An Evaluation of EyePassShapes

Diplomarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,3, Ludwig-Maximilians-Universitt Mnchen (Institut fr Informatik / Lehr -und Forschungseinheit Medieninformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Authentifizierungsvorgnge verlagern sich durch die gestiegene Mobilitt der Gerte und einer
zunehmenden Automatisierung immer mehr in die ffentlichkeit. Je ffentlicher sensible Daten
eingegeben werden, umso grer ist allerdings die Gefahr der Spionage. Das Aussphen von
sensiblen Nutzereingaben mit Fernglsern, Videokameras oder insbesondere auch durch
persnliches Beobachten nennt sich shoulder surfing und stellt ein ernstzunehmendes
Sicherheitsproblem dar. Da die PIN-Eingabe auf einem Touchpad oder einem Nummernfeld als
extrem anfllig gegen diese Angriffe ist, wurde ein neues System namens EyePassShapes
entwickelt. EyePassShapes basiert auf der Eingabemethode mittels durchgefhrter
Blickbewegungen des Auges und verspricht resistent gegen shoulder surfing zu sein. Weiter
bentzt EyePassShapes als Authentifizierungsmittel keine alphanumerischen PINs oder
Passwrter sondern grafische Muster mit dem Namen PassShapes. Fr eine erfolgreiche
Anmeldung muss der Nutzer diese mit gezielten Blickpunkten nachvollziehen. In einer
vorangegangenen Arbeit wurde bereits nachgewiesen, dass sich geometrische Figuren in Form
von PassShapes besser merken lassen als PINs in Form von logisch nicht zusammenhngenden
Ziffern und Zahlen. In einer ersten Nutzerstudie wurde berprft, ob die erhhte Einprgsamkeit
auch fr PassShapes gilt, die mittels Augen an dem System EyePassShapes eingegeben wurden.
In einer zweiten Nutzerstudie wurde evaluiert wie gut EyePassShapes von seinen Nutzern
bedient werden kann und ob das System den vermuteten Schutz gegen shoulder surfing
tatschlich bieten kann. Die Ergebnisse der Nutzerstudien besttigen, dass die Technologie Eye
Tracking gut geeignet ist, um shoulder surfing zu vermeiden, und dass mit den Augen
eingegeben