Kasvojentunnistuksesta on tullut nykyisten turvajärjestelmien avainpilari älypuhelinten tunnistamisessa, pankkitoiminnassa ja valvonnassa. Kasvojentunnistuksen yleistyessä kuitenkin huijaushyökkäysten todennäköisyys kasvaa, jolloin huijarit käyttävät keinotekoisia biometrisiä syöttöjä kasvojentunnistusjärjestelmien ohittamiseen. Huijauksenestoteknologiat ovat tulleet tehokkaimmaksi ratkaisuksi tähän ongelmaan varmistamalla, että vain elävä ihminen voi kulkea suojatun järjestelmän läpi.
Kasvojen huijauksen eston merkitys
Kasvojen huijauksenesto tarkoittaa menetelmiä, joilla havaitaan ja estetään yritykset huijata visuaalisia tunnistusjärjestelmiä hyväksymään valokuvia, videoita tai naamioita henkilöllisyyden todistajiksi Android-/Windows-sovelluksissa tai peleissä. Kasvojentunnistusjärjestelmien nopean lisääntymisen myötä henkilöllisyyden todentamiseen, maksuvaltuutukseen ja yleiseen turvallisuuteen tästä on tulossa yhä tärkeämpää.
Älypuhelimien lukituksen avaaminen tai pankkisovellusten kirjautuminen.
Valtuutetaan tapahtumat turvallisesti.
Tarkkaile yleisiä tiloja.
Kasvojentunnistuksen yleistyessä rikolliset ovat kuitenkin ottaneet käyttöön nämä järjestelmät. Tästä tulee suuri riski, koska hyökkääjät voivat esittää vääriä biometrisiä näytteitä, jotka tunnetaan nimellä esityshyökkäykset, yrittäessään pettää järjestelmää. Seurauksena voi olla identiteettivarkauksia, taloudellisia huijauksia tai herkkien alueiden, kuten terveydenhuollon tai rajavalvonnan, vaarantumista.
Elävyyden havaitseminen on noussut keskeiseksi ratkaisuksi näihin haasteisiin. Vahvistamalla, että syöte tulee elävältä henkilöltä staattisen tai ennalta tallennetun esityksen sijaan, elävyyden tunnistus lisää olennaisen suojakerroksen kasvojentunnistusjärjestelmiin.
Esityshyökkäysten ymmärtäminen
Esityshyökkäyksissä yritetään huijata biometrisiä järjestelmiä käyttämällä vääriä syötteitä. Nämä hyökkäykset hyödyntävät haavoittuvuuksia perinteisissä kasvojentunnistusjärjestelmissä, jotka keskittyvät yksinomaan ominaisuuksien yhteensovittamiseen tarkastamatta elävyyttä.
Esityshyökkäysten tyypit
Tässä on joitain yleisimmistä esityshyökkäystyypeistä:
Näihin kuuluu korkearesoluutioisten valokuvien käyttäminen henkilöstä järjestelmän huijaamiseksi. Usein nämä tulosteet on laminoitu tai teksturoitu muistuttamaan ihon ominaisuuksia.
Tätä menetelmää käytettäessä joitain valmiita videoita tai digitaalisia kuvia näytetään näytöillä esiintyäkseen jonkun muuna.
Nämä hyökkäykset käyttävät 3D-naamioita, jotka on valmistettu materiaaleista, kuten silikonista tai lateksista, toistamaan kasvojen ääriviivat.
Jotkut tosielämän esimerkit osoittavat näiden hyökkäysten aiheuttamia ongelmia:
- Vuonna 2023 huijarit käyttivät painettuja valokuvia ohittaakseen hyvinvointiportaalit, joissa ei ollut syvyystunnistusta henkilön läsnäolon mittaamiseksi.
- Pankkijärjestelmissä toistohyökkäyksissä on nähty valmiiksi tallennettua videota henkilöllisyyden etävarmennusprosessien aikana.
- Naamiohyökkäykset ovat tulossa melko kehittyneempiä; Europol raportoi hyperrealistisia naamioita käyttävien rajaloukkausten lisääntymisestä.
Mikä on kasvojen elävyyden tunnistus?
Elävyyden tunnistus on tekniikka, joka varmistaa, että esitetyt kasvot kuuluvat elävälle yksilölle, eivät huijaukselle. Se erottaa todelliset käyttäjät ja väärennetyt syötteet analysoimalla dynaamisia ominaisuuksia, kuten liikettä tai tekstuuria.
Tärkeimmät erot perinteisten kasvojentunnistus- ja huijauksenestojärjestelmien välillä
- Perinteinen kasvojentunnistus toimii kasvojen piirteiden kanssa ja yrittää yhdistää niitä tallennettuihin malleihin.
- Huijauksenestojärjestelmät lisäävät ylimääräisen elävyyden todentamiskerroksen käyttämällä fysiologisia indikaattoreita, kuten vilkkumista, ja materiaalin ominaisuuksien tekniikoita, kuten tekstuuria.
Elävyyden havaitsemistekniikat
Nykyaikaiset huijauksenestojärjestelmät eroavat toisistaan ominaisuuksien suhteen, joiden avulla ne erottavat elävät kasvot huijauskuvasta:
Tekstuurianalyysi
Tässä menetelmässä kasvojen pintaominaisuuksien havaitaan tarkistavan epäjohdonmukaisuuksia, jotka osoittavat todisteita huijausyrityksistä. Esimerkiksi:
- Painetuista valokuvista puuttuu usein ihmisen ihon luonnollinen rakenne.
- Digitaalisissa näytöissä voi näkyä pikselöitymistä tai luonnotonta sileyttä.
Liikeanalyysi
Näillä menetelmillä tunnistetaan tahattomia liikkeitä, kuten räpyttely tai pieni pään kallistus. Sellaisia luonnollisia liikkeitä tuskin toistetaan staattisten kuvien tarkkuudella.
Syvyystunnistus
Syvyysanturitekniikalla kasvojen 3D-rakenne kartoitetaan infrapunasensorien tai strukturoidun valon avulla. Tällä tekniikalla voidaan helposti erottaa tasaiset pinnat (kuten valokuvat) ja todelliset kasvot, joilla on syvyys.
Ajallinen analyysi
Ajallinen analyysi on videon sarjakehysten analysointi sellaisten epäjohdonmukaisuuksien tunnistamiseksi, jotka osoittavat toistohyökkäyksiä jonkin aikaa. Esimerkiksi näyttöjen välkynnät tai silmukat voivat viitata digitaalisten näyttöjen käyttöön todennusyritysten aikana.
Syvän oppimisen lähestymistavat
Syväoppimismallit, joita voidaan kouluttaa suurille tietojoukoille, luokittelevat syötteet yleensä erittäin tarkasti joko aidoksi tai väärennökseksi. Esimerkiksi: Convolutional Neural Networks (CNN) analysoi monimutkaisia piirteitä, kuten ihon tekstuuria tai liikedynamiikkaa.
Kasvojen huijauksen eston haasteet
Vahvempien huijauksenestojärjestelmien kehittäminen kohtaa edelleen useita haasteita:
Huijausmenetelmät vaihtelevat matalalaatuisista kuvista korkealaatuisiin kuviin edistyneisiin syväväärennöksiin.
Ympäristön vaihtelut, kuten valaistusolosuhteet ja laitteen laatu, voivat vaikuttaa järjestelmän suorituskykyyn.
Epätasapainoisten koulutustietosarjojen vuoksi joissakin varhaisissa järjestelmissä oli yleensä korkeampi virheprosentti tietyissä etnisissä ryhmissä.
Eettisten ja logististen rajoitusten vuoksi tekoälyjärjestelmien koulutusta varten ei voida kerätä riittävästi monipuolista ja laadukasta dataa.
Face Anti-Spoofingin tulevaisuus
Nousevat trendit osoittavat huijauksentorjuntatekniikoiden jännittävää kehitystä.
- Multimodaaliset lähestymistavat: Tämä edellyttää erilaisten biometristen tietojen, kuten kasvojen ja äänen, yhdistämistä lisäturvan varmistamiseksi.
- Kehittyneet hermoverkot: Parempien arkkitehtuurien saaminen yleistämiseksi paremmin koko väestörakenteen välillä.
- Biometrinen fuusio: Erilaisten biometristen menetelmien integrointi yhtenäisiksi järjestelmiksi luotettavamman todennuksen saavuttamiseksi.
Kun kasvojentunnistus otetaan käyttöön pankki-, terveydenhuolto- ja älylaitteissa, luotettavien huijauksenestomekanismien kysyntä kasvaa edelleen.
Kuinka kasvotiedonkeruu tehostaa huijaamisen estäviä tekoälymalleja
Laadukas tieto on välttämätöntä tehokkaiden huijauksenestojärjestelmien kehittämiseksi:
- Tietojen tulisi olla yleistettävissä muuhun maailmaan ja katettava moninaiset väestö- ja ympäristöolosuhteet.
- Tästä syystä merkinnät ovat niin tärkeitä luotaessa merkittyjä tietojoukkoja, jotka auttavat erottamaan todelliset syötteet väärennetyistä syötteistä.
Shaipin tapaustutkimus näyttää tiedonkeruun parhaat käytännöt:
Yksi tapaus Shaipin tutkimus paljastaa vankkojen huijauksenestomenetelmien tärkeyden. Yritys kehitti 25,000 XNUMX videosta koostuvan tietojoukon todellisilla ja huijaussyötteillä kouluttaakseen tekoälymalleja elämän havaitsemiseen.
- Aineisto kehitettiin 12,500 XNUMX osallistujan panoksilla viidestä etnisestä ryhmästä.
- Metatietojen taggaus varmisti, että valaistusolosuhteet ja laitetyypit merkittiin jokaiselle videolle.
- Vaiheittainen toimitus mahdollisti laaduntarkastuksia jokaisessa vaiheessa ja samalla myös vaihtelevia skenaarioita.
Organisaatiot, jotka tekevät yhteistyötä kanssamme, voivat helpottaa tekoälymallien kehittämistä nopeammin ja tarjota huijauksenestojärjestelmilleen suurta tarkkuutta ja kestävyyttä.
