Einige Beispiele in der Praxis zeigen die Probleme, die diese Angriffe aufweisen:
- Im Jahr 2023 verwendeten Betrüger gedruckte Fotos, um Wohlfahrtsportale zu umgehen, in denen es keine Tiefe erfuhr, um das Vorhandensein einer Individual zu messen.
- In Bankensystemen wurden bei Wiederholungsangriffen während der Distant-Identitätsprüfungsprozesse aufgenommen.
- Maskenangriffe werden ziemlich raffiniert; Europol berichtete über einen Anstieg der Grenzverletzungen mit hyperrealistischen Masken.
Was ist die Erkennung von Gesichtsleben?
Die Erkennung der Lebendigkeit ist eine Technologie, die überprüft, dass ein präsentiertes Gesicht einer Dwell -Individual gehört, nicht zu einer gefälschten Quelle. Es unterscheidet zwischen realen Benutzern und gefälschten Eingaben, indem dynamische Eigenschaften wie Bewegung oder Textur analysiert werden.
Schlüsselunterschiede zwischen traditioneller Gesichtserkennung und Anti-Spoofing-Systemen
- Die traditionelle Gesichtserkennung arbeitet mit Gesichtsmerkmalen und versucht sie gegen gespeicherte Vorlagen.
- Anti-Spoofing-Systeme fügen eine zusätzliche Überprüfungsschicht für Lebendigkeit mit physiologischen Indikatoren wie Blink- und Materialeigenschaften-Techniken wie Textur hinzu.
Techniken zur Erkennung von Lebendigkeit
Moderne Anti-Spoofing-Systeme unterscheiden sich voneinander in den Eigenschaften, mit denen sie lebende Gesichter von der gefälschten Darstellung unterscheiden:
Texturanalyse
Bei dieser Methode wird festgestellt, dass die Oberflächeneigenschaften des Gesichts nach Inkonsistenzen nachweisen, wie es nach Beweisen für Spoofing -Versuche zeigt. Zum Beispiel:
- Gedruckte Fotos fehlen oft die natürliche Textur der menschlichen Haut.
- Digitale Bildschirme können Pixelierung oder unnatürliche Glätte anzeigen.
Bewegungsanalyse
Bei diesen Methoden geht es darum, unfreiwillige Bewegungen wie Blinken oder winzige Kopfkippen zu erkennen. Solche natürlichen Bewegungen werden kaum mit der Genauigkeit statischer Bilder repliziert.
Tiefenerkennung
Mit der Tiefenseng-Technologie wird die 3D-Struktur des Gesichts unter Verwendung von Infrarotsensoren oder strukturiertem Licht abgebildet. Diese Technik kann leicht zwischen flachen Oberflächen (wie Fotos) und tatsächlichen Gesichtern mit Tiefe unterscheiden.
Zeitliche Analyse
Die zeitliche Analyse ist die Analyse von seriellen Frames in Video, um Inkonsistenzen zu erkennen, die über einige Zeit wiederholte Angriffe hinweisen. Beispielsweise können Flackern oder Schleifen von Bildschirmen die Verwendung digitaler Anzeigen während der Authentifizierungsversuche angeben.
Tiefes Lernen nähert sich
Deep -Studying -Modelle, die über große Datensätze trainiert werden könnten, klassifizieren Inputs im Allgemeinen mit hoher Genauigkeit als echt oder falsch. Zum Beispiel: Analyse von Faltungsnetzwerken (CNNs) analysieren komplizierte Merkmale wie Hautstruktur oder Bewegungsdynamik.
Herausforderungen des Gesichts Anti-Spoofing
Die Entwicklung robusterer Anti-Spoofing-Systeme steht weiterhin vor einigen Herausforderungen: