Biometrische Authentifizierung wie Fingerabdruck- und Iris-Scans sind ein fester Bestandteil jedes Spionagefilms, und der Versuch, diese Sicherheitsmassnahmen zu umgehen, ist oft ein zentraler Punkt der Handlung. Heutzutage ist diese Technologie jedoch nicht mehr nur auf Spione beschränkt, da die Verifizierung von Fingerabdrücken und die Gesichtserkennung heute zu den üblichen Funktionen vieler unserer Telefone gehören.
Jetzt haben Forscher eine neue potenzielle Geruchsoption für das biometrische Sicherheits-Toolkit entwickelt: Ihren Atem. In einem Bericht, der in der Zeitschrift Chemical Communications veröffentlicht wurde, haben Forscher des Instituts für Materialchemie und -technik der Universität Kyushu in Zusammenarbeit mit der Universität Tokio einen Geruchssensor entwickelt, der in der Lage ist, Personen durch die Analyse der Verbindungen in ihrem Atem zu identifizieren.
In Kombination mit maschinellem Lernen konnte diese "künstliche Nase", die mit einem 16-Kanal-Sensor-Array ausgestattet ist, bis zu 20 Personen mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von über 97 % identifizieren.
Im Zeitalter von Information und Technologie ist die biometrische Authentifizierung ein wichtiger Weg, um wertvolle Güter zu schützen. Von den üblichen Verdächtigen wie Fingerabdrücken, Handabdrücken, Stimmen und Gesichtern bis hin zu den weniger verbreiteten Optionen wie Ohrgeräuschen und Fingervenen gibt es eine Vielzahl von biometrischen Merkmalen, die Maschinen zur Identifizierung nutzen können.
"Diese Techniken beruhen auf der physischen Einzigartigkeit eines jeden Menschen, sind aber nicht narrensicher. Körperliche Merkmale können kopiert oder sogar durch Verletzungen beeinträchtigt werden", erklärt Chaiyanut Jirayupat, Erstautor der Studie. "In jüngster Zeit hat sich der menschliche Geruch als eine neue Klasse biometrischer Authentifizierung herauskristallisiert, die im Wesentlichen die einzigartige chemische Zusammensetzung des Menschen nutzt, um zu bestätigen, wer er ist".
Ein solches Ziel sind perkutane Gasverbindungen, die von der Haut produziert werden. Diese Methoden stossen jedoch an ihre Grenzen, da die Haut keine ausreichend hohe Konzentration flüchtiger Verbindungen produziert, um von Maschinen erkannt zu werden.
Deshalb hat das Team untersucht, ob stattdessen die menschliche Atemluft verwendet werden kann.
"Die Konzentration flüchtiger Verbindungen auf der Haut kann bis zu einigen Teilen pro Milliarde oder Billionen betragen, während die mit der Atemluft ausgeatmeten Verbindungen bis zu Teilen pro Million reichen können", so Jirayupat weiter. "Die menschliche Atemluft wurde bereits dazu verwendet, um festzustellen, ob eine Person an Krebs, Diabetes oder sogar COVID-19 erkrankt ist.
Das Team begann mit der Analyse der Atemluft von Probanden, um herauszufinden, welche Verbindungen für die biometrische Authentifizierung verwendet werden könnten. Insgesamt wurden 28 Verbindungen als brauchbare Optionen gefunden.
Auf dieser Grundlage entwickelten sie ein Geruchssensor-Array mit 16 Kanälen, von denen jeder einen bestimmten Bereich von Verbindungen identifizieren konnte. Die Sensordaten wurden dann an ein maschinelles Lernsystem weitergeleitet, das die Zusammensetzung des Atems jeder Person analysierte und ein Profil erstellte, das zur Unterscheidung einer Person verwendet werden konnte.
Die Forscher testeten das System mit Atemproben von sechs Personen und stellten fest, dass es Personen mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 97,8 % identifizieren konnte. Dieser hohe Genauigkeitsgrad blieb auch dann erhalten, als die Probengrösse auf 20 Personen erhöht wurde.
"Es handelte sich um eine heterogene Gruppe von Personen unterschiedlichen Alters, Geschlechts und unterschiedlicher Nationalität. Es ist ermutigend, eine so hohe Genauigkeit in allen Bereichen zu sehen", erklärt Takeshi Yanagida, der Leiter der Studie.
Dennoch räumt er ein, dass noch mehr Arbeit nötig ist, bevor es auf Ihrem nächsten Smartphone landet.
"In dieser Arbeit mussten unsere Probanden vor dem Test sechs Stunden fasten", schliesst Yanagida. "Wir haben eine gute Grundlage geschaffen. Der nächste Schritt wird sein, diese Technik so zu verfeinern, dass sie unabhängig von der Ernährung funktioniert. Glücklicherweise hat unsere aktuelle Studie gezeigt, dass dieses Hindernis durch das Hinzufügen weiterer Sensoren und das Sammeln weiterer Daten überwunden werden kann."
Literatur
Chaiyanut Jirayupat et al.; Breath odor-based individual authentication by an artificial olfactory sensor system and machine learning; Chem. Commun., 2022,58, 6377-6380
