顔認証 vs 顔検索：1:1と1:Nの認証の違い (JA)

顔認証（1:1）セルフィーとID書類の画像、または以前に登録された写真を比較して、2つの顔が同一人物に属するかどうかを検証します。安全なアクセスとID確認に不可欠です。

顔検索（1:N）登録された顔のデータベースを検索して、潜在的な一致を識別します。単一の顔を多数の顔と比較することにより、重複アカウントを検出し、不正行為を防止するのに役立ちます。

精度とセキュリティどちらの方法も、高度なAIアルゴリズムとライブネス検知に依存して、高い精度を確保し、スプーフィング試行を防止し、全体的なセキュリティを強化します。

DiditのソリューションDiditは、モジュール式のIDプラットフォームの一部として、顔認証と顔検索の両方を提供し、無料のコアKYCと設定料金なしで、包括的なバイオメトリクス認証ツールスイートを提供します。

顔認証（1:1）検証について

顔認証（1:1検証とも呼ばれる）は、ユーザーのライブセルフィーを参照画像（通常はID書類から抽出されるか、以前に検証された写真）と比較するバイオメトリクスプロセスです。目的は、2つの顔が同一人物に属することを確認することです。この方法は、安全なアクセス制御、アカウント復旧、高額取引など、強力なID保証を必要とするシナリオで広く使用されています。

プロセスは、インテリジェントなキャプチャから始まります。ここでは、ユーザーがセルフィーを送信します。Diditの高度なAIは、照明、焦点、ポジショニングを自動的に調整して、最適な画質を確保するようにユーザーをガイドします。次に、システムはセルフィーと参照画像の両方から顔の特徴を抽出し、それぞれに固有のバイオメトリクステンプレートを作成します。これらのテンプレートは、高度なアルゴリズムを使用して比較され、類似性スコアが生成されます。スコアが事前定義されたしきい値を超えると、検証は成功です。

たとえば、多額の金額を送金する前にユーザーに本人確認を要求する銀行アプリを考えてみましょう。アプリは顔認証を使用して、ユーザーのセルフィーをファイルに保存されている運転免許証の写真と比較できます。一致が成功した場合、トランザクションは承認され、不正アクセスに対するセキュリティが強化されます。

顔検索（1:N）検証について

顔検索（または1:N検証）では、単一の顔を登録された顔のデータベースと比較して、潜在的な一致を識別します。このテクノロジーは、重複アカウントの検出、不正行為の防止、大規模なユーザーベース全体のセキュリティ対策の強化に特に役立ちます。既知の参照に対してIDを確認する顔認証とは異なり、顔検索は、顔がシステム内に既に存在するかどうかを検出することを目的としています。

プロセスは、顔認証と同様に、送信された画像から顔の特徴を抽出することから始まります。ただし、単一の参照と比較する代わりに、システムは以前に検証されたユーザーの膨大なデータベース内で同様の顔を検索します。Diditの顔検索テクノロジーは、高度なニューラルネットワークを採用して、送信された顔を保存されているすべての顔ベクトルと効率的に比較し、比較ごとに類似性スコアを生成します。構成可能なしきい値を使用すると、検索の感度を調整して、偽陽性と偽陰性のリスクのバランスを取ることができます。

オンラインゲームプラットフォームが、プロモーションオファーを利用するためにユーザーが複数のアカウントを作成するのを防ぐことを検討しているとします。顔検索を実装することにより、プラットフォームは各新規ユーザーのセルフィーを既存のデータベースと比較できます。特定の類似性しきい値を超える一致が見つかった場合、システムはアカウントにフラグを立ててレビューし、潜在的な不正行為を防ぎ、公正なゲームプレイを保証できます。

主な違いとユースケース

顔認証と顔検索の主な違いは、そのアプリケーションにあります。顔認証は1:1検証に使用され、ライブ画像を既知の参照と比較して、ユーザーが本人であることを確認します。一方、顔検索は1:N識別に使用され、データベースをスキャンして潜在的な一致を見つけ、重複または不正なアカウントを検出します。

顔認証のユースケース：

• モバイルバンキングアプリへの安全なアクセス
• アカウント復旧プロセス
• 高額取引の承認
• ID検証による新規ユーザーのオンボーディング

顔検索のユースケース：

• ソーシャルメディアプラットフォームでの重複アカウントの検出
• オンラインゲームでのボーナス乱用の防止
• ウォッチリスト上の潜在的な脅威の特定
• 同じ個人が保持する複数アカウントを検出することによるKYC/AMLコンプライアンスの強化

ライブネス検知の重要性

顔認証と顔検索はどちらも、詐欺師が写真、ビデオ、またはマスクを使用して他の人に成りすまそうとするスプーフィング攻撃に対して脆弱です。このリスクを軽減するために、ライブネス検知は、堅牢なバイオメトリクス検証システムの重要なコンポーネントです。ライブネス検知技術は、ユーザーが検証時に実際に存在していることを確認し、セキュリティ対策を回避する不正な試みを防止します。

Diditは、パッシブとアクティブの両方のライブネス検知方法を提供しています。パッシブライブネスは、ユーザーのセルフィーの微妙な手がかり（微小な動き、肌の質感、照明の変化など）を分析して、スプーフィングの兆候を検出します。アクティブライブネスでは、ユーザーにまばたきや頭を回すなどの特定のアクションを実行させて、本人であることを証明する必要があります。これらの方法を組み合わせることで、Diditは高度なスプーフィング攻撃に対する多層防御を提供し、検証プロセスの整合性を保証します。

Diditの支援

Diditは、最先端のAIを搭載し、精度、速度、セキュリティのために設計された、顔認証と顔検索の両方を含む、包括的なバイオメトリクス検証ツールスイートを提供します。DiditのプラットフォームはAIネイティブであり、モジュール式のアーキテクチャで構築されているため、必要な特定の検証チェックを選択し、既存のワークフローにシームレスに統合できます。Diditを使用すると、クリーンなAPIまたはノーコードのビジネスコンソールを介して配信される、構成可能なIDプリミティブを通じて、リスクを調整し、信頼を自動化できます。

Diditの顔認証および顔検索ソリューションの主な機能は次のとおりです。

• インテリジェントなキャプチャ：AI駆動のガイダンスにより、高品質の画像送信が保証されます。
• 高度なデータ処理：高精度のOCRおよびMRZ解析により、IDデータを抽出して検証します。
• ライブネス検知：パッシブおよびアクティブライブネス方式により、スプーフィング試行を防止します。
• 構成可能なしきい値：リスク許容度に基づいて一致感度をカスタマイズします。
• シームレスな統合：RESTful APIとwebhook通知により、システムへの簡単な統合が可能です。

オープンでモジュール式のID、開発者優先の設計、手動レビューよりも自動化へのDiditの取り組みは、堅牢でスケーラブルなID検証システムを構築しようとしている企業にとって理想的な選択肢です。また、無料のコアKYCと設定料金がないため、Diditを簡単に始めることができます。

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