Хотя современные средства биометрической идентификации, так как отпечатки пальцев или сканирование лица, считаются надежными, их достаточно легко обойти. С этим довольно часто сталкиваются специалисты по безопасности в финансовых учреждениях, телекоммуникационных компаниях, учреждениях здравоохранения. С помощью 3D-принтеров и других технологий злоумышленники создают копии биологических особенностей человека, чьей личностью они хотят воспользоваться для проникновения в систему. Поэтому системы биометрической идентификации эволюционируют в сторону верификации человечности.
Селфи, которое нельзя хакнуть
Существует ряд способов доказать, что человек перед сенсором системы безопасности жива. Самый распространенный подход сегодня — давать человеку случайные задачи для выполнения, например, чтобы она повернула голову влево, подняла подбородок, показала большой палец и тому подобное.
Підписуйтесь на наш Telegram.
Такой подход на практике оказался не совсем удобным. Например, если система скажет повернуть голову влево — как прочитать следующую ее инструкцию? Если пользователь повернет голову назад слишком рано — проверка провалится.
Такие системы приводят к тому, что 20-30% пользователей просто прекращают проходить проверку. Замена активной проверки человечности на пассивную позволяет поднять уровень использования таких систем с 63% до 99%.
Один из вариантов пассивной проверки человечности — Селфи. Компьютер анализирует различные места, пикселизацию, деформации, чтобы доказать, что перед камерой не настоящее лицо живого человека, а маска или фото.
Дополнительно, если проверка проходит на мобильном устройству, система может привлекать его сенсоры. Может учитываться как пользователь держит гаджет, географические координаты и тому подобное. Также алгоритм может не ждать пока пользователь лучше разместится перед камерой, а сделает снимок автоматически.
Анализируя лицо
Пассивные проверки человечности основаны на фотографии или небольшом набора изображений, которое анализирует алгоритм компьютерного видения. Этот алгоритм имеет различить живого пользователя перед камерой и различные сообразительные способы обмана.
Довольно часто эту технологию путают с технологией распознавания лица. Однако технология распознавания лица почти ручным процессом. Например, существует международно утвержден набор миллионов фотографий, которые можно сразу «скормить» нейросети для ее обучения. Остается затем уточнить точность работы распознавания лица.
Технология пассивной проверки человечности не имеет подобного набора данных и разработчики таких технологий создают их с нуля. Они должны сами подумать как научить компьютер определять, что перед камерой находится живой человек.
Например, компания Innovatrics для обучения своей системы размещала перед камерой смартфоны, компьютерные экраны, распечатанные изображения, маски. Ежедневно генерировались тысячи фотографий, которые «скармливали» алгоритма.
Лицо против бюрократии
Распространение биометрических систем идентификации должно снизить риски для пользователей и компаний, а также упростить их взаимодействие. Это означает применение решений, которые требуют меньше действий, а также лучше адаптируются к жизненным реалиям.
Публичный сектор является одним из тех, кто получает от подобных технологий значительную выгоду, используя их в процессах вместо существующих бюрократических процедур. Дополнительно машинная проверка личности оказывается точной, чем проверка официальным служащим.
Уже через несколько лет может случиться, что человечность станет тем ключом, который открывает доступ ко многим процессам и сервисам в нашем мире.
По материалам: Betanews
