Обеспечьте безопасность потока идентификационных данных с помощью функции обнаружения "живой" информации
Обнаружение живого присутствия гарантирует, что перед вами настоящий, живой человек, и защищает от мошенничества, такого как глубокие подделки и поддельные атаки. Это очень важно для безопасной проверки личности при цифровом входе в систему и аутентификации.
Передовые технологии, лежащие в основе бесшовной и безопасной верификации
Наше решение использует глубокие нейронные сети для обнаружения инъекций и презентационных атак. Анализ среды в реальном времени и отслеживание микродвижений повышают безопасность от сложных угроз.
Глубокие нейронные сети для обнаружения атак внедрения и представления.
Проверка оригинальной камеры для обнаружения подмены видеопотока и атак на виртуальные камеры
Анализ условий окружающей среды в режиме реального времени (освещение, размытость, блики)
ИИ обучен на тысячах реальных попыток подделки, включая 3D-маски
Автоматическое определение и настройка положения лица относительно камеры
Адаптивное освещение с помощью SDK для работы в условиях недостаточной освещенности
Отслеживание микродвижений и сигналы "жизни" (например, отражения, пульс, движение глаз)
Интеллектуальное руководство пользователя в неблагоприятных условиях съемки
Коэффициент ложного пропуска (FAR)*
Коэффициент конверсии среди пользователей 60+
+70%
результаты лучше, чем у нашего главного конкурента
Коэффициент конверсии при первой попытке
97%
Примеры использования
Повысьте уровень безопасности и упростите проверку личности
Закажите демонстрацию
Готовы повысить уровень безопасности без особых усилий?
Сертификация в сфере предотвращения биометрического мошенничества
Что такое Oz Liveness и как это работает?
Oz Liveness — это сервис обнаружения живого лица, который подтверждает, что перед камерой находится реальный живой человек, а не фотография, запись с экрана, маска или дипфейк. Во время съемки SDK Oz записывает короткое видео, а встроенный в устройство движок в режиме реального времени проверяет его качество и подлинность; затем на стороне сервера ансамбль ИИ, состоящий из около 50 моделей, анализирует видеозапись и метаданные на наличие сигналов подделки и внедрения. Стандартный жест — селфи — является пассивным способом подтверждения живого лица, и его съемка занимает около 0,7 секунды, поэтому большинству пользователей достаточно просто посмотреть в камеру. Система Oz Liveness сертифицирована по стандарту ISO/IEC 30107-3 (уровни 1, 2 и 3) организациями iBeta и BixeLab с показателями ACPER/FAR 0%, а также по стандарту EU CEN/TS 18099 с показателями APCER/FAR 0% для всех SDK-пакетов: веб-версии, Android и iOS.
В чём заключается разница между пассивным и активным обнаружением жизнеспособности, и какой из этих методов использует Oz?
Пассивная проверка живого человека работает незаметно: пользователь просто смотрит в камеру, тогда как активная проверка требует от него моргнуть, улыбнуться или повернуть голову. Oz поддерживает оба метода, но по умолчанию рекомендует пассивную проверку: она обеспечивает более качественную конвертацию и, что особенно важно, на сегодняшний день является более надежной защитой. Активные жесты изначально предназначались для подтверждения живого человека с помощью движений, которые невозможно подделать на фотографии, но современные инструменты для создания дипфейков и реанимации лиц теперь могут синтезировать убедительное моргание, улыбку или поворот головы по запросу, поэтому требование выполнения жеста создает лишние препятствия без реальной гарантии и может вызвать ложное чувство безопасности. Вместо того чтобы просить пользователя подтвердить живость с помощью движения, Oz анализирует само видео на наличие следов, которые оставляет после себя атака (артефакты экрана и повторной съемки, искажения при наложении дипфейков и временные несоответствия между кадрами), защищаясь как от атак типа «презентация», так и от атак типа «инъекция». Активные жесты остаются доступными там, где этого требуют нормативные акты, но в качестве меры безопасности опора на активные движения устарела.
Достаточно ли безопасна пассивная живость, или мне нужны активные жесты?
Пассивная проверка жизнеспособности является достаточно безопасной для большинства процедур регистрации и аутентификации при условии её правильной реализации, сертификации и обеспечения защиты от атак типа «инъекции», что и наблюдается в случае с Oz Liveness (сертификация iBeta по стандарту ISO/IEC 30107-3, уровни 1, 2 и 3, показатель APCER 0%; CEN/TS 18099 с показателем APCER 0 % для атак с внедрением), однако не все технологии проверки жизнеспособности могут обеспечить такой же уровень безопасности, как Oz. Пассивная проверка также более удобна для пользователя, поскольку не требует от него никаких действий. Активные жесты целесообразно добавлять в случае нормативных требований, предписывающих проверку, или когда требуется видимое повышение уровня безопасности. С Oz вы можете комбинировать эти методы: пассивное селфи по умолчанию и активные жесты там, где это требуется нормативными требованиями.
Требует ли Oz Liveness какого-либо специального оборудования или датчиков?
Нет, Oz Liveness не требует никакого специального оборудования или специальных датчиков; система работает с использованием стандартных камер, встроенных в смартфоны, планшеты и веб-камеры. Такой подход, основанный исключительно на программном обеспечении, упрощает внедрение и расширяет доступность, поскольку компаниям не нужно вкладывать средства в дополнительное оборудование для захвата изображения, чтобы использовать сертифицированную технологию проверки живого человека. Это также означает, что один и тот же движок работает одинаково во всех SDK: iOS, Android, Flutter и Web, без привязки к конкретному оборудованию устройства.
Как Oz Liveness обнаруживает дипфейки и подмену лиц с помощью ИИ?
Oz Liveness обнаруживает дипфейки с помощью ансамбля из примерно 50 моделей искусственного интеллекта, который анализирует последовательность видеокадров, а не отдельное изображение, выявляя швы слияния, неестественные текстуры, несоответствия в движении и оптическом потоке, а также артефакты повторной съемки, выдающие синтетические или воспроизведенные лица. Система обучена на миллионах образцов атак, включая дипфейки, сгенерированные с помощью тонкой настройки LoRA и LivePortrait, а также реальные атаки, зафиксированные в производственной среде. Кроме того, она использует метод обнаружения «вне распределения» (out-of-distribution detection) для выявления новых шаблонов атак, с которыми ранее не сталкивалась, что обеспечивает ей устойчивость к новым инструментам для создания дипфейков «нулевого дня».
Как Oz предотвращает атаки типа «инъекции», такие как виртуальные камеры и эмуляторы?
Oz предотвращает атаки типа «инъекция» с помощью многоуровневой защиты. Во-первых, на этапе захвата SDK проверяет среду устройства на наличие виртуальных камер, эмуляторов, рутирования/джейлбрейка, отладчиков и фреймворков для хукинга, а Web SDK добавляет специальный уровень проверки подлинности камеры (Camera Authenticity Layer), который отклоняет сессию до начала записи видео. Во-вторых, видео записывается в проприетарном формате, который сохраняет артефакты инъекций, а глубокая нейронная сеть на стороне сервера анализирует его на наличие сигнатур инъекций. Злоумышленнику приходится преодолевать эти три уровня защиты по отдельности, именно поэтому BixeLab сертифицировала Oz с показателем APCER 0% в соответствии со стандартом EU CEN/TS 18099 для всех его SDK: веб-версии, версии для Android и iOS.
Какие сертификаты, подтверждающие подлинность, имеет компания Oz Liveness?
Система Oz Liveness сертифицирована по стандарту ISO/IEC 30107-3 на уровнях 1, 2 и 3 организациями iBeta и BixeLab — лабораториями, аккредитованными NIST, — с показателем ACPER/FAR, равным 0 % (подделка не допускается). Что касается атак типа «инъекция», система прошла оценку BixeLab в соответствии со стандартом EU CEN/TS 18099 с показателем APCER 0% для веб-приложений, Android и iOS. Важная деталь: сертификаты охватывают всю архитектуру в целом — как уровень захвата SDK, так и серверное обнаружение атак на представление данных — а не какой-либо отдельный компонент.
Какие SDK и платформы поддерживает Oz Liveness?
Oz Liveness предоставляет SDK для iOS (Swift, минимальная версия iOS 11), Android (Kotlin/Java), Flutter (iOS 13+ и Android SDK 21+) и веб-приложений (клиентский веб-плагин и серверный веб-адаптер). Веб-SDK требует использования протокола HTTPS и лицензии, привязанной к вашему конкретному домену (доменам). Все SDK работают в портретном режиме, включают в себя комплексный стек средств безопасности на устройстве (защита от несанкционированного вмешательства, обнаружение root-доступа/джейлбрейка, эмуляторов и хуков, SSL-пиннинг) и поддерживают семь языков пользовательского интерфейса. Они подключаются к API Oz в режимах Full или Instant (без хранения данных).
Сколько времени занимает проверка подлинности в Oz и каковы впечатления пользователей?
Для пользователя съемка пассивного селфи по умолчанию занимает около 0,7 секунды: ему достаточно просто посмотреть в камеру, никаких жестов не требуется. На серверной стороне анализ занимает примерно 2 секунды на каждую проверку. SDK в режиме реального времени подсказывает пользователю, как правильно расположить лицо и настроить освещение, и производит запись только при соблюдении всех условий, что позволяет свести к минимуму количество ложных отказов и избежать повторных попыток. Если вы выберете активные жесты, каждый жест добавляет 3–5 секунд к времени проверки. Компания Oz Forensics известна быстрым и бесперебойным процессом проверки жизнеспособности, что обеспечивает конечным пользователям удобство использования и повышает коэффициент конверсии.
Что такое FAR, FRR, APCER и BPCER, и какие показатели демонстрирует Oz?
Это стандартные показатели точности для систем проверки живого человека. Показатели FAR (коэффициент ложного принятия) и APCER (коэффициент ошибок классификации атак) отражают, как часто поддельный вход принимается по ошибке; чем ниже эти показатели, тем лучше. Компания Oz продемонстрировала 0% по показателям ACPER/FAR в ходе сертификации по стандартам ISO/IEC 30107-3 и CEN/TS 18099. Показатели FRR и BPCER измеряют, как часто настоящий пользователь ошибочно отклоняется: если эти показатели слишком высоки, вы теряете реальных клиентов. Технология Oz известна тем, что в реальных сценариях у неё более низкие показатели FRR/BPCER, чем у конкурентов, и она демонстрирует производительность, в 3 раза превосходящую другие решения.
Как компания Oz Forensics снижает вероятность возникновения систематической ошибки при проверке подлинности лица?
Oz Forensics снижает риск предвзятости при определении живого человека, обучая свой ансамбль из примерно 50 моделей искусственного интеллекта на десятках миллионов реальных видеозаписей и образцов атак, отобранных из различных демографических групп, а также тестируя эффективность для разных возрастных групп, полов и этнических групп, вместо того чтобы полагаться на одну эталонную выборку. Это сочетается с методом обнаружения «вне распределения», который выделяет незнакомые паттерны, а не вынуждает принимать решение «прошел/не прошел» на основе узкого обучающего набора, что помогает поддерживать низкий и стабильный уровень ложных отказов для различных групп пользователей. Справедливая и равноправная эффективность рассматривается как основное требование к проектированию, а не как второстепенный аспект.
Подходит ли Oz Liveness для сред с высоким уровнем безопасности, таких как государственные системы?
Да, Oz Liveness отлично подходит для сред с высоким уровнем безопасности, в том числе для государственных и общественных учреждений, благодаря сертификатам, подтверждающим защиту от атак типа «презентация» и «инъекция» с показателем APCER, равным 0%, а также благодаря поддержке полностью локального развертывания. Для организаций, которым требуется аудиторский след и которые не могут отправлять биометрические данные в стороннее облако, модель лицензирования Oz и локальная архитектура (через Docker или Kubernetes) обеспечивают гарантии суверенитета данных, которые обычно требуются при развертывании в государственном секторе. Кроме того, Oz Forensics обрабатывает более 100 млн проверок жизнеспособности в месяц в условиях, требующих высокой пропускной способности, бесперебойной работы и масштабируемости.
Чем Oz Liveness отличается от iProov, FaceTec или Zoloz?
Oz Forensics, iProov, FaceTec и Zoloz — все это надежные поставщики решений для проверки жизнеспособности, прошедшие независимую сертификацию, и выбор подходящего решения зависит от ваших приоритетов. Oz выделяется по четырём критериям: он сертифицирован по обнаружению атак типа «презентация» (Presentation Attack Detection) в соответствии с ISO/IEC 30107-3 уровней 1, 2 и 3, а также по обнаружению атак типа «инъекция» (Injection Attack Detection) в соответствии с CEN/TS 18099; при этом сертификаты охватывают полную архитектуру «SDK плюс сервер» (а не только один модуль); он обеспечивает подлинную гибкость развёртывания: SaaS и локальное развертывание, а также доступен через такие платформы, как AWS и Huawei; использует OzCapsula — контейнер с защитой от несанкционированного доступа и неизменяемым журналом событий, который обеспечивает криптографическое подтверждение целостности медиаданных для целей аудита и юридического использования; а также лидирует по скорости пассивного селфи-проверки жизнеспособности — ~0,7 секунды, что минимизирует неудобства для пользователя и обеспечивает показатели BCPER/FRR, в 3 раза ниже, чем у конкурентов.
