Еволюція біометричної ідентифікації: від верифікації особистості до верифікації людяності

Хоча сучасні засоби біометричної ідентифікації, так як відбитки пальців чи сканування обличчя, вважаються надійними, їх досить легко обійти. З цим досить часто стикаються фахівці з безпеки у фінансових установах, телекомунікаційних компаніях, закладах охорони здоров’я. За допомогою 3D-принтерів та інших технологій зловмисники створюють копії біологічних особливостей людини, чиєю особистістю вони хочуть скористатися для проникнення в систему. Тому системи біометричної ідентифікації еволюціонують у бік верифікації людяності.

Селфі, що не можна хакнути

Існує низка способів довести, що людина перед сенсором системи безпеки жива. Найпоширеніший підхід сьогодні – давати людині випадкові задачі для виконання, наприклад, щоб вона повернула голову вліво, підняла підборіддя, показала великий палець тощо.

Підписуйтесь на наш Telegram.

Такий підхід на практиці виявився не зовсім зручним. Наприклад, якщо система скаже повернути голову вліво – як прочитати наступну її інструкцію? Якщо юзер поверне голову назад надто рано – перевірка провалиться.

Такі системи призводять до того, що 20-30% користувачів просто припиняють проходити перевірку. Заміна активної перевірки людяності на пасивну дозволяє підняти рівень використання таких систем з 63% до 99%.

Один із варіантів пасивної перевірки людяності – селфі. Комп’ютер аналізує різні місця, пікселізацію, деформації, щоб довести, що перед камерою не справжнє обличчя живої людини, а маска або фото.

Додатково, якщо перевірка проходить на мобільному пристроєві, система може залучати його сенсори. Може враховуватися як юзер тримає гаджет, географічні координати тощо. Також алгоритм може не чекати поки юзер найкраще розміститься перед камерою, а зробить знімок автоматично.

Аналізуючи обличчя

Пасивні перевірки людяності засновані на фотографії або невеликому набору зображень, яке аналізує алгоритм комп’ютерного бачення. Цей алгоритм має розрізнити живого користувача перед камерою та різні кмітливі способи обману.

Досить часто цю технологію плутають з технологією розпізнавання обличчя. Однак технологія розпізнавання обличчя є майже ручним процесом. Наприклад, існує міжнародно затверджений набір мільйонів фотографій, які можна одразу “згодувати” нейромережі для її навчання. Залишається потім уточнити точність роботи розпізнавання обличчя.

Технологія пасивної перевірки людяності не має подібного набору даних і розробники таких технологій створюють їх з нуля. Вони повинні самі подумати як навчити комп’ютер визначати, що перед камерою знаходиться жива людина.

Наприклад, компанія Innovatrics для навчання своєї системи розміщувала перед камерою смартфони, комп’ютерні екрани, роздруковані зображення, маски. Щодня генерувалися тисячі фотографій, які “згодовували” алгоритму.

Обличчя проти бюрократії

Поширення біометричних систем ідентифікації має знизити ризики для користувачів та компаній, а також спростити їхню взаємодію. Це означає застосування рішень, які вимагають менше дій, а також краще адаптуються до життєвих реалій.

Публічний сектор є одним з тих, хто отримує від подібних технологій значну вигоду, застосовуючи їх в процесах замість існуючих бюрократичних процедур. Додатково машинна перевірка особистості виявляється точнішою, ніж перевірка офіційним службовцем.

Уже за кілька років може статися, що людяність стане тим ключем, який відкриває доступ до багатьох процесів та сервісів у нашому світі.

За матеріалами: Betanews