Ein Zwei-Ebenen-Authentifizierungsrahmen, der Post-Quanten-Kryptographie mit KI-gestützter Emotionserkennung integriert

Quantencomputing bedroht mainstream Kryptosysteme, die auf Ganzzahlfaktorierung und der Schwierigkeit von diskreten Logarithmen basieren. Obwohl Post-Quanten-Kryptographie (PQC) und biometrische Authentifizierung jeweils schnell fortschreiten, gibt es nur wenige Lösungen, die ihre jeweiligen Vorteile vereinen. Wir präsentieren einen KI-unterstützten, post-quanten, zweistufigen Authentifizierungsrahmen, der kryptografische Robustheit mit adaptiven, verhaltensbasierten Biometrien vereint. Stufe 1 verwendet konventionelle Faktoren – Passwörter und statische Biometrie – um eine Basisidentität zu etablieren. Stufe 2 erfasst dann dynamische emotionale Hinweise aus Gesichtsausdrücken, Sprachprospezie und physiologischen Signalen, die kontinuierlich von tiefen Lernmodellen analysiert werden. Die resultierenden Emotionssignaturen sind über einen gitterbasierten Chamäleon-Hash mit dem Anmeldeprozess verbunden und mit dem CRYSTALS-Dilithium-Schema signiert, was eine starke Resistenz gegen Spoofing, Zwang und Quantenangreifer bietet. Simulationsresultate zeigen eine wahre Akzeptanzrate von 95,7% und eine falsche Akzeptanzrate von 2,1% unter gezielten adversarialen Angriffen. Diese Ergebnisse demonstrieren, dass die Kombination von emotionsbewusster KI-Biometrie mit PQC-Primitiven adaptive, quantenresistente Authentifizierung für digitale Infrastrukturen der nächsten Generation ermöglichen kann.