Bometrik sistemler, retina desenleri, parmak izleri veya sesli baskılar gibi vücut özelliklerine göre yetkili kullanıcıları tanımlar. Bilişsel biyometri, daha yeni bir yaklaşım, sinir sistemini kullanır. Örneğin, bir bilişsel sistem, beyin dalgalarınızın veya kalp atışlarınızın bir şarkıyı veya bir fotoğrafa nasıl tepki verdiğini kontrol ederek kimliğinizi doğrulayabilir. Bu tür bir sistem hem avantaj hem de dezavantajlara sahiptir.
Biyometrik güvenlik genellikle bir şifre veya PIN girmekten daha zor ve daha yavaş çalışır. Bilişsel biyometri araştırmacısı Kenneth Revett, 2012 yılında bilişsel yaklaşımın, yüz tanıma yazılımı gibi geleneksel biyometrilere göre daha kolay, daha güvenilir güvenlik önlemleri sunma potansiyeline sahip olduğunu söyledi. Revett, bilişsel sistemlerin statik ve sürekli kimlik doğrulama sağlayabileceğini söyledi. Sürekli kimlik doğrulama, oturum açtıktan sonra bile kimliğinizi tekrar kontrol eden ek bir güvenlik katmanıdır.
Parmak izleriniz sabittir ancak kalp atışlarınız ve sinir sisteminiz sürekli dalgalanmaktadır. Bu bilişsel biyometrinin üstesinden gelmesi gereken dezavantajdır. Örneğin, belirli bir gündeki elektrokardiyogram okumalar, sağlığınızdan ve ruh halinizden etkilenir. Eğer stres altındaysanız, biyometrik bir müzik parçasını dinlerken EKG’niz tatlı olduğunuzdan farklı gösterebilir. EKG tabanlı biyometri çalışmalarını yapmak için, araştırmacılar kalp ritmin temel özelliklerini saptamalı ve beyaz gürültüye aykırı olmalı.
Bilişsel biyometri, kimliği belirleme sistemi tasarlayan herkese çok sayıda seçenek sunar. Sinir sinyali için tetik, müzik olabilir, basit bir bulmaca veya kısa bir video klibi çözebilir. Bu, bilişsel sistemleri bir sesli yazdırma veya parmak izi kontrolünden daha esnek hale getirir ve onları daha güvenli hale getirebilir. Birisi EKG’nizin bir kopyasını alabilir ve onu sisteme beslemeye çalışabilir, ancak sevimli yavru kedi resimlerine tepkilerinizden etkilenen EKG’nizi ararken sistemi kandırmak çok daha zor.
Kognitif biyometri, yazı yazılırken teorik açıdan ağır ve pratik açıdan ağırdır. Revett, bilişsel sistemlerin yaygınlaşması için araştırmacıların bilişsel testlerin geleneksel biyometri ile rekabet edebildiğini kanıtlamaları gerektiğini söyledi. Bu, sistemlerin en az yüzde 95 güvenilir olduğunu, pahalı ekipmanlara ihtiyaç duymadığını ve kullanıcıların rahatlıkla kullanabileceğini göstermeyi gerektirir. Teknoloji, o standarda ulaşana kadar rekabetçi olmayacaktır.