La biometria comportamentale: un nuovo modo di identificarsi

Cos’è la biometria comportamentale

La biometria comportamentale è una tecnologia innovativa basata sull’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning che consente di autenticare le persone analizzando le loro abitudini e i loro schemi comportamentali unici, come la dinamica di digitazione sulla tastiera, i movimenti del mouse, le interazioni con il touchscreen e i comportamenti cognitivi, come micro-decisioni e reazioni a stimoli. A differenza della biometria fisica (come l’impronta digitale e riconoscimento facciale), la biometria comportamentale consente di monitorare continuamente le attività degli utenti per garantire un’autenticazione costante. Si tratta quindi di un approccio passivo e senza interruzioni.

Biometria comportamentale: punti di forza e criticità

Dato che si basa su pattern comportamentali difficilmente falsificabili o replicabili, le aziende stanno implementando questa soluzione al fine di:

• garantire la sicurezza delle interazioni digitali con i propri utenti – infatti, l’autenticazione continua estende la verifica dell’identità oltre il momento del login, riducendo i rischi di frodi e di accessi non autorizzati;
• offrire un’esperienza utente semplice – grazie a un monitoraggio passivo in background, i controlli avvengono senza interrompere l’utente, eliminando la necessità di autenticazioni ripetute.

Nonostante questi vantaggi, la biometria comportamentale presenta alcune criticità:

• la raccolta passiva dei dati comportamentali solleva problemi legati al consenso e alla trasparenza, dato che gli utenti potrebbero non essere pienamente consapevoli di come vengono raccolti o utilizzati i loro dati, generando preoccupazioni di tema etico;
• come tutti i sistemi basati sull’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning, se l’addestramento è effettuato su dataset limitati si potrebbe non riuscire a interpretare correttamente i comportamenti di gruppi demografici diversi, portando a falsi positivi o negativi che perpetrano schemi di discriminazione esistenti;
• infine, tutti i dati biometrici sono unici e non possono essere reimpostati per cui, la loro compromissione rappresenta un rischio significativo per le persone coinvolte.

Per mitigare questi rischi, l’AI Act dell’Unione Europea introduce criteri stringenti per l’utilizzo di tecnologie di riconoscimento degli utenti basate sull’Intelligenza Artificiale, inclusa la biometria comportamentale, per promuoverne un utilizzo sicuro ed etico. L’approccio adottato dall’Unione si basa su una classificazione degli utilizzi dell’intelligenza artificiale in base al livello rischio per i diritti e le libertà delle persone: non viene regolamentata la tecnologia in sé, ma le sue specifiche applicazioni. In particolare, con riferimento agli utilizzi che possono includere la biometria comportamentale, l’identificazione biometrica remota è classificata come “ad alto rischio”, e quindi soggetta a forti limitazioni. Sono invece vietati, in quanto categorizzati come “rischio inaccettabile”, l’identificazione degli stati emotivi nei luoghi di lavoro o negli istituti scolastici e la categorizzazione di persone sulla base di tratti potenzialmente discriminatori.

Le applicazioni principali della biometria comportamentale

Nonostante ciò, visti i vantaggi in termini di esperienza utente e sicurezza dell’interazione, la biometria comportamentale trova applicazione in diversi settori. Tra i casi d’uso principali spiccano l’eCommerce, il settore bancario e i sistemi di controllo accessi.

Biometria comportamentale e eCommerce

In questo ambito, la biometria comportamentale migliora l’esperienza utente durante le fasi di autenticazione e checkout. Analizzando il comportamento dell’utente, come il modo in cui interagisce con il sito o l’app, è possibile ridurre gli abbandoni del carrello e garantire transazioni sicure senza richiedere ripetuti passaggi di verifica. Questo approccio consente alle aziende di ottimizzare i profitti e fidelizzare i clienti.

Un esempio di questo caso d’uso è rappresentato da Darwinium, startup di San Francisco fondata nel 2021, che ha integrato la biometria comportamentale nei processi di checkout per offrire soluzioni in grado di soddisfare i requisiti di sicurezza delle aziende, assicurando al contempo un’esperienza di pagamento fluida e senza interruzioni.

Biometria comportamentale e banche e servizi finanziari

Con il crescente utilizzo delle app bancarie, la biometria comportamentale offre un livello di sicurezza continuo che va oltre le modalità di accesso ormai standardizzate e previste dalla normativa. Analizzando come un utente interagisce con l’app durante tutta la sessione, è possibile rilevare eventuali comportamenti anomali e prevenire azioni fraudolente anche se un malintenzionato riesce a superare la fase iniziale di autenticazione.

Un esempio significativo di biometria comportamentale in questo ambito è dato dalla startup Sardine, fondata nel 2020 a San Francisco, che si occupa di prevenire le frodi finanziarie analizzando anche i pattern comportamentali degli utenti. La tecnologia utilizzata permette di raccogliere continuativamente dati sul comportamento degli utenti per identificare comportamenti sospetti e distinguere tra utenti legittimi e potenziali truffatori.

Biometria comportamentale e controllo accessi

Nei sistemi di accesso fisico o digitale, la biometria comportamentale può essere utilizzata per identificare chi è autorizzato a entrare in un’area specifica. Ad esempio, il riconoscimento del passo (gait recognition) o dell’interazione con il dispositivo (scroll/swipe patterns) consente di autenticare gli utenti senza richiedere interazioni dirette. Questo migliora la sicurezza e l’esperienza utente, consentendo un accesso senza frizioni e momenti di controllo, ma comunque protetto e sicuro.

Un caso di interesse è GaitKeep, startup fondata nel 2023, che offre soluzioni per il monitoraggio degli spazi fisici, dedicate in particolare ai laboratori, che consentono di identificare il personale in processi touchless, ossia senza alcuna interazione diretta con i dispositivi di riconoscimento.

Biometria comportamentale tra progresso e responsabilità

In conclusione, l’adozione della biometria comportamentale presenta molti vantaggi ma anche potenziali rischi. Da un lato, offre un significativo miglioramento nella sicurezza, pur rendendo l’esperienza utente semplice e senza interruzioni. Dall’altro lato, comporta sfide legate alla privacy, al rischio di discriminazioni e alla gestione dei dati sensibili. L’implementazione di queste tecnologie avviene quindi in un panorama normativo in evoluzione, come visto con l’introduzione dell’AI Act in Europa. I benefici sono già visibili in diversi settori e non si limitano alle interazioni digitali, ma includono l’applicazione di soluzioni digitali per il riconoscimento in presenza. Per garantire che i vantaggi superino i rischi, è quindi necessario un approccio equilibrato da parte di policymaker e aziende che combini innovazione e attenzione alla protezione dei diritti e dei dati.