gebruikt voor gedragsonderzoek. Hoewel ze niet zo nauwkeurig of betrouwbaar zijn als andere biometrische benaderingen, worden loop- en houdingsbiometrie steeds bruikbare hulpmiddelen. Deze kenmerken kunnen bijvoorbeeld voldoende zijn om identiteit vast te stellen in menigten of openbare plaatsen. Politiekorpsen in landen die de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de Europese Unie (EU) implementeren, gebruiken biometrische gegevens, zoals loop- en bewegingsgegevens, om bedreigende situaties onmiddellijk te beoordelen.

Implicaties van biometrische scores

Bredere implicaties van biometrische scores kunnen zijn: 

• Toenemende bezorgdheid over het potentieel van kunstmatige intelligentie (AI) om menselijk gedrag verkeerd te identificeren/verkeerd te begrijpen, vooral bij wetshandhaving, wat kan leiden tot onrechtmatige arrestaties.
• Fraudeurs die loop- en toetsenbordritmes nabootsen om systemen te infiltreren, met name in financiële instellingen.  
• Biometrische scores breiden zich uit naar consumentenscores waar mensen met een handicap/beperkte mobiliteit kunnen worden gediscrimineerd.
• Toenemende discussies over de vraag of gedragsbiometrische gegevens, waaronder hartslag, kunnen worden opgenomen in digitale privacyregelgeving.
• Mensen kunnen inloggen op websites en apps door hun gebruikersnaam in te typen.

Vragen om te overwegen

• Bent u het ermee eens dat gedragsbiometrie nuttiger zal zijn voor identiteitsverificatie?
• Welke andere potentiële problemen kan dit type biometrische identificatie hebben?