Levendigheidsdetectie en IDV: een overzicht van biometrische gezichtsherkenning

Identiteitsfraude en cybercriminaliteit zijn de afgelopen jaren aanzienlijk toegenomen. Deepfake-technologie is steeds geavanceerder geworden, met een 84% Het aantal deepfake-creatiemodellen is tussen 2019 en 2020 toegenomen. We zien dat cybercriminelen deepfake-technologie steeds vaker gebruiken om de beveiligingsprotocollen van bedrijven te omzeilen. Detectie van deze nieuwe techniek is daarom cruciaal voor de veiligheid van uw organisatie.

De meeste deepfakes Deepfakes worden gemaakt met behulp van AI- en ML-technologieën. Holografische modellen stellen deze criminelen in staat om via machine learning een gesimuleerd netwerk te creëren. De vraag is echter of deepfakes legitiem zijn en hoe ze beveiligingsprotocollen kunnen omzeilen. Dit komt doordat ze gebruikmaken van gestolen informatie van gebruikers en personen die slachtoffer zijn geworden van datalekken. Identity Theft Ook zij worden slachtoffer van deepfake-vervalsing. Hun gestolen gegevens worden gebruikt om een ​​deepfake te vervalsen en te simuleren. Op deze manier blijven criminelen in de schaduw en gebruiken ze de identiteit van iemand anders om misdaden te plegen.

Biometrische gezichtsherkenning: het gebruik ervan in IDV 

Om de dreiging van criminelen die valse identiteiten gebruiken om beveiligingsprotocollen te omzeilen effectief te bestrijden, moeten bedrijven ervoor zorgen dat ze een robuuste beveiligingsoplossing hebben. 

Biometrische gezichtsherkenning Biometrische gezichtsherkenning is een mechanisme dat vaak wordt gecombineerd met identiteitsverificatie om ervoor te zorgen dat vervalste documenten niet worden gebruikt voor fraude. Het maakt gebruik van zowel actieve als passieve verificatiemethoden. Nadat gebruikers hun gegevens hebben ingevoerd, moeten ze hun identiteit verifiëren. gezichtsherkenning in realtime of door een geverifieerde foto te uploaden. De meest voorkomende biometrische gezichtsherkenningsmethoden zijn:

• Gezichtsherkenning
• Iris herkenning
• Retina-herkenning
• Gedragsbiometrie
• Thermografie van het gezicht

Real-time gezichtsherkenning Het is efficiënter omdat het een grotere kans biedt om criminelen te betrappen die gestolen informatie op papier gebruiken. Biometrische gezichtsherkenning verifieert unieke gelaatskenmerken, zoals huid- en irispatronen, om de gebruiker te authenticeren. Een entiteit die gestolen informatie gebruikt, zal zeer waarschijnlijk bij deze veiligheidscontrole worden gedetecteerd. De eerste stap in deze veiligheidsprocedure is het registreren van gezichtsgegevens. Deze gegevens worden vervolgens vergeleken met officiële overheidsgegevensbronnen om de 3D-gezichtsherkenning te garanderen. Als niet aan de vereisten voor biometrische gezichtsherkenning wordt voldaan, wordt de betreffende gebruiker uitgesloten of de toegang tot de volgende stap wordt ontzegd. 

Wat is levendigheidsdetectie? 

Detectie van levendigheid Levendigheidsdetectie is essentieel voor biometrische gezichtsherkenning, omdat het helpt geavanceerde bedreigingen te voorkomen. Biometrische gezichtsherkenning kan echter worden omzeild, omdat het geen actieve verificatie betreft en criminelen een valse identiteit kunnen creëren. Met behulp van bewerkingssoftware kan een valse biometrische identiteit worden aangemaakt. Levendigheidsdetectie maakt biometrische gezichtsherkenning nog robuuster. Bedrijven kunnen het gebruiken om hun gebruikers in realtime te verifiëren. 

Zodra een gebruiker een specifiek beveiligingscontrolepunt bereikt, vereist de software dat hij of zij de identiteit verifieert met behulp van de gezichtsbiometrische verificatie methode. Biometrische oplossingen In combinatie met levendigheidsdetectie wordt de gebruiker nauwkeurig geverifieerd met behulp van hun feilloze verificatietechnologie. Deze oplossingen zijn voorzien van geïntegreerde 3D-levendigheidsdetectie die ervoor zorgt dat een gebruiker authentiek is en geen bewerkte afbeelding of nep-simulatie betreft. Vervolgens wordt er een levendigheidsdetectietest uitgevoerd. Gebruikers moeten specifieke acties uitvoeren om te bepalen of de gebruiker die wordt aangemeld een echt persoon of een simulatie is.

De meest gebruikte methoden voor het detecteren van levendigheid zijn:

• Textuuranalyse 

Deze methode wordt gebruikt om natuurlijke en kunstmatige variaties in huidtexturen te detecteren. De huid van ieder mens heeft een specifieke textuur die niet kan worden nagebootst. 3D levendigheidscontrole Het helpt bedrijven onderscheid te maken tussen de natuurlijke huidtextuur van een persoon en een geprinte of digitale weergave daarvan. Op deze manier kan een deepfake worden geïdentificeerd en verwijderd. 

• Bewegingsanalyse 

Dit aspect van levendigheidsdetectie volgt de bewegingen van de gebruiker. Zowel bewegingen van het hele lichaam als microbewegingen worden geregistreerd. Denk hierbij aan knipperen met de ogen, oogbewegingen, het kantelen van het hoofd en gezichtsuitdrukkingen. Deze bewegingen volgen geen specifiek patroon en zijn niet te voorspellen. Een deepfake daarentegen vertoont herhalende bewegingen, die repetitief zijn omdat ze vooraf geprogrammeerd zijn. 

• 3D-dieptedetectie 

Moderne beveiligingssystemen maken gebruik van geavanceerde technologieën zoals gestructureerd licht of time-of-flight-camera's om een ​​zeer gedetailleerde driedimensionale kaart van iemands gezicht te creëren. Hierdoor kan het systeem effectief onderscheid maken tussen een natuurlijk, levend persoon en een tweedimensionaal beeld of een vooraf opgenomen video, waardoor strikte maatregelen worden getroffen om ongeautoriseerde toegang of frauduleuze activiteiten te voorkomen.

• Infrarood beeldvorming

Infraroodbeeldvorming maakt gebruik van lenzen om lichtgolflengten te detecteren die specifiek zijn voor de menselijke huid en die normaal gesproken niet zichtbaar zijn voor het menselijk oog. Een echt persoon produceert deze golflengten, terwijl een deepfake dat niet doet. Dit helpt bedrijven bij het tegengaan van gezichtsvervalsing en het onderscheiden van deepfakes. 

De voordelen van levendigheidsdetectie 

3-D gezichtsdetectie Het is een proces dat bedrijven kan helpen hun beveiliging aanzienlijk te verbeteren door middel van nauwkeurige verificatieprocessen. 

• Preventie van anti-spoofing-aanvallen 

Levensdetectie is een beveiligingsfunctie die ongeautoriseerde toegang helpt voorkomen door pogingen tot identiteitsfraude te detecteren en te neutraliseren. Dit gebeurt door middel van levensdetectie bij de autorisatie van foto's, video's of andere niet-levende weergaven van iemands gezicht. Deze technologie garandeert dat de getoonde gezichtskenmerken daadwerkelijk van een levend persoon zijn, wat een extra beveiligingslaag biedt tegen fraudeurs.

• verbeterde beveiliging 

Oplichters, fraudeurs, witwassers en illegale financiers zijn altijd op zoek naar bedrijven die ze als tussenstation kunnen gebruiken om hun zwart geld wit te wassen. Deze criminelen doen hun best om bedrijfssystemen te infiltreren, en deepfake-technologie is een van hun belangrijkste methoden. Detectie van live-content zorgt ervoor dat deze criminelen buiten het zicht van een bedrijf blijven en stelt bedrijven in staat hun activiteiten veilig voort te zetten. 

• Naleving van voorschriften

Wereldwijde regels en voorschriften stellen bedrijven in staat te voldoen aan mondiale eisen. AML / CFT Regels en voorschriften. Wereldwijde regelgevende instanties eisen dat bedrijven zich houden aan strenge regels met betrekking tot financiële criminaliteit en illegale activiteiten. Bedrijven die zich niet aan deze regels houden, riskeren hoge boetes en aanklachten die een ernstige impact kunnen hebben op de algehele financiën van het bedrijf. Het is daarom beter om deze aanklachten te vermijden dan de gevolgen te moeten dragen. 

• Gebruiksvriendelijke ervaring 

Moderne levendigheidsdetectie is een alternatief voor biometrische gezichtsherkenning, waardoor bedrijven een soepelere verificatieoplossing kunnen implementeren. Dit is handig omdat bedrijven hiermee binnen enkele seconden gezichtsverificatie kunnen uitvoeren en direct resultaat krijgen. Gebruiksgemak is ook een belangrijke factor, omdat gebruikers een geautomatiseerde verificatieprocedure hebben. gezichtsherkenningsproces waarvoor geen fysieke aanwezigheid of extra documenten vereist zijn. 

Kortom, biometrische gezichtsherkenning met levendigheidsdetectie biedt een krachtige en handige oplossing voor identiteit verificatie (IDV) in diverse sectoren. Door uw liveness-verificatieprocessen effectief aan te vullen, kan deze technologie het vertrouwen en de veiligheid in de digitale wereld aanzienlijk versterken.

Levensdetectie met Shufti 

Shufti's Geavanceerde machine learning-mechanismen voeren 3D-diepteanalyses uit op het hoogste niveau door gebruik te maken van geschikte referentiegegevens. Onze complete verificatieoplossing biedt bedrijven een reeks verificatieoplossingen in combinatie met levendigheidsdetectie. Onze oplossingen stellen de ware identiteit van een entiteit vast, wat tevens bescherming biedt tegen misleiding. gezichtsvervalsingsaanvallen.

Onze verificatieoplossingen helpen bedrijven optimale prestaties te bereiken met een nauwkeurigheid tot wel 99% in hun gebruikersverificatieprocessen. Shufti neemt alle mogelijke maatregelen om deepfakes te bestrijden en onze IDV-experts staan ​​altijd klaar om te helpen. 

Nog steeds onzeker over uw biometrische verificatie Wat zijn uw behoeften? Neem nu contact op met een expert en bereik uw verificatiedoelen met Shufti biometrische gezichtsherkenning en levendigheidsdetectie.