Goodix bringt Fingerabdrucksensor mit Secure Element für IoT- und KI-Geräte

Drei Stufen der Fingerabdruck-Authentifizierung

Das Portfolio umfasst Fingerprint Match-on-Host (MoH), Match-on-Chip (MoC) und die neue kombinierte Lösung Fingerprint MoC + eSE. Laut Goodix basiert es auf kapazitiver, optischer und Ultraschall-Fingerabdruckerkennung und soll Herstellern von IoT- und KI-Geräten helfen, schnellere, flexiblere und sicherere Identitätsprüfungen anzubieten.

Das Unternehmen ordnet die Markteinführung in einen größeren Trend ein: Je leistungsfähiger KI-Smartphones und -PCs, Wearables, Roboter, Smart-Home-Produkte und intelligente Cockpits werden, desto mehr wird sichere Identitätsauthentifizierung zu einer Grundfunktion von Edge-Geräten.

Bei MoC läuft die gesamte biometrische Verarbeitungskette im Fingerabdruckmodul ab: Bilderfassung, Merkmalsextraktion, Speicherung der Templates und Abgleich. Goodix zufolge entspricht dies dem Secure Device Connection Protocol (SDCP) und unterstützt eindeutige Schlüssel pro Gerät, die sowohl die Fingerabdruckdaten als auch deren Kommunikation mit dem Hostprozessor schützen sollen. Da der Abgleich im Modul stattfindet, wird der Hostprozessor entlastet. Das eignet sich laut Unternehmen für leichte Geräte mit langer Akkulaufzeit, die schnell reagieren müssen.

MoC + eSE: Zugangsdaten bleiben vom Host getrennt

Für Anwendungen mit höheren Sicherheitsanforderungen kombiniert Goodix einen leistungsstarken eSE-Chip mit seiner Fingerabdruck-MoC-Lösung. Daten wie API-Schlüssel und Login-Tokens für Konten werden vom Hostprozessor getrennt und in einem vertrauenswürdigen eSE-Chip abgelegt, der nach Angaben des Unternehmens nach international anerkannten Sicherheitsstandards zertifiziert ist.

Der Fingerabdruck-MoC übermittelt Abgleichergebnisse über einen verschlüsselten Kanal an das eSE, sodass dieses prüfen kann, ob die Interaktion vom berechtigten Nutzer autorisiert wurde. Die Sicherheitslösung unterstützt zudem die FIDO2-Authentifizierung und eine vollständige Implementierung von TLS 1.3. API-Schlüssel und OAuth-Tokens werden über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg im Secure Element verwaltet, die Kommunikation ist Ende-zu-Ende verschlüsselt.

Goodix beschreibt das Ergebnis als Zero-Trust-Architektur auf dem Gerät: „Never trust, always verify.“ Wenn Zugangsdaten für den Zugriff auf Cloud-basierte LLMs genutzt werden, laufen sie laut Unternehmen über einen verschlüsselten Kanal vom Secure Element in die Cloud und liegen dem Hostprozessor nie im Klartext vor.

Das eSE unterstützt außerdem die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien. Dazu gehören die biometrische Nutzerfreigabe für risikoreiche Vorgänge sowie manipulationssichere Audit-Protokolle, die verhindern sollen, dass KI-Agenten die Aufzeichnungen verändern.

Sensoroptionen für unterschiedliche Gerätedesigns

Goodix zufolge sind die Fingerabdrucktechnologien auf die unterschiedlichen Bauformen von KI- und IoT-Geräten ausgelegt:

• Kapazitiv: unterstützt flache, gewölbte, runde, quadratische und schmale streifenförmige Sensoren und gibt Entwicklern mehr Gestaltungsspielraum.
• Optisch: funktioniert unter OLED-Displays und mit verschiedenen transparenten Abdeckmaterialien, ist mit IR-durchlässiger Tinte kompatibel und unterstützt größere Erfassungsflächen.
• Ultraschall: zielt auf Geräte ohne Display und nutzt die FDT-Technologie (Fingerdruckerkennung). Nutzer drücken auf einen bestimmten Bereich der Abdeckung, um schnell erkannt zu werden und das Gerät zu entsperren, laut Goodix auch mit nassen oder öligen Fingern.

Was das für Gerätehersteller bedeutet

Die Ankündigung richtet sich an Hersteller, die KI-Agenten und vernetzte Geräte entwickeln, die sensible Zugangsdaten lokal verarbeiten. Der gestufte Ansatz erlaubt es ihnen, je nach erforderlichem Sicherheitsniveau und verfügbaren Ressourcen zwischen Abgleich auf dem Host, Abgleich auf dem Chip oder Abgleich auf dem Chip in Kombination mit einem Secure Element zu wählen.

Goodix verweist auf IDC, wonach der chinesische Markt für sichere KI-Agenten-Anwendungen bis 2028 ein Volumen von 1,6 Milliarden US-Dollar erreichen soll, bei einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von mehr als 230 %. Das Unternehmen kündigt an, die Integration von biometrischen und Sicherheitstechnologien gemeinsam mit Kunden und Partnern für KI-Smartphones und -PCs, KI-Wearables, Smart Homes, Roboter und intelligente Cockpits weiter zu vertiefen. Angaben zu Preisen oder Verfügbarkeit enthält die Mitteilung nicht.