Biometrische Daten wie Fingerabdrücke oder Gesichtserkennung sind heute wichtige Bestandteile von Sicherheitssystemen. Sie gelten als sichere Alternative zu Passwörtern. Dies hat sich jedoch mit dem Aufkommen von Deepfakes geändert. Denn Deepfakes sind durch künstliche Intelligenz (KI) erzeugte Medien, die täuschend echt aussehen. Zudem können sie Gesichtsausdrücke und Stimmen täuschend echt nachahmen und stellen damit eine ernsthafte Bedrohung für biometrische Sicherheitssysteme dar. Sie können also mühelos etablierte Authentifizierungssysteme wie zum Beispiel FaceID umgehen. Damit könnte ein erfolgreicher Angriff mit Deepfakes sensible Daten preisgeben und Unternehmen somit grossen wirtschaftlichen Schaden zufügen.
Business Intelligence in der Biometrie
Business Intelligence (BI) kann hier Abhilfe schaffen, indem Risiken frühzeitig erkannt und minimiert werden. Denn BI-Systeme sind dafür gemacht, grosse Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. In der Biometrie kann BI genutzt werden, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, etwa ungewöhnliche Nutzungsmuster in Authentifizierungssystemen. Auffälligkeiten wie mehrfach fehlgeschlagene Login-Versuche oder ungewöhnliche Zeiten können Hinweise auf mögliche Manipulationen sein. So lassen sich Missbrauchsfälle frühzeitig erkennen und verhindern.
Business Analytics als Abhilfe gegen Deepfakes
Zudem können moderne Analysetechniken wie Maschinelles Lernen (ML) und Predictive Analytics dabei helfen, Deepfakes von echten biometrischen Daten zu unterscheiden. Mit diesen Tools lassen sich Muster in der Nutzung biometrischer Authentifizierungssysteme erkennen, die auf Betrug oder Manipulation hindeuten. So können Unternehmen rechtzeitig Massnahmen ergreifen, bevor es zu einem Datenverlust oder einem Missbrauch kommt.
Wie sicheres Datenmanagement schützt
Biometrische Daten sind einzigartig. Wenn sie einmal preisgegeben werden, lassen sie sich nicht einfach wie Passwörter ändern. Deshalb ist ein sicheres Datenmanagement entscheidend. Unternehmen müssen sicherstellen, dass biometrische Informationen in hochsicheren, verschlüsselten Systemen gespeichert werden. BI-Systeme können Schwachstellen aufdecken, indem sie riesige Mengen an Daten kontinuierlich überwachen und analysieren. Ein Beispiel, wie das funktioniert, ist die Überwachung der Login-Aktivitäten in einem Unternehmen.
Angenommen, ein Mitarbeiter loggt sich normalerweise von einem bestimmten Standort und zu festen Zeiten ein. Plötzlich registriert das BI-System jedoch ein ungewöhnliches Muster. Das System erkennt, dass ein Login-Versuch in den späten Nachtstunden von einem anderen Standort kommt. Wenn eine solche Abweichung des Verhaltens aufgezeichnet wird, markiert das BI-System den Login-Versuch als potenzielle Bedrohung. Durch eine solche Analyse und den Vergleich von typischen Mustern (wie Uhrzeit, Standort, Gerätetyp) kann das System ungewöhnliche Aktivitäten frühzeitig erkennen. Sobald eine Anomalie festgestellt wird, kann das BI-System eine automatische Benachrichtigung an das IT-Sicherheitsteam senden. Dieses Team kann dann Massnahmen ergreifen, wie zum Beispiel eine zusätzliche Authentifizierung anzufordern oder den Zugriff vorübergehend zu sperren, bis die Situation geklärt ist. So bieten BI-Systeme ein Frühwarnsystem, das Risiken schnell identifiziert und Unternehmen ermöglicht, sofortige Schutzmassnahmen zu ergreifen.
Fazit
Dass die Bedrohung durch Deepfakes die biometrischen Authentifizierungsverfahren vor erhebliche Herausforderungen stellt, ist nicht abzuwenden. Daher ist der Einsatz von Business Intelligence (BI) und modernen Analysetechniken wie Maschinelles Lernen unumgänglich. Solche BI-Systeme analysieren grosse Datenmengen und erkennen verdächtige Aktivitäten frühzeitig, während ML und Predictive Analytics helfen, Deepfakes von echten biometrischen Daten zu unterscheiden. Darüber hinaus ist ein sicheres Datenmanagement entscheidend, da biometrische Daten nicht wie Passwörter zurückgesetzt werden können. Somit können sich Unternehmen nur mit einem ganzheitlichen Ansatz aus BI, Analytics und robustem Datenmanagement gegen die Bedrohung durch Deepfakes wappnen.
