Оставить заявку
Нажимая "Отправить", я даю согласие на обработку персональных данных.
Liveness Detection: активный и пассивный подходы
Современные системы биометрической идентификации становятся неотъемлемой частью цифровой безопасности — от входа в банковское приложение до дистанционного заключения договоров. Однако сами биометрические данные легко могут быть скомпрометированы. Фотографии, видео, 3D-маски и синтетические лица, созданные нейросетями, — всё это используется для обмана систем распознавания.
Чтобы противостоять таким атакам, внедряются технологии Liveness Detection — определения «живости» пользователя. Они позволяют понять, имеет ли дело система с настоящим человеком или с подделкой.
Существуют два подхода к Liveness Detection: активный и пассивный. Оба имеют свои особенности, но разрабатываются с единственной целью — предотвратить доступ злоумышленника.
Чтобы противостоять таким атакам, внедряются технологии Liveness Detection — определения «живости» пользователя. Они позволяют понять, имеет ли дело система с настоящим человеком или с подделкой.
Существуют два подхода к Liveness Detection: активный и пассивный. Оба имеют свои особенности, но разрабатываются с единственной целью — предотвратить доступ злоумышленника.
Активный Liveness Detection
Активный подход требует от пользователя выполнения определённых действий. Это могут быть простые команды — повернуть голову, моргнуть, произнести слово или фразу, проследить взглядом за объектом.
Преимущества:
Устойчивость к простым формам спуфинга
Относительно легко тестируется и стандартизируется
Недостатки:
Замедляет процесс идентификации
Неудобен для пользователя
Не работает в скрытом или фоновом режиме
Могут возникать ошибки пользователя при выполнении инструкций
Пассивный Liveness Detection
Пассивный Liveness работает незаметно для пользователя. Система анализирует изображение или видеопоток и оценивает множество факторов: текстуру кожи, глубину лица, микродвижения, блики, 3D-структуру, а также признаки цифровой обработки, характерные для дипфейков.
Преимущества:
Максимально удобен и прозрачен для пользователя
Может применяться в фоновом режиме
Идеален для масштабируемых решений
Недостатки:
Требует более сложных алгоритмов и соответственно компетенций разработчика
Высокие требования к оборудованию
Сложнее в сертификации
Современные вызовы и наш подход
Сегодня технологии обмана биометрии развиваются стремительно — как никогда ранее. Причина в экспоненциальном росте возможностей искусственного интеллекта. Новые алгоритмы генерации лиц, видео и голоса появляются ежемесячно, а выход на рынок более мощных видеокарт делает генеративные атаки доступными даже неспециалистам.
В таких условиях многие стандарты и регламенты устаревают буквально за один день. Технологии, над которыми трудятся целые рабочие группы, теряют актуальность с появлением нового мошеннического софта. Системам, полагающимся на устаревшие протоколы или примитивные методы "живости", становится всё труднее противостоять атакам.
В компании "Реал Тэк Системс" мы делаем ставку на пассивный Liveness Detection, считая его наиболее перспективным направлением в борьбе с современными угрозами. Мы разрабатываем собственные технологии, которые работают в реальном времени, не мешают пользователю, и способны обнаруживать подделки, созданные даже самыми свежими ИИ-инструментами.
Наши алгоритмы активно развиваются и адаптируются под новые вызовы, чтобы ваши системы оставались защищёнными не только сегодня, но и завтра. В эпоху стремительных изменений только гибкие, интеллектуальные и независимые от шаблонов решения способны обеспечивать подлинную цифровую безопасность.
В таких условиях многие стандарты и регламенты устаревают буквально за один день. Технологии, над которыми трудятся целые рабочие группы, теряют актуальность с появлением нового мошеннического софта. Системам, полагающимся на устаревшие протоколы или примитивные методы "живости", становится всё труднее противостоять атакам.
В компании "Реал Тэк Системс" мы делаем ставку на пассивный Liveness Detection, считая его наиболее перспективным направлением в борьбе с современными угрозами. Мы разрабатываем собственные технологии, которые работают в реальном времени, не мешают пользователю, и способны обнаруживать подделки, созданные даже самыми свежими ИИ-инструментами.
Наши алгоритмы активно развиваются и адаптируются под новые вызовы, чтобы ваши системы оставались защищёнными не только сегодня, но и завтра. В эпоху стремительных изменений только гибкие, интеллектуальные и независимые от шаблонов решения способны обеспечивать подлинную цифровую безопасность.