User-centered biometric interfaces

Mecke, Lukas Benjamin (2023): User-centered biometric interfaces. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Abstract

Authentication has become an essential part of our daily lives. Examples include using authentication tokens like keys to enter a building or vehicle, or the use of passwords, PINs, and patterns to access digital accounts and devices. However, such traditional approaches start to reach their limits, as the ever-increasing number of required authentications strains both users' memory and time. Biometric methods make use of unique patterns in user physiology or behavior for the purpose of authentication and are proposed as a potential solution. They do not require mental effort, cannot be stolen or forgotten, and can operate in the background with no active user engagement required. However, biometrics also come with drawbacks: their underlying machine learning models mostly act as black-boxes to users while at the same time being prone to systemic biases and inconsistent recognition performance. Users get little insight into what constitutes model decisions, let alone control over the authentication mechanism that is to protect their data. This thesis takes a user-centered approach to both enhance existing interfaces with biometric systems and propose new ones with the aim to facilitate 1) user literacy and 2) agency over the recognition process. We conducted studies to understand user preferences and needs with regard to biometrics and designed biometric interfaces to support users in understanding influencing factors on their authentication and take control over if and when to be recognized. Overall, we explored how biometric interfaces could look like, how they could improve interaction with biometric systems, and if they can contribute to an informed and secure use of biometric authentication.

Abstract

Authentifizierung ist heute zu einem permanenten Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Beispiele dafür sind die Verwendung von Authentifizierungstoken wie Schlüsseln, um ein Gebäude zu betreten oder ein Fahrzeug zu öffnen, oder der Gebrauch von Passwörtern, PINs und Mustern für den Zugriff auf Geräte und digitale Konten. Diese traditionellen Ansätze stoßen jedoch allmählich an ihre Grenzen, da die ständig wachsende Zahl der erforderlichen Authentifizierungen zu einer zunehmenden Belastung für Gedächtnis und Zeit der Benutzenden wird. Biometrische Methoden nutzen einzigartige Muster in der menschlichen Physiologie oder im Verhalten der Nutzenden für die Authentifizierung und können eine mögliche Lösung für diese Herausforderung darstellen. Sie erfordern keine geistige Anstrengung, können nicht gestohlen oder vergessen werden und arbeiten im Hintergrund, ohne dass Benutzende aktiv werden müssen. Biometrische Verfahren haben jedoch auch Nachteile: Die zugrundeliegenden maschinellen Lernmodelle sind meist undurchschaubar, während sie gleichzeitig anfällig für voreingenommene Entscheidungen und inkonsistente Erkennungsleistungen sind. Die Nutzenden erhalten kaum Einblick in die Entscheidungen der Modelle, geschweige denn Kontrolle über den Authentifizierungsmechanismus, der ihre Daten schützen soll. In dieser Arbeit wird ein nutzer-zentrierter Ansatz verfolgt, um sowohl bestehende Schnittstellen zu biometrischen Systemen zu verbessern als auch neue vorzuschlagen. Die Ziele dieser Arbeit sind es 1) die Kenntnis der Nutzenden zu erweitern und ihnen 2) die Kontrolle über biometrische Modelle zu erleichtern. Wir haben Studien durchgeführt, um die Präferenzen und Bedürfnisse in Bezug auf biometrische Systeme zu verstehen und biometrische Schnittstellen zu entwerfen, die die Nutzenden dabei unterstützen, Einflussfaktoren auf ihre Authentifizierung zu verstehen und die Kontrolle darüber zu übernehmen, ob und wann sie erkannt werden. Insgesamt haben wir untersucht, wie biometrische Schnittstellen aussehen könnten, wie sie die Interaktion mit biometrischen Systemen verbessern können und ob sie zu einer informierten und sicheren Nutzung biometrischer Authentifizierungmechanismen beitragen können.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: biometrics, user interfaces, usable security, HCI
• Themengebiete: 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft ; 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
• Fakultäten: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik
• Sprache der Hochschulschrift: Englisch
• Datum der mündlichen Prüfung: 19. Dezember 2023
• 1. Bericht­erstatter:in: Alt, Florian