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
False Accept Rate (FAR) Stellt die Anzahl der Instanzen dar, in denen eine biometrische Identifizierungslösung eine nicht autorisierte Person überprüft. Dies wird normalerweise als Verhältnis der Anzahl von Instanzen in einer bestimmten Bevölkerungsgröße dargestellt, z. B. 1 in 100.000. Dies kann auch als Prozentsatz des Vorkommens dargestellt werden, z. B. 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 Instanzen dar, für die eine biometrische Identifizierungslösung den autorisierten Benutzer korrekt überprüft. Dies wird normalerweise als Prozentsatz dargestellt. Es wird immer gehalten, dass die Summe der "True Accept Rate" und "False Reject Rate" 1 ist.
False Reject Rate (FRR) Stellt die Anzahl der Instanzen dar, die eine biometrische Identifizierungslösung nicht überprüft, um einen autorisierten Benutzer ordnungsgemäß zu überprüfen. 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 Überprüfung eines behaupteten FAR durchgeführt wurde. Je nach Ziel oder Anspruch FAR und der Wichtigkeit des Zielanwendungsfalles können Konfidenzniveaus unterschiedlich sein.
Biometrische Stichprobe Dies bezieht sich auf die vollständige biometrische Stichprobe, die zum Ausführen eines Überprüfungsvorgangs erforderlich ist. Beispielsweise ist ein einzelner Fingerabdruck erforderlich, um eine Überprüfung durchzuführen.
Biometrische Spoofung Dies bezieht sich auf ein synthetisches Replikat einer biometrischen Stichprobe.

Anforderungen für Fingerabdruckleser

Großbereichssensoren (eine Sensormatrix von 160 x160 Pixel oder mehr bei einem DPI-Wert von 320 oder höher):

  • FAR < 0,001%.
  • Effektive, reale FRR mit Antispoofing- oder Livenesserkennung <10 %.
  • Präsentationsangriffsschutzmaßnahmen sind eine Anforderung.

Kleine Flächensensoren (eine Sensormatrix von weniger als 160x160 bei einem DPI von 320 oder höher):

  • FAR < 0,002%.
  • Effektive, reale FRR mit Antispoofing- oder Livenesserkennung <10 %.
  • Präsentationsangriffsschutzmaßnahmen sind eine Anforderung.

Wischen von Sensoren:

  • FAR < 0,002%.
  • Effektive, reale FRR mit Antispoofing- oder Livenesserkennung <10 %.
  • Antispoofing-Maßnahmen sind eine Anforderung.

Anforderungen an die Gesichtsfunktionserkennung

  • FAR < 0,001%.
  • TAR > 95%.

Anhang

Die Anzahl der Vergleiche, die erforderlich sind, um ein bestimmtes Konfidenzniveau in einem behaupteten FAR zu überprüfen, wird unten gezeigt:

# of Unique Comparisons = C = 1/((1-Conf)) × 1/((FAR))

wo FAR die gewünschte False Accept Rate und Conf ist die gewünschte Konfidenz.

Beispielsweise mit einem gewünschten FAR von 0,001% mit 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 behauptete FAR zu erreichen.

Um die Anzahl der eindeutigen biometrischen Proben zu ermitteln, die gesammelt werden sollen, 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

dabei handelt es sich um die Anzahl der eindeutigen biometrischen Proben.

In den Fällen, in denen n^2>>n, die obige Formel vereinfacht werden kann:

n^2 ≈ 2C

∴ n ≈ √2C

Im obigen Beispiel wäre die Anzahl der eindeutigen biometrischen Proben erforderlich:

n ≈ √(2×2,500,000)

n ≈ 2,236.1

Dies bedeutet, dass etwa 2.237 eindeutige biometrische Proben erforderlich sind, um das Vertrauen in die behauptete FAR zu überprüfen.

Windows Hello-Gesichtsauthentifizierung

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