Bảo vệ quy trình xác minh danh tính với phát hiện khuôn mặt sống động
Phát hiện khuôn mặt sống động đảm bảo có một người thật, sống động đang hiện diện — bảo vệ chống lại các nguy cơ deepfakes, giả mạo và các cuộc tấn công gian lận. Điều này là thiết yếu cho quy trình đăng ký và xác thực kỹ thuật số an toàn.
Công nghệ tiên tiến đằng sau Oz Liveness
Giải pháp của chúng tôi sử dụng mạng thần kinh sâu và các kỹ thuật AI để đảm bảo bảo vệ mạnh mẽ chống lại các mối đe dọa phức tạp.
Phát hiện các cuộc tấn công tiêm nhiễm và trình bày.
Xác minh camera gốc để chặn giả mạo luồng video và camera ảo
Phân tích thời gian thực về ánh sáng, mờ và chói
AI được đào tạo dựa trên hàng nghìn nỗ lực giả mạo trong thế giới thực, bao gồm mặt nạ 3D
Phát hiện tự động vị trí khuôn mặt so với camera
SDK với ánh sáng thích ứng cho môi trường ánh sáng yếu
Theo dõi chuyển động vi mô & tín hiệu xác thực (nhịp tim, chuyển động mắt, phản xạ)
Hướng dẫn người dùng thông minh cho điều kiện chụp không thuận lợi
Tỷ lệ chấp nhận sai (FAR)*
Tỷ lệ chuyển đổi cho 60+ người dùng
+70%
Cao hơn so với giải pháp các hãng khác.
Tỷ lệ chuyển đổi lần đầu
97%
Trường hợp sử dụng
Nâng cao bảo mật và tối ưu hóa xác thực danh tính với Oz Biometry
Đặt lịch demo
Sẵn sàng nâng cao bảo mật mà không làm tăng ma sát?
Được chứng nhận ngăn chặn gian lận sinh trắc học
Oz Liveness là gì và nó hoạt động như thế nào?
Oz Liveness là dịch vụ phát hiện sự sống động của khuôn mặt, giúp xác nhận rằng người thật đang hiện diện trước camera, chứ không phải ảnh chụp, đoạn phát lại màn hình, mặt nạ hay deepfake. Trong quá trình ghi hình, SDK của Oz sẽ ghi lại một đoạn video ngắn và một bộ xử lý trên thiết bị sẽ kiểm tra chất lượng cũng như tính xác thực theo thời gian thực; sau đó, một hệ thống AI phía máy chủ gồm khoảng 50 mô hình sẽ phân tích đoạn video và siêu dữ liệu để phát hiện các tín hiệu giả mạo và chèn dữ liệu. Cử chỉ mặc định, chụp ảnh tự sướng, là phương pháp xác thực sự sống thụ động và mất khoảng 0,7 giây để ghi lại, do đó hầu hết người dùng chỉ cần nhìn vào camera. Oz Liveness đã được iBeta và BixeLab chứng nhận theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 Cấp 1, Cấp 2 và Cấp 3 với tỷ lệ ACPER/FAR là 0%, đồng thời đạt chứng nhận EU CEN/TS 18099 với tỷ lệ APCER/FAR là 0% trên các SDK dành cho Web, Android và iOS.
Sự khác biệt giữa phương pháp phát hiện sự sống chủ động và thụ động là gì, và Oz sử dụng phương pháp nào?
Kiểm tra sự sống động thụ động hoạt động một cách âm thầm: người dùng chỉ cần nhìn vào camera, trong khi kiểm tra sự sống động chủ động yêu cầu người dùng chớp mắt, mỉm cười hoặc quay đầu. Oz hỗ trợ cả hai phương thức nhưng khuyến nghị sử dụng kiểm tra sự sống động thụ động làm mặc định: phương thức này cho kết quả chuyển đổi tốt hơn và, quan trọng hơn cả, hiện là biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn. Các cử chỉ chủ động được thiết kế để chứng minh người thật thông qua chuyển động mà ảnh chụp không thể giả mạo, nhưng các công cụ deepfake và tái tạo khuôn mặt hiện đại giờ đây có thể tổng hợp các cử chỉ nháy mắt, mỉm cười hoặc quay đầu một cách thuyết phục theo yêu cầu, do đó việc yêu cầu cử chỉ này chỉ gây cản trở mà không mang lại sự đảm bảo thực sự và có thể tạo ra cảm giác an toàn giả tạo. Thay vì yêu cầu người dùng chứng minh sự sống động thông qua chuyển động, Oz phân tích chính video để tìm các dấu vết mà cuộc tấn công để lại (các hiện tượng nhiễu trên màn hình và khi quay lại, các biến dạng do pha trộn deepfake, và sự không nhất quán về thời gian giữa các khung hình), từ đó bảo vệ chống lại cả các cuộc tấn công trình bày và tấn công chèn. Các cử chỉ chủ động vẫn được sử dụng ở những nơi mà quy định yêu cầu, nhưng với tư cách là một biện pháp kiểm soát an ninh, việc dựa vào chuyển động chủ động đã lỗi thời.
Sự sống động thụ động có đủ an toàn hay tôi cần phải có những cử chỉ chủ động?
Tính sống động thụ động đủ an toàn cho hầu hết các quy trình đăng ký và xác thực khi được triển khai đúng cách, được chứng nhận và được hỗ trợ bởi cơ chế phòng thủ chống tấn công chèn dữ liệu — điều này đúng với Oz Liveness (iBeta ISO/IEC 30107-3 Cấp độ 1, 2 và 3, 0% APCER; CEN/TS 18099 với 0% APCER đối với tấn công chèn mã), nhưng không phải tất cả các công nghệ xác thực sự sống đều có thể cung cấp mức độ bảo mật tương đương như Oz. Phương pháp thụ động cũng mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn vì người dùng không cần thực hiện bất kỳ thao tác nào. Các cử chỉ chủ động đáng được bổ sung để đáp ứng các yêu cầu quy định bắt buộc phải có bước xác thực, hoặc khi bạn muốn tăng cường mức độ bảo mật một cách rõ ràng. Với Oz, bạn có thể kết hợp cả hai phương pháp: chụp ảnh tự sướng thụ động theo mặc định, và sử dụng cử chỉ chủ động khi quy định yêu cầu.
Oz Liveness có yêu cầu bất kỳ phần cứng hoặc cảm biến đặc biệt nào không?
Không, Oz Liveness không yêu cầu bất kỳ phần cứng đặc biệt hay cảm biến chuyên dụng nào; phần mềm này hoạt động bằng cách sử dụng camera tiêu chuẩn có sẵn trên điện thoại thông minh, máy tính bảng và webcam. Cách tiếp cận chỉ dựa trên phần mềm này giúp việc triển khai trở nên đơn giản và mở rộng khả năng tiếp cận, vì các doanh nghiệp không cần phải đầu tư vào phần cứng ghi hình bổ sung để sử dụng tính năng phát hiện sự sống được chứng nhận. Điều này cũng có nghĩa là cùng một bộ xử lý hoạt động nhất quán trên các SDK: iOS, Android, Flutter và Web, mà không phụ thuộc vào phần cứng cụ thể của từng thiết bị.
Oz Liveness phát hiện các video deepfake và các trường hợp hoán đổi khuôn mặt bằng AI như thế nào?
Oz Liveness phát hiện các video deepfake nhờ một hệ thống kết hợp khoảng 50 mô hình AI, phân tích chuỗi các khung hình video (chứ không phải một hình ảnh đơn lẻ) để tìm kiếm các đường nối ghép, kết cấu không tự nhiên, sự không nhất quán trong chuyển động và dòng chảy quang học, cũng như các dấu vết tái ghi hình – những yếu tố tiết lộ khuôn mặt được tổng hợp hoặc phát lại. Hệ thống này được huấn luyện trên hàng triệu mẫu tấn công, bao gồm các deepfake được tạo ra bằng phương pháp tinh chỉnh LoRA và LivePortrait, cùng với các cuộc tấn công thực tế đã xảy ra trong môi trường sản xuất. Hệ thống cũng sử dụng phương pháp phát hiện ngoài phân phối (out-of-distribution detection) để đánh dấu các mẫu tấn công mới mà nó chưa từng gặp trước đây, chính điều này giúp hệ thống có khả năng chống chọi với các công cụ deepfake mới, chưa từng được biết đến (zero-day).
Oz ngăn chặn các cuộc tấn công bằng phương thức chèn mã như camera ảo và trình giả lập như thế nào?
Oz ngăn chặn các cuộc tấn công tiêm chèn bằng hệ thống phòng thủ đa lớp. Thứ nhất, tại thời điểm ghi hình, SDK sẽ kiểm tra môi trường thiết bị để phát hiện camera ảo, trình giả lập, quyền root/jailbreak, trình gỡ lỗi và các khung hooking; đồng thời, Web SDK bổ sung một Lớp Xác thực Camera chuyên dụng, từ chối phiên làm việc trước khi bất kỳ đoạn video nào được ghi lại. Thứ hai, video được ghi lại dưới định dạng độc quyền giúp lưu giữ các dấu vết chèn mã độc, và một mạng nơ-ron sâu phía máy chủ sẽ phân tích video để tìm các dấu hiệu chèn mã độc. Kẻ tấn công phải vượt qua ba lớp bảo vệ này một cách độc lập, đó là lý do tại sao BixeLab đã chứng nhận Oz đạt mức APCER 0% theo tiêu chuẩn EU CEN/TS 18099 trên các SDK Web, Android và iOS của hãng.
Oz Liveness có những chứng nhận về tính trực tiếp nào?
Oz Liveness đã được iBeta và BixeLab – hai phòng thí nghiệm được NIST công nhận – cấp chứng nhận theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 Cấp độ 1, Cấp độ 2 và Cấp độ 3, với chỉ số ACPER/FAR là 0% (không chấp nhận bất kỳ trường hợp giả mạo nào). Đối với các cuộc tấn công chèn mã, sản phẩm đã vượt qua đánh giá của BixeLab theo tiêu chuẩn EU CEN/TS 18099 với tỷ lệ APCER 0% trên các nền tảng Web, Android và iOS. Một chi tiết quan trọng: các chứng nhận này bao quát toàn bộ kiến trúc: bao gồm cả lớp thu thập dữ liệu SDK và hệ thống phát hiện tấn công trình bày phía máy chủ, thay vì chỉ một thành phần riêng lẻ.
Oz Liveness hỗ trợ những SDK và nền tảng nào?
Oz Liveness cung cấp các bộ SDK cho iOS (Swift, yêu cầu tối thiểu iOS 11), Android (Kotlin/Java), Flutter (iOS 13 trở lên và Android SDK 21 trở lên) và Web (gồm một plugin Web phía client cùng một bộ điều hợp Web phía server). Web SDK yêu cầu HTTPS và giấy phép được liên kết với (các) tên miền cụ thể của bạn. Tất cả các SDK đều chạy ở chế độ dọc, bao gồm một hệ thống bảo mật sâu trên thiết bị (phát hiện can thiệp, root/jailbreak, trình giả lập và hook, SSL pinning) và hỗ trợ bảy ngôn ngữ giao diện người dùng. Chúng kết nối với API Oz ở chế độ Full hoặc Instant (không lưu trữ).
Quá trình kiểm tra tính hoạt động của Oz mất bao lâu, và trải nghiệm người dùng như thế nào?
Đối với người dùng, quá trình kiểm tra ảnh tự sướng thụ động mặc định mất khoảng 0,7 giây để chụp: họ chỉ cần nhìn vào camera, không cần thực hiện bất kỳ cử chỉ nào. Ở phía máy chủ, quá trình phân tích mất khoảng 2 giây cho mỗi lần kiểm tra. SDK hướng dẫn người dùng theo thời gian thực về ánh sáng và vị trí khuôn mặt, đồng thời chỉ ghi lại khi các điều kiện được đáp ứng, giúp giảm thiểu các trường hợp từ chối sai và tránh phải thực hiện lại. Nếu bạn chọn cử chỉ chủ động, mỗi cử chỉ sẽ thêm khoảng thời gian từ 3–5 giây. Oz Forensics nổi tiếng với trải nghiệm nhanh chóng và mượt mà mà tính năng phát hiện sự sống động mang lại, giúp mang đến trải nghiệm trơn tru cho người dùng cuối và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
FAR, FRR, APCER và BPCER là gì, và hiệu suất của Oz ra sao?
Đây là các chỉ số độ chính xác tiêu chuẩn dành cho các hệ thống xác thực sự sống. FAR (Tỷ lệ chấp nhận sai) và APCER (Tỷ lệ lỗi phân loại hình thức tấn công) đo lường tần suất một trường hợp giả mạo bị chấp nhận sai; giá trị càng thấp càng tốt, và Oz đã đạt 0% ACPER/FAR trong cả hai chứng nhận ISO/IEC 30107-3 và CEN/TS 18099. FRR và BPCER đo lường tần suất người dùng thật bị từ chối sai: nếu tỷ lệ này quá cao, bạn sẽ mất đi những khách hàng thực sự. Công nghệ của Oz được biết đến với mức FRR/BPCER thấp hơn so với các đối thủ cạnh tranh trong các tình huống thực tế, đạt hiệu suất cao gấp 3 lần so với các giải pháp khác.
Oz Forensics giảm thiểu sự thiên vị trong quá trình phát hiện sự sống như thế nào?
Oz Forensics giảm thiểu sự thiên vị trong quá trình phát hiện sự sống động bằng cách huấn luyện hệ thống AI kết hợp gồm khoảng 50 mô hình trên hàng chục triệu video thực tế và mẫu tấn công thu thập từ các nhóm dân số đa dạng, đồng thời kiểm tra hiệu suất trên các nhóm tuổi, giới tính và sắc tộc thay vì chỉ dựa vào một nhóm đối tượng chuẩn duy nhất. Điều này được kết hợp với cơ chế phát hiện ngoài phân phối (out-of-distribution detection), giúp phát hiện các mẫu không quen thuộc thay vì ép buộc đưa ra quyết định “đạt/không đạt” dựa trên tập dữ liệu huấn luyện hẹp, từ đó giúp duy trì tỷ lệ từ chối sai ở mức thấp và nhất quán trên các nhóm người dùng khác nhau. Hiệu suất công bằng và bình đẳng được coi là yêu cầu thiết kế cốt lõi, chứ không phải là yếu tố được xem xét sau cùng.
Oz Liveness có phù hợp với các môi trường yêu cầu mức độ bảo mật cao như các ứng dụng của chính phủ không?
Đúng vậy, Oz Liveness rất phù hợp với các môi trường có yêu cầu bảo mật cao, bao gồm các ứng dụng trong lĩnh vực chính phủ và khu vực công, nhờ các chứng nhận về khả năng chống lại các cuộc tấn công trình bày và tiêm dữ liệu với tỷ lệ APCER bằng 0%, cùng với khả năng hỗ trợ triển khai hoàn toàn tại chỗ. Đối với các tổ chức yêu cầu có bản ghi kiểm toán và không thể gửi dữ liệu sinh trắc học lên đám mây của bên thứ ba, mô hình cấp phép và kiến trúc tại chỗ của Oz (thông qua Docker hoặc Kubernetes) cung cấp các đảm bảo về chủ quyền dữ liệu mà các triển khai trong khu vực công thường yêu cầu. Oz Forensics cũng xử lý hơn 100 triệu lần kiểm tra tính sống động mỗi tháng trong các hoạt động đòi hỏi thông lượng cao, thời gian hoạt động liên tục và khả năng mở rộng.
Oz Liveness khác với iProov, FaceTec hay Zoloz như thế nào?
Oz Forensics, iProov, FaceTec và Zoloz đều là những nhà cung cấp giải pháp xác thực sự sống còn mạnh mẽ, đã được chứng nhận độc lập, và sự lựa chọn phù hợp sẽ phụ thuộc vào các ưu tiên của quý vị. Oz nổi bật ở bốn điểm: sản phẩm này được chứng nhận về khả năng phát hiện tấn công trình bày (Presentation Attack Detection) theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 Cấp độ 1, 2 và 3, cũng như được chứng nhận về khả năng phát hiện tấn công chèn (Injection Attack Detection) theo tiêu chuẩn CEN/TS 18099; các chứng nhận này bao quát toàn bộ kiến trúc SDK kết hợp máy chủ (không chỉ một mô-đun); sản phẩm mang lại sự linh hoạt thực sự trong triển khai: dịch vụ SaaS và triển khai tại chỗ, đồng thời cũng có sẵn trên các nền tảng như AWS và Huawei; sản phẩm sử dụng OzCapsula, một container chống giả mạo với nhật ký sự kiện bất biến, cung cấp bằng chứng mật mã về tính toàn vẹn của phương tiện cho mục đích kiểm toán và pháp lý; và sản phẩm này cũng dẫn đầu về công nghệ xác thực sự sống động qua ảnh tự chụp thụ động với thời gian chụp khoảng 0,7 giây để giảm thiểu sự bất tiện cho người dùng, dẫn đến tỷ lệ BCPER/FRR thấp hơn tới 3 lần so với các đối thủ cạnh tranh.
