Biometrische Anforderungen für Windows Hello
Erfahren Sie mehr über die Hardwareanforderungen für biometrische Geräte (wie IR-Kameras und Fingerabdruckleser) zur Unterstützung von Windows Hello.
Begriff
| Begriff | Definition |
|---|---|
| Falschakzeptanzrate (FAR) | Stellt die Anzahl der Fälle dar, in denen eine biometrische Identifikationslösung eine nicht autorisierte Person verifiziert. Dies wird normalerweise als Verhältnis der Anzahl von Instanzen in einer bestimmten Bevölkerungsgröße dargestellt, z. B. 1 zu 100.000. Dies kann auch als Prozentsatz des Auftretens dargestellt werden, beispielsweise 0,001 Prozent. Diese Messung wird häufig als die wichtigste in Bezug auf die Sicherheit des biometrischen Algorithmus betrachtet. |
| True Accept Rate (TAR) | Stellt die Anzahl der Fälle dar, in denen eine biometrische Identifikationslösung den autorisierten Benutzer korrekt verifiziert. Dies wird normalerweise als Prozentsatz dargestellt. Es wird immer angenommen, dass die Summe aus True Accept Rate und False Reject Rate 1 ist. |
| Falsche Ablehnungsrate (FRR) | Stellt die Anzahl der Fälle dar, in denen eine biometrische Identifikationslösung einen autorisierten Benutzer nicht korrekt verifiziert. Sie wird in der Regel als Prozentsatz dargestellt. Die Summe der Richtigakzeptierungsrate und der Falschrückweisungsrate ist 1. |
| Confidence | Das Vertrauen in eine behauptete FAR stellt die Robustheit der Analyse dar, die bei der Verifizierung einer behaupteten FAR durchgeführt wird. Je nach Ziel oder beanspruchter FAR und der Wichtigkeit des Zielanwendungsfalls können Konfidenzniveaus variiert werden. |
| Biometrische Probe | Dies bezieht sich auf die vollständige biometrische Probe, die zur Durchführung einer Verifizierungsoperation erforderlich ist. Beispielsweise ist ein einziger Fingerabdruck erforderlich, um eine Verifizierung durchzuführen. |
| Biometrische Fälschung | Darunter versteht man eine synthetische Nachbildung einer biometrischen Probe. |
Anforderungen an Fingerabdruckleser
Großflächige Sensoren (eine Sensormatrix von 160 x 160 Pixel oder mehr bei einer dpi von 320 oder mehr):
- FAR < 0.001%.
- Effektive, reale FRR mit Antispoofing oder Liveness-Erkennung <10%.
- Abwehrmaßnahmen gegen Präsentationsangriffe sind Voraussetzung.
Small Area-Sensoren (eine Sensormatrix von weniger als 160 x 160 bei einer dpi von 320 oder höher):
- FAR < 0.002%.
- Effektive, reale FRR mit Antispoofing oder Liveness-Erkennung <10%.
- Abwehrmaßnahmen gegen Präsentationsangriffe sind eine Anforderung.
Wischsensoren:
- FAR < 0.002%.
- Effektive, reale FRR mit Antispoofing oder Liveness-Erkennung <10%.
- Antispoofing-Maßnahmen sind eine Voraussetzung.
Anforderungen an die Erkennung von Gesichtsmerkmalen
- FAR < 0.001%.
- TAR > 95%.
Anhang
Die Anzahl der Vergleiche, die erforderlich ist, um ein bestimmtes Maß an Vertrauen in eine beanspruchte FAR zu verifizieren, ist unten aufgeführt:
# of Unique Comparisons = C = 1/((1-Conf)) × 1/((FAR))
wobei FAR die gewünschte False Accept Rate und Conf das gewünschte Vertrauen ist.
Zum Beispiel mit einer gewünschten FAR von 0,001% bei einer Konfidenz von 96%:
# of Unique Comparisons = C = 1/((1-0.96)) × 1/((0.00001))
C = 25 × 100,000
C = 2,500,000
In diesem Fall wären 2.500.000 Vergleiche erforderlich, um das gewünschte Vertrauen in die beanspruchte FAR zu erreichen.
Um die Anzahl einzigartiger biometrischer Proben, n, zu bestimmen, die gesammelt werden müssen, um diese Vergleiche zu erzielen, kann die folgende Formel verwendet werden:
# of Comparisons = n!/2(n-2)!
C = n(n-1)/2
∴ n^2-n = 2C
wobei n die Anzahl eindeutiger biometrischer Proben ist.
In den Fällen, in denen n^2>>n, kann die obige Formel vereinfacht werden zu:
n^2 ≈ 2C
∴ n ≈ √2C
Um mit dem obigen Beispiel fortzufahren, wäre die Anzahl der benötigten eindeutigen biometrischen Proben:
n ≈ √(2×2,500,000)
n ≈ 2,236.1
Das bedeutet, dass etwa 2.237 einzigartige biometrische Proben benötigt werden, um das Vertrauen in die beanspruchte FAR zu überprüfen.