Вход / регистрация
Разработка компании Oz Forensics по пассивному детектированию биометрических атак прошло тестирование на соответствие стандарту ISO 30107-3.
Проверка проходила в лаборатории iBeta, аккредитованной при Национальном институте стандартов и технологий США (NIST), сообщает vc.ru.
Решение Oz Liveness разрабатывалось для распознавания в кадре живого человека. Тестирование для платформ IOS и Android в лаборатории iBeta проводились с помощью следующих артефактов: 2D-фото на матовой бумаге с вырезами, изогнутое по лицу, маска с вырезом для глаз, фото и видео с ноутбука или iPad, 3D-бумажная маска, сделанная вручную. В некоторых атаках добавлялись шляпы и очки. Из 300 оригинальных тестовых Liveness проверок, которые были проведены с помощью реального лица, 299 завершились успешно. Ошибка ложного срабатывания Oz Liveness составила менее 1%. При этом не было пропущено ни одной из 1000 атак. Иными словами точность детектирования атак составила 100%.
Oz Forensics при создании решения использовала алгоритмы, основанные на глубоком машинном обучении. С помощью технологии ИИ проводится проверка кадров из видео и отслеживаются несколько десятков параметров (наличие бликов и отражений, микродвижений, пульса и т.д.) Система была обучена на десятках тысяч атак. Алгоритм Oz Liveness пассивный, то есть не предполагает какого-либо активного действия, пользователю нужно лишь посмотреть в камеру. Достаточно одного кадра, благодаря этому упрощается передача и скорость анализа 1 процесса в 1 секунду. Конверсия не снижается, поскольку никакие дополнительные действия не требуются.
Разработка снижает риски при удаленной идентификации пользователей и подтверждении транзакций, уменьшает стоимость биометрической аутентификации при оплате лицом и в СКУД, поскольку отсутствует необходимость в ИК-камерах. Oz Liveness обеспечивает безопасность персональных данных клиента при обмене и хранении информации.
Фото -pxhere.com
Журнал RUБЕЖ
Пожарная безопасность
Транспортная безопасность
