生物特征欺骗：威胁与活体检测

生物特征认证——使用独特的生物特征来验证身份——已变得越来越普遍。然而，随着生物特征系统的日益普及，旨在规避它们攻击的复杂性也在增加。生物特征欺骗，即使用伪造的伪品欺骗生物特征系统，是一个重大且不断演变的威胁。本文将深入探讨生物特征欺骗的各种方法，深度伪造在此背景下的挑战日益增加，以及活体检测在欺诈预防中的关键作用。

关键要点 1生物特征欺骗攻击正变得越来越逼真且易于访问，需要不断创新检测方法。

关键要点 2展示攻击检测 (PAD) 是用于防御生物特征欺骗的核心技术，涵盖硬件和软件解决方案。

关键要点 3活体检测至关重要，但没有一种方法是万无一失的；多因素方法提供最强的安全性。

关键要点 4深度伪造代表了一种特别先进的欺骗形式，需要复杂的检测技术来分析细微的不一致之处。

了解生物特征欺骗技术

生物特征欺骗攻击可以针对各种模态，包括指纹、面部、虹膜和语音识别。所使用的技术在复杂性和成本上各不相同。早期针对指纹扫描仪的欺骗方法包括使用明胶或木胶等材料制作假指纹。这些相对简单的攻击通常可以通过分析呈现指纹的纹理和弹性来检测。面部识别系统容易受到使用照片、视频、面具甚至 3D 打印复制品的展示攻击。语音识别系统可以通过录音、语音克隆甚至复杂的音频合成来破坏。

术语展示攻击 (PA) 现在通常用于描述这些欺骗生物特征系统的尝试。PA 根据所使用的材料进行分类：

• 类别 1：伪品 – 涉及简单的、易于获得的材料，例如照片或打印图像。
• 类别 2：重放攻击 – 使用记录的生物特征数据，例如之前捕获的面部扫描。
• 类别 3：变形攻击 – 改变生物特征数据，例如，创建混合多个个体特征的面具。

深度伪造和高级欺骗的兴起

人工智能的出现，特别是生成对抗网络 (GAN)，开创了先进欺骗攻击的新时代：深度伪造。深度伪造利用人工智能创建高度逼真的合成媒体——图像、视频和音频——可以令人信服地冒充真实个人。基于深度伪造的欺骗攻击构成了重大挑战，因为它们克服了传统欺骗方法的局限性。仅仅检测到“活”人的缺席是不够的；该系统必须确定呈现的生物特征数据是否真正来自声称的个人。

深度伪造可以使用相对有限的资源创建，并且质量不断提高。例如，面部的深度伪造视频现在可以通过视觉图灵测试，看起来与真实录音无法区分。这使得人类甚至一些自动化系统难以检测到操纵。

活体检测：第一道防线

活体检测是一项关键技术，旨在对抗生物特征欺骗攻击。它旨在确定呈现的生物特征数据是否来自活的、存在的个人，而不是伪品。活体检测技术可大致分为两种类型：

• 被动活体检测：这些方法分析生物特征数据本身是否存在细微的生命迹象。例如，分析面部运动中的微表情、皮肤纹理变化或血流模式。被动方法通常不那么具有侵入性且更易于使用，但潜在的稳健性也较低。
• 主动活体检测：这些方法要求用户在验证过程中执行特定操作。示例包括眨眼、微笑、倾斜头部或阅读随机生成的挑战。主动方法更安全，但可能会破坏用户体验。

先进的活体检测系统通常结合使用被动和主动技术，以最大限度地提高准确性并最大限度地减少误报。例如，系统可能会首先使用被动分析来评估欺骗尝试的总体可能性，然后在检测到可疑模式时提示用户执行特定操作。

展示攻击检测 (PAD) 标准与技术

ISO/IEC 30107 系列标准定义了一个用于评估生物特征展示攻击检测系统稳健性的框架。这些标准对攻击进行分类，并提供标准化的测试程序。PAD 中使用的关键技术包括：

• 3D 深度感知： 检测人脸的3D结构，难以用2D图像或面具进行欺骗。
• 纹理分析： 分析皮肤的纹理，以识别表明欺骗尝试的不一致之处。
• 光流分析： 跟踪视频流中的像素移动，以检测不自然的模式。
• 红外 (IR) 成像： 检测难以人工复制的热信号和模式。

Didit 如何提供帮助

Didit 通过多层方法提供强大的生物特征欺骗保护：

• iBeta Level 1 认证活体检测： 我们的主动活体检测始终如一地达到 99.9% 的准确度，达到最高的行业标准。
• 被动活体： 无缝集成到用户流程中，可在无需用户交互的情况下检测异常情况。
• 人脸匹配与防欺骗： 将人脸识别与复杂的欺骗检测算法相结合。
• 持续改进： 我们的算法会不断更新，以应对新兴威胁和深度伪造技术。

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