Echte Fingerabdrücke ohne echte Finger? Das klingt nach Science-Fiction, ist aber längst wissenschaftliche Realität. Das Forschungsteam um Syed Konain Abbas zeigt, wie neuronale Netze täuschend echte „Fingerabdrücke“ erzeugen – sowohl lebendige als auch gefälschte. Damit eröffnen sich neue Perspektiven für Datenschutz, Datengenerierung und Sicherheitsforschung zugleich.

Die Biometrie galt lange als Inbegriff der Unverfälschbarkeit: Ein Fingerabdruck – das Symbol individueller Identität. Doch im digitalen Zeitalter verschiebt sich die Grenze zwischen Original und Simulation. Was, wenn Fingerabdrücke nicht mehr von Haut stammen, sondern aus einem neuronalen Netz geboren werden?

Genau dieser Frage widmet sich das Forschungspapier “Conditional Synthetic Live and Spoof Fingerprint Generation” von Syed Konain Abbas und Kolleg:innen. Es beschreibt eine Welt, in der künstliche Intelligenz nicht nur Bilder generiert, sondern die Essenz biometrischer Individualität nachbildet – und zwar mit beeindruckender Präzision.

Die Motivation ist ebenso pragmatisch wie ethisch: Große Fingerabdruckdatensätze sind für die Entwicklung sicherer biometrischer Systeme unerlässlich, doch ihre Erhebung ist aufwendig, teuer und datenschutzrechtlich heikel. Synthetische Daten, die keine reale Person repräsentieren, versprechen hier Abhilfe – vorausgesetzt, sie sind realistisch genug, um echten Fingerabdrücken das Wasser zu reichen.

Die Forscher:innen nutzten dazu Conditional StyleGAN2-ADA und StyleGAN3, zwei der leistungsfähigsten generativen Modelle. Das Besondere: Die erzeugten Fingerabdrücke lassen sich auf bestimmte Fingerpositionen konditionieren �…