Illegale Grenzübertritte verhindern

Erkennung von gefälschten Gesichtern: Neue Ansätze gegen die Bedrohung durch Facemorphing
Fortschrittliche Facemorphing-Erkennung im ATHENE-Projekt

Das Fraunhofer IGD arbeitet an Methoden zum sicheren Erkennen und Verhindern von Facemorphing-Attacken. Diese Technologie stellt eine zunehmende Bedrohung für biometrische Sicherheitssysteme dar. Kriminelle nutzen Facemorphing, um sich eine alternative Identität zu verschaffen und so unerkannt in andere Länder zu reisen. Was nach einfacher Photoshop-Spielerei klingt, wird zunehmend zu einer Bedrohung. Face-Morphing ist eine Technik, bei der die Merkmale mehrerer Gesichter in einem einzigen Bild vereint werden. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen werden die Gesichtszüge, Strukturen und Muster analysiert und kombiniert. Dadurch lässt sich beispielsweise das eigene Gesicht mit dem eines Freundes oder Prominenten verschmelzen, was zu faszinierenden und witzigen Ergebnissen führen kann.

Aber auch Kriminelle verwenden diese Methode, um ihre Identität mit manipulierten Passbildern zu verschleiern und unbemerkt Grenzkontrollen zu passieren. Dabei wird ein Passfoto erstellt, das biometrische Merkmale mehrerer Personen kombiniert und bei der Beantragung eines Ausweises verwendet. "Weder das menschliche Auge noch eine Maschine erkennen diesen Betrug", erklärt Florian Kirchbuchner, Experte für Biometrie am Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD.

Insbesondere bei Passkontrollen an Flughäfen werden Identitätsprüfungen massenhaft maschinell durchgeführt. Kriminelle nutzen die Gelegenheit und versuchen mit manipulierten Bildern einzureisen. "Ein gemorphetes Bild bleibt oft unentdeckt, da biometrische Systeme darauf trainiert werden, gewisse Veränderungen im Gesicht ihres Gegenübers zu akzeptieren", sagt Kirchbuchner.

Forschende des Fraunhofer IGD arbeiten daher aktuell an Erkennungsalgorithmen, die so konzipiert sind, dass sie unbekannte Angriffe erwarten. "Unser Ziel ist es, eine verallgemeinerte Facemorphing-Erkennung zu schaffen und so schneller als die Kriminellen zu sein", sagt Kirchbuchner. Dazu morpht das Fraunhofer IGD im Rahmen von ATHENE, dem Nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit, unter anderem auch selbst Bilder. Die Forschungsgruppe setzt auf Technologien des Deep Learnings und der Künstlichen Intelligenz (KI). "Wir nutzen generative adversarische Netzwerke, um vollständig maschinell neue Gesichter zu erzeugen, die Eigenschaften von beiden ursprünglichen Gesichtern besitzen", erläutert Kirchbuchner. "So können wir potenzielle Angriffsmethoden vorwegnehmen und unsere Erkennungssysteme darauf vorbereiten."

Maschinelles Lernen zur Bekämpfung unbekannter Angriffe
In den ATHENE-Projekten arbeiten die Forschenden neben dem Identitätsmanagement auch an der Qualitätskontrolle von Gesichtsbilddaten. Ein weiteres Forschungsprojekt konzentriert sich auf die Nutzung von Biometrie in eingebetteten Systemen, also fest integrierten Systemen mit spezifischen Aufgaben und begrenzter Rechenkapazität wie bei Zugangskontrollen. Ziel ist es, Biometrie auf Mobiltelefonen oder in Augmente-Reality-Kameras so einzusetzen, dass sie die Sicherheit spürbar erhöht. "Ein möglicher Anwendungsfall sind Head-Mounted Displays, wie sie in VR/AR-Anwendungen und im Metaverse genutzt werden z.B. zur Unterstützung der Beamten bei der Grenzkontrolle oder auch zur Identifizierung des Nutzers selbst. Dabei kann der Träger anhand der Augenregion eindeutig identifiziert werden, selbst bei unterschiedlichen Augenpositionen und Bewegungen", erklärt Kirchbuchner. (Fraunhofer IGD: ra)

eingetragen: 01.12.24
Newsletterlauf: 05.12.24

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