Voor hun profielwerkstuk in schooljaar VWO6 ontwikkelden Roel van Rooij en Minh Loi Nyugen van het Dr. Knippenberg College in Helmond een AI-wachtwoordtool. Het programma herkent op basis van typpatronen, de manier waarop iemand typt, of degene die het wachtwoord invoert de échte eigenaar van het account is. De techniek hierachter heet toetsaanslagdynamiek, die de leerlingen met hun uitvinding toegankelijk maken.
“We hebben er tussen de 500 en 600 uur aan gewerkt”, zegt Roel met een trotse blik terwijl hij met de muis over het hoofdmenu van het programma zweeft. Het programma heeft drie functies: een typanalyzer, persoonsherkenner en wachtwoordbeveiliger. Alle drie maken ze gebruik van het tempo waarop iemand typt, en vergelijken dat met de basispersonen in de database.
Zo schat het programma in of iemand meer typt zoals de mannen of vrouwen in de testgroep en bij welke leeftijdscategorie diegene hoort. De manier van typen verschilt namelijk per groep; een jongvolwassene typt gemiddeld sneller dan iemand tussen de 50 en 60 jaar oud. Minh Loi legt het uit: “De machine kijkt niet naar hoe lang je in totaal typt, maar naar de tijd tussen de toetsen. Dat vormt je typpatroon.”
Wachtwoordbeveiliger
Om in de database te komen, moet een proefpersoon 200 keer zijn of haar wachtwoord invoeren. Daarna herkent het programma of echt de eigenaar inlogt. Klopt het wachtwoord, maar komt het typpatroon niet overeen, dan wordt de toegang alsnog geweigerd.
“Het is echt bijzonder voor de IT-wereld. Ik denk dat elke laptop dit in de toekomst standaard heeft. In een tijd waarin AI zich razendsnel ontwikkelt, is cyberveiligheid belangrijker dan ooit”, zegt informaticadocent Armand Lejeune, die de leerlingen begeleidt.
Toepassingen
Niet alleen in de cyberveiligheid kan dit iets betekenen. “Ik denk dat bedrijven als Google en Microsoft dit héél interessant vinden”, zegt cyberveiligheidsexpert Fred Streefland. “Ze zouden hun reclames kunnen afstemmen op wie er achter het toetsenbord zit.”
De leerlingen zien zelf ook verdere toepassingen, zo zegt Minh Loi: “Het onderdeel dat leeftijd en gender inschat, zou je kunnen gebruiken op sociale media. Stel, een man van vijftig is aan het chatten met een meisje van dertien, dan zou ons programma dat in theorie kunnen herkennen. Maar daarvoor hebben we nog veel meer data nodig.”
Accuraatheid
De accuraatheid van het programma ligt nu tussen de 60 en 70 procent, op basis van een database met 100 mensen. “We hebben een formule opgesteld die voorspelt dat we bij 1.000 mensen uitkomen op 65 procent accuraatheid”, zegt Roel.
Streefland vindt dat te laag: “60 tot 70 procent is voor mij niet genoeg om daar mijn beveiliging op te bouwen. Ik zou minimaal 80 procent willen zien.”
Volgens hem ligt de oplossing bij meer data. “Hoe meer data je een AI geeft, hoe slimmer die wordt. Je zou moeten mikken op 100.000 proefpersonen. Een gemiddeld IT-bedrijf heeft er 30.000, en als die drie keer per dag inloggen, zit je daar zo aan.”
Aan de potentie twijfelt hij niet. “De basis is hoopgevend, en de verdere ontwikkeling hoeft niet lang te duren. Met genoeg data zien we dit over vijf jaar terug op de markt van de IT.”
