Il rilevamento biometrico della vitalità è un elemento fondamentale per fermare gli attacchi di presentazione e rafforzare i sistemi di autenticazione facciale in tutto il mondo identificando attacchi di spoofing, video deepfake e altre forme di frode d'identità. Questa guida spiegherà in che modo il rilevamento della vivacità salvaguarda le aziende di tutto il mondo con il liveness KYC che analizza campioni di dati biometrici e identifica anche i segnali di frode più sottili.
Che cos'è il rilevamento biometrico della vitalità?
Il rilevamento biometrico della vitalità viene utilizzato per rafforzare i sistemi biometrici facciali, rendendo più difficile per i truffatori riuscire a farla franca con gli attacchi di presentazione e ottenere l'accesso illecito attraverso strumenti come foto stampate, maschere 3D e altre forme di attacchi di spoofing.
Forti sistemi di sicurezza e riconoscimento facciale
Le entrate del mercato del riconoscimento facciale sono si prevede che raggiungerà $19.3B entro il 2032, l'uso più comune è rappresentato dalla protezione dei telefoni e dei dispositivi elettronici.
Tuttavia, 7 governi su 10 fanno molto affidamento sulla tecnologia di riconoscimento facciale, utilizzandola per proteggere dati estremamente sensibili.
Il riconoscimento biometrico ha fatto molta strada da quando Touch ID è stato introdotto per la prima volta nel settembre del 2013, con questi sistemi che ora utilizzano in commercio la tecnologia di riconoscimento dell'iride e del volto, considerata da molti infallibile.
Una ricerca sull’uso della tecnologia di verifica facciale in 99 paesi ha rilevato che 70% delle forze di polizia utilizzano la tecnologia di riconoscimento facciale, così come 60% degli aeroporti, 20% delle scuole e quasi 80% di istituti bancari e finanziari.
Analisi dei campioni biometrici
Il rilevamento della vivacità funziona analizzando campioni biometrici di selfie o video inviati dagli utenti e migliora la sicurezza dei metodi di verifica dell'identità. Durante questi controlli vengono esaminati diversi aspetti, tra cui l'analisi del movimento, che analizza i movimenti per identificare segni di vita, o l'analisi della trama, che prevede l'esame dei minimi dettagli del viso o del dito di una persona.
Apprendimento automatico e prevenzione delle frodi
L'intelligenza artificiale basata sull'apprendimento automatico viene sfruttata nel rilevamento della vivacità per identificare i segni di un attacco di presentazione, come la manomissione dei pixel, la mancanza di espressioni facciali sottili o una texture della pelle non autentica sul viso dell'utente che suggeriscono che l'utente non è fisicamente presente.
Queste sottili differenze strutturali sono spesso completamente invisibili all’occhio umano, ma possono essere individuate con l’intelligenza artificiale.
Gli algoritmi di rilevamento della vivacità sono in grado di impiegare sia metodi di rilevamento della vitalità attiva che metodi di rilevamento della vitalità passiva, a seconda delle esigenze dell'organizzazione.
Rilevamento della vivacità attiva
Il rilevamento della vitalità attiva si basa sull'interazione dell'utente con il sistema di autenticazione, richiedendo agli utenti di eseguire movimenti specifici o pronunciare parole specifiche. Queste attività di sfida-risposta dimostrano che l'utente è una persona reale mostrando segni di vita. Tuttavia, questa può essere un'esperienza utente meno positiva, poiché il processo richiede l'interazione da parte dell'utente.
La pietra angolare delle soluzioni di rilevamento attivo della vitalità è la ricerca di segni di vita che non possono essere facilmente replicati tramite frode. L’utilizzo di diverse modalità, come il riconoscimento vocale, l’analisi della pressione dei tasti e l’esame dei movimenti sottili della bocca o del viso, può aiutare a individuare segni di vita, ma tutto ciò richiede l’interazione dell’utente.
Questo tipo di processo di autenticazione biometrica garantisce sicurezza e robustezza verifica dell'identità utilizzando sia l'analisi del movimento che l'intelligenza artificiale e spesso esaminerà più di un'immagine.
Caratteristiche chiave del rilevamento attivo della vitalità
- I controlli di vitalità attiva richiedono molto di più da parte dell'utente, il che rende il controllo di vitalità facciale molto più preciso e quindi sicuro.
- Questi controlli possono includere attività di risposta alle sfide, garantendo la sicurezza contro gli attacchi deepfake.
- Combinazione di studio del movimento e intelligenza artificiale, creando un controllo più completo guardando spesso più di un'immagine.
- Ideale per le organizzazioni che desiderano concentrarsi sulla sicurezza dei dati.
Rilevamento della vivacità passiva
Il rilevamento passivo della vivacità non richiede alcun tipo di movimento o interazione da parte dell'utente, poiché gli algoritmi cercano segni chiave di spoofing durante l'analisi di un'immagine. Spesso cercano anche segnali di vitalità, ma sono in grado di farlo in modo meno completo poiché non viene implementata alcuna interazione con l'utente.
Con il rilevamento passivo della vitalità, l’intelligenza artificiale spesso analizza solo un’immagine e può funzionare senza che l’utente sia consapevole del processo, senza richiedere azioni specifiche.
Questa forma di controllo dell'attività è ottima per fornire esperienze utente positive rafforzando al tempo stesso l'integrità del sistema biometrico.
Caratteristiche chiave del rilevamento passivo della vitalità
- Nessuna azione richiesta da parte dell'utente, creando facilmente un'esperienza utente positiva.
- Questi controlli si basano principalmente sull'intelligenza artificiale, di solito studiando solo un'immagine.
- Controlli più rapidi rispetto ai controlli di attività attivi.
- Una scelta migliore per le organizzazioni che necessitano di effettuare rapidamente una grande quantità di controlli.
Deepfake e rilevamento degli attacchi di presentazione funzionano
Nel 2023, sui social media di tutto il mondo circolavano circa 500.000 deepfake video e vocali.
Entro il 2025, si prevede che ce ne saranno circa 8 milioni di deepfake condivisi online, suggerendo che il numero di deepfake continuerà a raddoppiare ogni 6 mesi.
I processi di autenticazione biometrica possono essere sovvertiti dai video deepfake, e gli studi lo hanno dimostrato ufficialmente.
I deepfake sovvertono le API
I ricercatori dell’Università Sungkyunkwan di Suwon, in Corea del Sud, sono stati in grado di dimostrare che le API sia di Microsoft che di Amazon possono essere facilmente ingannate con l’uso di sofisticati deepfake. In un caso, una delle API, Azure Cognitive Services di Microsoft, è stata ingannata da un massimo di 78% dei deepfake alimentati dai coautori.
Tuttavia, la ricerca ha concluso che tutte le API potrebbero essere ingannate dai deepfake.
Servizi cognitivi di Azure ha scambiato un deepfake per una celebrità target 78% dell'epoca, mentre Rekognition di Amazon lo ha scambiato 68.7% dell'epoca. Rekognition ha classificato erroneamente i deepfake di una celebrità come un'altra vera celebrità 40% dell'epoca e ha fornito 902 deepfake su 3.200 punteggi di confidenza più alti rispetto all'immagine reale della stessa celebrità. E in un esperimento con Servizi cognitivi di Azure, i ricercatori hanno impersonato con successo 94 celebrità su 100 in uno dei set di dati open source.
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