Mathematik und Authentifikation

Moderne Authentifikationsmethoden befassen sich mit der Untersuchung von Objekten, die entweder sehr ähnlich sind (z.B. Fälschung-Authentifikation bei Banknoten oder Sicherheitsdokumenten, spektroskopische geschlechtsspezifische Analyse von Embryonen) oder die Datenmenge, worauf eine Untersuchung durchgeführt wird, enorm groß ist (z.B. Personen-Authentifikation über Retinascan oder Fingerabdruck). Solche Problemstellungen sind an die intelligenten Systeme angewiesen, da die menschlichen Fähigkeiten hier an ihre Grenzen stoßen.

Authentifikation ist ein interdisziplinäres naturwissenschaftliches Gebiet aus Mathematik, Algorithmik, Photonik und physikochemischer Analyse, welches ein sich rasant entwickelndes Zukunftsfeld in der Forschung darstellt.Authentifikationsaufgaben sind ausschließlich mit komplexen Methoden zu bewältigen. Hierzu gehört das Betrachten verschiedener Disziplinen, um effektive Lösungen zu erforschen, damit diese industriell angewendet und in intelligente, unter anderem auch mobile, Systeme umgesetzt werden können. Dabei haben sich die erarbeiteten Lösungen immer an der Anwendungsrealität zu messen.

Die Anwendungsgebiete der Authentifikation sind sehr vielfältig. Dazu zählen Qualitätssicherung in der Produktherstellung, Erkennung von Manipulationen und Sicherheitskonzepte für Produktionsanlagen, Authentifikation von Sicherheitsdokumenten und Verpackungen – besonders im Pharmabereich –, aber auch in der Analyse von weiteren physischen Objekten, die in einer Wertschöpfungskette authentifiziert werden müssen. Ein wichtiges Anwendungsgebiet konzentriert sich dabei auf Lösungen für die Authentifikation seltener oder schwer diagnostizierbarer Erkrankungen und deren Früherkennung, Konzepte für individualisierte Darreichungsformen und Dosierungen sowie Fragestellungen der Systemmedizin – besonders ausgerichtet auf telemedizinische Ansätze und Mobile-Health-Anwendungen. 

Der Forschungsbereich Authentifikation ist auf wissenschaftliche Themen wie Feature Engineering, Form- und Mustererkennung, Signal- und Bildverarbeitung, Datenanalyse und Maschinelles Lernen und deren Automation für Detektions- und Identifikationsanwendungen ausgerichtet. Methoden der künstlichen Intelligenz spielen dabei eine essentielle Rolle, da Fragestellungen der Authentifikation nur mit solchen Methoden realisierbar sind. Eine besondere Herausforderung liegt dabei in der Tatsache, dass die klassischen etablierten KI-Methoden für Authentifikationsanwendungen nicht geeignet sind. Somit besteht hier ein großer Forschungsbedarf. Angrenzende Forschungsbereiche sind außerdem Daten- und Dimensionsreduktion, Lösungen für schlechtkonditionierte Problemstellungen mit dem Fokus auf Robustheit, Ressourcen-Effizienz, Echtzeitfähigkeit und Zuverlässigkeit von entwickelten algorithmischen Lösungen. Ein weiteres Augenmerk ist auf die Portabilität und Kostenoptimierung für intelligente technische Authentifikationssysteme gerichtet.

Zum Ursprung des Bereichs Authentifikation gehören zahlreiche Forschungsprojekte am inIT, im Zuge derer neue Technologien in der Sicherheitstechnik entwickelt wurden, die sowohl Sicherheitsmerkmale als auch deren Verifikation umfassen. Die Forschungsprojekte entstanden aus einer engen Kooperation mit dem Großindustriepartner Koenig & Bauer AG (Würzburg, Deutschland) und dessen Tochterunternehmen KBA-Notasys SA (Lausanne, Schweiz). Koenig & Bauer ist seit über 200 Jahren durch innovative Entwicklungen und Impulse der Motor der traditionellen deutschen Druckindustrie, unter anderem im Bereich der optischen Inspektion. Basierend auf neuesten technologischen Entwicklungen ist im Jahr 2017 ein Start-up am CENTRUM INDUSTRIAL IT, einem der größten Science-to-Business-Centern für intelligente Automation, in Lemgo entstanden. Die coverno GmbH beginnt bereits, im Markt Fuß zu fassen.

In den letzten Jahren haben sich viele themenübergreifende akademische und industrielle Kooperationen entwickelt. Zum großen Netzwerk der Partner gehören neben der Koenig & Bauer AG und KBA-Notasys SA auch das Exzellenzcluster CITEC der Universität Bielefeld, die Brandenburgische Technische Universität, die Diebold Nixdorf Holding Germany Inc. & Co. KGaA, die Gebr. Brasseler GmbH & Co. KG, die Klinikum Lippe GmbH sowie das ZIG (Zentrum für Innovationen in der Gesundheitswirtschaft OWL).