Решение для защиты от подобных атак, так называемого спуфинга, предназначено для различных областей, где используются сценарии дистанционной биометрической идентификации и авторизации пользователей по изображению лица. Прежде всего, это банки, страховые компании и другие представители финансового сектора. Также технологии Liveness Detection найдут применение в системах учета рабочего времени с помощью пользовательских устройств, терминалах самообслуживания, цифровых сервисах и мобильных приложениях, предлагающих удаленный доступ к услугам.
В данных сценариях для защиты необходим надежный инструмент, не создающий дополнительных неудобств пользователю. Модуль Liveness Detection не требует от пользователя подтверждающих действий, например моргания или поворота головы. Для надежной работы модуля достаточно одной фотографии, сделанной пользователем.
Удаленный доступ к разным видам услуг с применением биометрической идентификации по изображению лица чаще всего осуществляется с помощью мобильных устройств. Преимуществом модуля Liveness Detection является его оптимизация для высокой производительности на CPU- и ARM-процессорах. Это позволяет в большинстве случаев использовать алгоритмы на уже имеющихся вычислительных мощностях и мобильных устройствах. Скорость работы составляет 10 проверок в секунду на одном ядре процессора.
«Удаленная биометрическая идентификация по изображению лица становится все более распространенной практикой. Сегодня ключевые заказчики подобных решений – банки и страховые компании, и в этой сфере высока вероятность попыток взлома и обмана систем авторизации, — рассказывает Иван Тихонов, руководитель направления биометрии Центра когнитивных технологий АйТеко. – Но с требованиями к безопасности растут и возможности технологий. Модуль некооперативного антиспуфинга может стать инструментом совершенствования и усиления безопасности уже установленных у заказчика систем распознавания лиц за счет применения последних достижений в технологиях Liveness».