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Deine FFP2-Maske schützt dich nicht nur gegen eine Ansteckung

FFP2-Masken und andere Corona-Masken tragen dazu bei, dass eine Corona-Ausbreitung abgebremst wird. Doch der Maskenschutz hat noch eine andere Funktion.

FFP2-Masken.
FFP2-Masken sind Pflicht im Kampf gegen das Virus. Corona-Masken haben aber noch eine andere

FFP2-Masken und Corona-Masken aller Art waren seit Anbeginn der Pandemie eine der sichersten Mittel gegen die sprunghafte Ausbreitung von Covid-19. Doch ihre zunehmende Nutzung in der Bevölkerung hat einen weiteren, nicht so intendierten Effekt: Sie hilft dem Datenschutz, indem die Träger damit unkenntlich werden für Programme, die auf genaue Gesichtserkennung programmiert sind. In diesen Fällen schmieren die Algorithmen bei der Corona-Maske ab.

FFP2-Masken.

Deine FFP2-Maske schützt dich nicht nur gegen eine Ansteckung

FFP2-Masken und andere Corona-Masken tragen dazu bei, dass eine Corona-Ausbreitung abgebremst wird. Doch der Maskenschutz hat noch eine andere Funktion.

FFP2-Masken sind mehr als Maskenschutz gegen das Virus

Trägst du eine FFP2-Maske, die deinen Mund und deine Nase bedeckt, brechen die meisten Gesichtserkennungs-Algorithmen zusammen. Die Fehlerquote steigt auf fünf bis 50 Prozent. Das hat eine Studie des US National Institute of Standards and Technology (NIST) ergeben. Dabei würden vor allem schwarze Corona-Masken viel mehr Fehler verursachen bei der Gesichtserkennung als die bekannten blaue Masken. Und je mehr der Maskenschutz die Nase bedecke, desto schwieriger sei es für die Algorithmen, das Gesicht des Trägers richtig zu identifizieren.

Laut Mei Ngan, dem Autor der Studie und Computerwissenschaftler bei NIST, haben sie vor allem Algorithmen untersucht, die vor der Pandemie entwickelt wurden, lange vor Corona-Masken und Maskenschutz. Seitdem sind sie am „Testen der Genauigkeit von Algorithmen, die bewusst für maskierte Gesichter entwickelt wurden,“ so Ngan weiter.

Der Maskenschutz verhindert die Gesichtserkennung

Die von NIST geprüften Algorithmen zur Gesichtserkennung funktionieren darüber, dass sie die Abstände zwischen den Merkmalen eines menschlichen Gesichts abmessen. Da FFP2-Masken die Elemente eines Gesichts wie Nase und Mund bedecken, kollabieren diese Programme. Der Fokus der NIST Studie lag dabei bei „one-to-one matching“ Gesichtserkennung, also die Art von Identitätsprüfung, die wir bei Grenzkontrollen und Passkontrollen durchlaufen, wo der Algorithmus das Gesicht des Menschen mit seinem Ausweis in Einklang bringen soll. Das geht nicht so leicht mit Maskenschutz.

Die US-Abteilung für nationale Sicherheit hat sich schon Anfang 2020 Sorgen darüber gemacht, welche „potentiellen Auswirkungen die breite Nutzung von Mundschutz auf die Sicherheitsvorkehrungen mit Gesichtserkennungssystemen“ haben könnten. Datenschützer wird diese Entwicklung aber wohl eher freuen. Aber wohl nicht lange, denn die meisten Firmen arbeiten bereits an weiter entwickelten Algorithmen, die Gesichter auch mit Maske erkennen sollen.

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