Künstliche Intelligenz in Authentifizierungsprozessen

Die Identitätsüberprüfung und Authentifizierung ist in vielen Branchen gesetzlich vorgeschrieben. Diese Regelungen spielen eine entscheidende Rolle im Kampf gegen Wirtschafts- und Finanzkriminalität wie Betrug, Identitätsdiebstahl und Geldwäsche, sowie für die private und wirtschaftliche Sicherheit. Ursprünglich wurden Authentifizierungs- und Verifizierungsverfahren manuell durchgeführt, ein zeitaufwändiger Prozess, der mühsame Detailgenauigkeit und viel Personal erforderte.

Im Zuge des technischen Fortschritts wurden neue digitale Methoden entwickelt, um Authentifizierungs- und Verifizierungsverfahren zu systematisieren und zuverlässiger zu machen als die herkömmlichen, manuellen Verfahren. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in diesen Prozessen hat deren Präzision, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit enorm verbessert. Im Folgenden wollen wir die KI und ihre Rolle in der Authentifizierung etwas genauer unter die Lupe nehmen

Einführung in die Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz, auch bekannt als KI, ist ein weit gefasster Begriff für verschiedene Arten von erfahrungsbasierten Datenverarbeitungstechniken, die die menschliche Entwicklung, Gedankenführung und Entscheidungsfindung nachahmen sollen. Durch Analyse, Erfahrungswerte und Datenerfassung kann die KI unter anderem neue Fähigkeiten erlernen, Betrug erkennen und Sprachbarrieren überwinden. Künstliche Intelligenz hat sich nicht nur in zahlreichen Branchen bewährt, sondern ist sogar zum Standard für Datenauthentifizierung, Identitätsüberprüfung, Objekterkennung in der medizinischen Bildverarbeitung, persönliche Assistenztechnologie und viele weitere Prozesse geworden.

Die Fertigkeiten der KI lassen sich im Wesentlichen in vier Disziplinen unterteilen: maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), Automatisierung und Robotik, sowie maschinelles Sehen.

Maschinelles Lernen: Das maschinelle Lernen ist das Fundament der KI. Diese Technik wird zur Entwicklung und Verfeinerung von Fähigkeiten auf Grundlage von Erfahrungen genutzt. Deep Learning ist eine fortgeschrittenere Form des maschinellen Lernens, bei der mehrere Schichten neuronaler Netze verwendet werden, um Daten zu verarbeiten, zu analysieren und von ihnen zu lernen. Auf dieser Grundlage können dann menschenähnliche Entscheidungen getroffen, neue Fähigkeiten erworben und unabhängig von menschlicher Aufsicht gearbeitet werden.

Natürliche Sprachverarbeitung: Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist eine KI-Technik zur Verarbeitung geschriebener und gesprochener Sprache. Dazu gehört unter anderem die Übersetzung von Sprachen in Schrift- und Audioformaten, die Bearbeitung von Texten, das Verfassen schriftlicher Inhalte und das Generieren von Audio-Antworten. NLP wird beispielsweise in der interaktiven Sprachsteuerung (Interactive Voice Response, IVR), in Übersetzungsprogrammen, Grammatikhilfen und Textverarbeitungsprogrammen eingesetzt.

Automatisierung und Robotik: Automatisierung und Robotik sind zwei eigenständige Formen der künstlichen Intelligenz, die in der Praxis häufig miteinander kombiniert werden. Wie der Name schon vermuten lässt, sorgt die Automatisierung für mehr Effizienz und Genauigkeit, indem häufig wiederkehrende, eintönige und zeitaufwändige Aufgaben automatisiert werden. Sie kommt beispielsweise zur Betrugserkennung in Finanzinstituten oder bei der Dateneingabe und -verwaltung im Geschäftsalltag zum Einsatz. Während die Automatisierung für computergesteuerte Aufgaben konzipiert wurde, ist die Robotik für die Ausführung von körperlichen Aufgaben, wie z. B. Fließbandarbeit in der Produktion oder bestimmte hochpräzise chirurgische Eingriffe, relevant.

Maschinelles Sehen: Maschinelles Sehen, auch bekannt als Computer Vision, ist eine KI-Technik mit der Bilder in Daten umgewandelt werden, die dann automatisch analysiert und auf Unstimmigkeiten untersucht werden können. Maschinelles Sehen ist die Grundlage für allgemein gebräuchliche Funktionen wie die Authentifizierung von Dokumenten, Identitätsprüfungen, oder die Objekt- und Gesichtserkennung. Dieses Verfahren ist in vielen Bereichen nützlich, hat sich aber besonders in der Gesundheits- und Finanzbranche zu einem unverzichtbaren Werkzeug entwickelt.

Entwicklung und Bedeutung des maschinellen Lernens für die KI

Erstmals tauchte der Begriff der künstlichen Intelligenz in den 1920er Jahren auf und wurde durch Science-Fiction populär. In den 1950ern hatte sich die Idee der künstlichen Intelligenz jedoch bereits von einem bloßen Konzept zu einem offiziellen Forschungsgegenstand entwickelt. Zu dieser Zeit gab es schon Computer, deren Funktionalität sich aber auf die einfache Ausführung von Befehlen beschränkte. Da Computer weder über eine Festplatte noch über die dazugehörige Speicherfähigkeit verfügten, ging nach der Ausführung eines Befehls der gesamte Vorgang sofort wieder verloren. An dieser Stelle setzte das maschinelle Lernen zunächst an.

Seit ihrer Entstehung wurde die Technologie des maschinellen Lernens in großen Sprüngen weiterentwickelt und verfeinert. Zu Beginn waren es einfache Schachprogrammen und erste Roboter; seitdem ist das maschinelle Lernen stark gewachsen und zur Grundlage für die meisten KI-Verfahren und -Algorithmen geworden. Algorithmen sind kodierte Lösungen für einzelne technische Probleme. Je nach Zielsetzung gibt es einfache bis hochkomplexe Algorithmen, die viele Arten von Daten verarbeiten oder berechnen können, um das gewünschte Ergebnis zu generieren. Da das maschinelle Lernen die Grundlage der KI und der Technologie insgesamt ist, kommt es praktisch immer dann zum Einsatz, wenn Technologie verwendet wird.

Künstliche Intelligenz in der Authentifizierung

Während bei der Verifizierung zunächst die Identität einer Person mit ihren Ausweisdokumenten abgeglichen wird, überprüft man bei der anschließenden Authentifizierung, ob es sich bei der Person, die versucht, auf ein Konto oder sensible Informationen zuzugreifen, tatsächlich um die betreffende Person handelt. Es gibt drei Arten der Authentifizierung:

Etwas, was man weiß: Passwort, PIN, persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder die Antwort auf eine Sicherheitsfrage.
Etwas, was man besitzt: Objekte, wie z. B. Schlüsselkarten oder Ausweisdokumente.
Etwas, was man ist: Gesichts- oder Iriserkennung, Fingerabdrücke oder andere biometrische Daten.

Die erste Art der Authentifizierung ist traditionell am weitesten verbreitet. Aufgrund der hohen Zahl von Hackerangriffen und Datenschutzverletzungen wird heute jedoch die Multi-Faktor-Authentifizierung - ein Beispiel für die zweite Art der Authentifizierung - bevorzugt, um die Datensicherheit zu gewährleisten. Von den drei Authentifizierungsarten ist die dritte die sicherste. Dieser Authentifikator könnte auch KI-Technologie verwenden, um zu erkennen, ob die Person tatsächlich anwesend ist, was auch als "Liveness Detection" bezeichnet wird.

Während des Verifizierungsprozesses können biometrische Daten als ein weiteres Mittel zur Authentifizierung erhoben werden. Es gibt zwei Arten biometrischer Authentifizierung: die einfache biometrische Authentifizierung und die verhaltensbiometrische Authentifizierung. Ein Beispiel für eine biometrische Authentifizierung wäre die Erfassung eines Daumenabdrucks oder die Gesichtserkennung, um auf ein Konto zuzugreifen. Bei der verhaltensbiometrischen Authentifizierung werden Verhaltensmuster wie das Bewegen der Maus, das Scrollen und Klicken mit einem Touchpad oder das Tippen auf einer Tastatur erfasst. Diese Verhaltensindikatoren werden sorgfältig analysiert, um festzustellen, ob die Bewegungen von einem Menschen oder einem Computer ausgeführt wurden.

Mit der KI als Teil des Authentifizierungsprozesses wurde die Sicherheit deutlich verbessert und die Zahl böswilliger Cyberangriffe und Datenschutzverletzungen reduziert. Die KI hat es Unternehmen außerdem ermöglicht, ihr Angebot und ihren Kundenstamm zu erweitern, Daten effizient zu verarbeiten, und gleichzeitig ein nahtloses und benutzerfreundliches Authentifizierungserlebnis zu bieten.

Herausforderungen und Vorbehalte

KI in der Authentifizierung ist schneller, zuverlässiger und effizienter als manuelle Authentifizierungsverfahren, die auf menschliche Detailtreue und Genauigkeit angewiesen sind. Allerdings löst der weit verbreitete Einsatz von KI bei der Authentifizierung und ähnlichen Verfahren, die personenbezogene Daten oder die öffentliche Sicherheit betreffen, auch Bedenken hinsichtlich der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, der Ethik des Einsatzes von KI im Militär und der Sicherheit neuer Technologien wie selbstfahrende Fahrzeuge aus.

Obwohl die KI in der Authentifizierung eine positive Erfolgsbilanz bei der Betrugsermittlung und Datensicherheit vorweisen kann, werden die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und potenzielle Risiken, die damit einhergehen, immer noch auf den Prüfstein gelegt. Wie bei jeder Innovation gibt es auch hier noch viel Raum für Verbesserung. KI-Algorithmen werden ständig von ihren Entwicklern und der Öffentlichkeit kritisch hinterfragt. Die Aktualisierung und die Entwicklung neuer Algorithmen ist zwar ein großer Arbeitsbereich, der aber in der Regel zu mehr Datensicherheit, Betrugsprävention und Benutzerfreundlichkeit führt. Trotz der unvermeidlichen Herausforderungen und Bedenken, die sich mit der KI in der Authentifizierung ergeben, bleiben die Prognosen für die Zukunft dennoch vielversprechend.

Praktische Anwendungsbereiche

KI-gesteuerte Authentifizierung im Finanzwesen

Finanzeinrichtungen sind für den Schutz der persönlichen Daten und des Geldvermögens ihrer Kunden, Betrugsprävention und wirtschaftliche Stabilität verantwortlich. Diese Verantwortung bringt große Risiken und schwerwiegende Folgen mit sich, sollte es zu Sicherheitsverletzungen, betrügerischen Aktivitäten oder anderen Formen von Finanzkriminalität kommen. Um illegale Aktivitäten zu verhindern, müssen Finanzinstitute sich an bestimmte KYC-Vorschriften (Know Your Customer) halten. Authentifizierungs- und Verifizierungsverfahren müssen ständig weiterentwickelt werden, um verdächtige Aktivitäten zuverlässig zu erkennen und Verbrechen zu unterbinden.

Dank bedeutender technologischer Fortschritte können Finanzinstitute heute über Online-Portale und Smartphone-Apps benutzerfreundliche digitale Dienstleistungen anbieten. Da herkömmliche Authentifizierungsverfahren auf unzuverlässige menschliche Fähigkeiten und Detailgenauigkeit angewiesen waren, ist KI in der Authentifizierung inzwischen zum Standard geworden. KI-gesteuerte Authentifizierungstools wie PXL Ident von PXL Vision verwenden modernste KI-Algorithmen und biometrische Verfahren, um das Einhalten gesetzlicher Vorschriften, konsequente Betrugserkennung und Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten.

Sicherheit von Gesundheitswesen und Patientendaten

Die Einführung von KI im Gesundheitswesen löste unterschiedlichste Reaktionen aus. Der direkte Einsatz in der medizinischen Praxis und Forschung führte zu Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von Patientendaten, während der Einsatz bei der Authentifizierung Online-Gesundheitsportale und Telemedizin sicherer und benutzerfreundlicher gemacht hat.

Um auf digitale Gesundheitsportale zuzugreifen, müssen Patienten eine KI-gesteuerte Multifaktor-Authentifizierung verwenden. Diese Methode gewährleistet eine gute Balance zwischen erhöhter Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und Komfort. Darüber hinaus kann die KI-gesteuerte Authentifizierung zum Schutz von Patientendaten in Krankenhausdatenbanken und zur Prävention von Datenschutzlücken eingesetzt werden. Aufgrund der Sensibilität von Patientendaten könnte eine Sicherheitslücke sowohl für den Patienten als auch für die Einrichtung nachteilig sein. KI in der Authentifizierung ist ein wichtiger Bestandteil des Gesundheitswesens, da sie die höchste Form der Sicherheit bietet, die derzeit existiert.

Fazit

Der Einsatz von KI in der Authentifizierung ermöglicht es Unternehmen, Cyberkriminellen und Betrügern einen Schritt voraus zu sein. Angesichts des derzeitigen Stands der Dinge sind die Zukunftsaussichten für KI in der Authentifizierung positiv und voller Möglichkeiten für Wachstum und Fortschritt.

Da die KI-Technologie ständig weiterentwickelt und an neue Vorschriften und internationale Bestimmungen angepasst wird, wird sie entweder ihre überragende Stellung im Bereich der Informatik beibehalten oder von einer ähnlichen, leistungsfähigeren neuen Erfindung, dem Quantencomputing, überholt werden. Unabhängig von der zukünftigen Entwicklung hat der Einsatz von KI in der Authentifizierung die Datensicherheit und Benutzerfreundlichkeit erheblich verbessert, was sie heute unersetzbar macht.

Was bedeutet KI-Verifizierung?

Die KI-Verifizierung ist ein Verfahren, das kontrolliert und bestätigt, dass die KI-Technologie allen geltenden Vorschriften gerecht wird.

Welche 3 Arten der Authentifizierung gibt es?

Es gibt drei Arten der Authentifizierung: (1) etwas, das man weiß, (2) etwas, das man besitzt, und (3) etwas, das man ist. Die erste Art erfordert Informationen wie eine PIN, ein Passwort oder die Antwort auf eine Sicherheitsfrage. Die zweite Art ist eine konkrete Sache, wie z. B. ein Ausweis oder eine Zugangskarte. Die dritte Art der Authentifizierung nutzt ein individuelles Merkmal, z. B. einen Fingerabdruck, Stimmerkennung oder einen Gesichtsscan.

Was ist KI-Biometrie?

KI-Biometrie bezieht sich auf die Integration von KI mit biometrischen Systemen. In Kombination werden sie zur Identifizierung und Verifizierung von Personen anhand ihrer physischen Merkmale oder ihres Verhaltens eingesetzt. Diese Technologie umfasst Funktionen wie Gesichtserkennung, Fingerabdruckerkennung und Stimmerkennung.

Eine Schlüsselfunktion von KI in der Biometrie ist die Lebenderkennung. Dabei überprüfen KI-Algorithmen die Anwesenheit einer Person in Echtzeit und stellen sicher, dass die Person während des Überprüfungsprozesses physisch anwesend ist. Dies hilft, betrügerische Aktivitäten zu verhindern, wie z. B. die Verwendung von Fotos, Videos oder Masken, um sich als eine andere Person auszugeben.