Secure Multimodal Biometric Authentication System Involving Ear, Fingerprint and Voice Recognition in Cloud Computing
Bei der sicheren multimodalen biometrischen Authentifizierung werden mehrere biometrische Merkmale zur Authentifizierung der Identität eines Benutzers verwendet. Dieser Ansatz bietet mehr Sicherheit, indem er die Stärken verschiedener biometrischer Authentifizierungsverfahren wie Fingerabdruck-, Iris-, Gesichts- und Stimmerkennung sowie Verhaltensbiometrie kombiniert. Durch die Kombination mehrerer biometrischer Merkmale kann das Risiko falsch positiver und falscher negativer Ergebnisse verringert werden, was zu einem zuverlässigeren und sichereren Authentifizierungsverfahren führt.
Algorithmen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz können zur Entwicklung sicherer multimodaler biometrischer Authentifizierungssysteme eingesetzt werden, die sich an das veränderte Nutzerverhalten und die Umgebungsbedingungen anpassen können. Auch Deep-Learning-Techniken können eingesetzt werden, um die Genauigkeit und Effizienz der biometrischen Erkennung zu verbessern.
Die Kryptografie spielt eine wichtige Rolle bei der Sicherung der biometrischen Daten und der Gewährleistung der Privatsphäre der Nutzer. Die biometrischen Daten sollten vor der Übertragung verschlüsselt werden, und die Verschlüsselungsschlüssel müssen sicher gespeichert und verwaltet werden.
Insgesamt kann eine sichere multimodale biometrische Authentifizierung ein zuverlässiges und sicheres Authentifizierungsverfahren für die Benutzeridentifizierung und Zugangskontrolle bieten. Die Kombination verschiedener biometrischer Merkmale und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die Genauigkeit und Effizienz des Authentifizierungsprozesses verbessern und die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer gewährleisten.
| ISBN: | 9789368310679 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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