Der Geruchssensor kann Personen authentifizieren, indem er ihren Atem analysiert

Biometrische Authentifizierung wie Fingerabdruck- und Iris-Scans sind ein fester Bestandteil jedes Spionagefilms, und der Versuch, diese Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen, ist oft ein zentraler Handlungspunkt. Heutzutage ist die Technologie jedoch nicht auf Spione beschränkt, da die Überprüfung von Fingerabdrücken und die Gesichtserkennung mittlerweile gängige Funktionen vieler unserer Telefone sind.

Jetzt haben Forscher eine neue potenzielle Geruchsoption für das biometrische Sicherheits-Toolkit entwickelt: Ihren Atem. In einem Bericht veröffentlicht in Chemische Kommunikationhaben Forscher des Institute for Materials Chemistry and Engineering der Kyushu University in Zusammenarbeit mit der University of Tokyo einen Geruchssensor entwickelt, der in der Lage ist, Personen durch die Analyse der Verbindungen in ihrem Atem zu identifizieren.

In Kombination mit maschinellem Lernen war diese „künstliche Nase“, die mit einem 16-Kanal-Sensorarray ausgestattet war, in der Lage, bis zu 20 Personen mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von mehr als 97 % zu authentifizieren.

In diesem Informations- und Technologiezeitalter ist die biometrische Authentifizierung ein entscheidender Weg, um wertvolle Vermögenswerte zu schützen. Von den üblichen Verdächtigen wie Fingerabdrücken, Handabdrücken, Stimmen und Gesichtern bis hin zu den weniger verbreiteten Optionen der Ohrakustik und Fingervenen gibt es eine Vielzahl von biometrischen Daten, die Maschinen verwenden können, um Sie zu identifizieren.

Diese Techniken beruhen auf der körperlichen Einzigartigkeit jedes Individuums, sind aber nicht narrensicher. Physikalische Eigenschaften können kopiert oder sogar durch Verletzungen beeinträchtigt werden. Vor kurzem hat sich der menschliche Geruch als eine neue Klasse der biometrischen Authentifizierung herauskristallisiert, die im Wesentlichen Ihre einzigartige chemische Zusammensetzung verwendet, um zu bestätigen, wer Sie sind.“

Chaiyanut Jirayupat, Erstautorin der Studie

Ein solches Ziel waren perkutane Gasverbindungen, die von Ihrer Haut produziert werden. Diese Methoden haben jedoch ihre Grenzen, da die Haut keine ausreichend hohe Konzentration an flüchtigen Verbindungen produziert, um Maschinen zu erkennen.

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Also wandte sich das Team der Frage zu, ob stattdessen menschlicher Atem verwendet werden könnte.

„Die Konzentration flüchtiger Verbindungen aus der Haut kann bis zu mehreren Teilen pro Milliarde oder Billionen betragen, während Verbindungen, die aus dem Atem ausgeatmet werden, bis zu Teilen pro Million betragen können“, fährt Jirayupat fort. „Tatsächlich wurde der menschliche Atem bereits verwendet, um festzustellen, ob eine Person an Krebs, Diabetes und sogar COVID-19 leidet.“

Das Team analysierte zunächst den Atem der Probanden, um festzustellen, welche Verbindungen für die biometrische Authentifizierung verwendet werden könnten. Insgesamt 28 Verbindungen erwiesen sich als praktikable Optionen.

Darauf aufbauend entwickelten sie ein Geruchssensorarray mit 16 Kanälen, die jeweils eine bestimmte Reihe von Verbindungen identifizieren konnten. Die Sensordaten wurden dann an ein maschinelles Lernsystem weitergegeben, um die Zusammensetzung des Atems jeder Person zu analysieren und ein Profil zu entwickeln, das zur Unterscheidung einer Person verwendet werden kann.

Beim Testen des Systems mit Atemproben von sechs Personen stellten die Forscher fest, dass es Personen mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 97,8 % identifizieren konnte. Dieses hohe Maß an Genauigkeit blieb auch dann bestehen, als die Stichprobengröße auf 20 Personen erhöht wurde.

„Dies war eine vielfältige Gruppe von Personen unterschiedlichen Alters, Geschlechts und Nationalität. Es ist ermutigend, eine so hohe Genauigkeit auf breiter Front zu sehen“, erklärt Takeshi Yanagida, der die Studie leitete.

Nichtsdestotrotz gibt er zu, dass noch mehr Arbeit erforderlich ist, bevor es auf Ihrem nächsten Smartphone ankommt.

„Bei dieser Arbeit mussten unsere Probanden vor dem Test sechs Stunden fasten“, schließt Yanagida. „Wir haben eine gute Grundlage entwickelt. Der nächste Schritt wird darin bestehen, diese Technik so zu verfeinern, dass sie unabhängig von der Ernährung funktioniert. Glücklicherweise hat unsere aktuelle Studie gezeigt, dass das Hinzufügen von mehr Sensoren und das Sammeln von mehr Daten dieses Hindernis überwinden können.“

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Quelle:

Zeitschriftenreferenz:

Jirayupat, C., et al. (2022) Atemgeruchsbasierte individuelle Authentifizierung durch ein künstliches Geruchssensorsystem und maschinelles Lernen. Chemische Kommunikation. doi.org/10.1039/d1cc06384g.

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