なりすまし対策：パッシブ・ライブネス検知とは？ (JA)

パッシブ・ライブネス検知とは？ パッシブ・ライブネス検知は、ユーザーの積極的な参加を必要とせず、画像や動画を分析して、実在の人物が存在するかどうかを判断します。

なぜ重要なのか？ ディープフェイク、写真、動画など、高度化するスプーフィング攻撃から保護し、安全な本人確認を保証します。

どのように機能するのか？ AIアルゴリズムを使用することで、パッシブ・ライブネス検知は、テクスチャ、照明、顔の特徴の矛盾など、不正の微妙な兆候を識別します。

Diditのソリューション Diditは、モジュール式の本人確認プラットフォームの一部として、高度なパッシブ・ライブネス検知を提供し、無料の利用枠から始められるシームレスで安全なユーザーエクスペリエンスを提供します。

ライブネス検知の理解

ライブネス検知は、最新の本人確認システムにおいて重要な要素です。写真、動画、ディープフェイクなどの不正な表現ではなく、デジタルインタラクションに実在の人物が関与しているかどうかを判断することを目的としています。ライブネス検知技術は、大きくアクティブとパッシブの2つのカテゴリに分類されます。

アクティブ・ライブネス検知では、ユーザーは検証プロセス中に、まばたき、うなずき、笑顔などの特定の行動を実行する必要があります。これらの行動を分析して、ユーザーの存在を確認します。効果的ですが、アクティブ・ライブネス検知は押しつけがましく、ユーザーエクスペリエンスに摩擦を生じさせる可能性があります。

一方、パッシブ・ライブネス検知は、ユーザーの積極的な参加を必要とせずに、顔画像またはビデオストリームを分析し、バックグラウンドでシームレスに動作します。このアプローチは、スプーフィング攻撃に対する強力な防御を提供しながら、よりユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供します。

ディープフェイクとスプーフィング攻撃の台頭

ディープフェイクやその他のスプーフィング技術の高度化により、ライブネス検知はこれまで以上に重要になっています。高度なAIアルゴリズムを使用して生成されたディープフェイクは、個人の非常にリアルな偽の動画や画像を作成できるため、本物のコンテンツと区別することが困難になっています。誰かを装うために写真、動画、またはマスクを使用するスプーフィング攻撃もますます一般的になっています。

これらの不正行為は、オンラインバンキング、本人確認、リモートオンボーディングなど、さまざまなアプリケーションで重大なリスクをもたらします。たとえば、犯罪者はディープフェイクを使用して不正な銀行口座を開設したり、機密情報への不正アクセスを取得したりする可能性があります。堅牢なライブネス検知がなければ、組織はこれらのタイプの攻撃に対して脆弱になります。

ユーザーがオンライントランザクションの本人確認を試みるシナリオを考えてみましょう。詐欺師は、高解像度の写真または事前に録画されたビデオを使用して、検証プロセスをバイパスする可能性があります。パッシブ・ライブネス検知は、画像またはビデオに不自然なテクスチャや照明などの矛盾がないか分析して、不正な試みを特定して防止できます。

パッシブ・ライブネス検知の仕組み

パッシブ・ライブネス検知は、さまざまな技術を使用して顔画像またはビデオストリームを分析し、不正の兆候を特定します。これらの技術には、次のものがあります。

• テクスチャ分析：偽の画像またはビデオを示す可能性のある矛盾を検出するために、肌のテクスチャを分析します。
• 照明分析：画像またはビデオの照明パターンを調べて、不自然または人工的な照明を特定します。
• 顔の特徴分析：スプーフィングの試唆を示唆する可能性のある微妙な異常について、顔の特徴と表情を分析します。
• アーティファクト検出：操作された画像またはビデオに存在する可能性のあるデジタルアーティファクトまたは歪みを特定します。

これらの技術は通常、実際の顔と偽の顔の大規模なデータセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの高度なAIアルゴリズムを使用して実装されます。これらのアルゴリズムは、人間が検出するのが難しい微妙なパターンや異常を識別することを学習し、ライブネス検知で高レベルの精度を提供できます。

Diditのパッシブ・ライブネス検知は、単一フレームの深層学習分析を使用して、ライブネスの兆候を検出します。画像にアーティファクト、テクスチャパターン、および実際の顔とスプーフィングを区別するその他の微妙な指標がないか調べます。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、顔の特徴を検証し、印刷された写真やデジタル画面からのものなど、異常を識別します。

パッシブ・ライブネス検知の利点

パッシブ・ライブネス検知には、アクティブ・ライブネス検知に比べていくつかの利点があります。

• ユーザーエクスペリエンスの向上：ユーザーの積極的な参加の必要性を排除することで、パッシブ・ライブネス検知はよりシームレスでユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供します。
• 摩擦の軽減：パッシブ・ライブネス検知は、検証プロセスの摩擦を最小限に抑え、ユーザーにとってより迅速かつ便利になります。
• セキュリティの強化：高度なAIアルゴリズムを採用することで、パッシブ・ライブネス検知は高度なスプーフィング攻撃に対する強力な防御を提供します。
• スケーラビリティ：パッシブ・ライブネス検知は、大量の検証リクエストに対応するように簡単にスケーリングできるため、幅広いアプリケーションに適しています。

たとえば、モバイルバンキングアプリケーションでは、パッシブ・ライブネス検知を使用して、ログイン中またはトランザクションを開始するときにユーザーの本人確認を行うことができます。ユーザーは単に自撮り写真をするだけで、システムは画像を自動的に分析して自分の存在を確認します。

Diditの支援

Diditは、高度なパッシブ・ライブネス検知を含む包括的な本人確認ソリューションスイートを提供し、組織が不正と闘い、安全なデジタルインタラクションを保証できるよう支援します。Diditのライブネス検知ソリューションは、高度なコンピュータビジョンと機械学習アルゴリズムを通じて、エンタープライズグレードの生体認証を提供します。当社のシステムは、誤受入率（FAR）が0.1％未満で99.9％の精度を達成し、スプーフィング攻撃に対する堅牢な保護を保証します。

Diditのプラットフォームは、3Dアクション＆フラッシュ、3Dフラッシュ、パッシブ・ライブネスの3つの異なるアンチスプーフィング技術を実装しています。各方法は、リアルタイムで複数のセキュリティ要素を評価する独自のアルゴリズムに基づいて、正規化されたライブネススコア（0〜100％）を生成します。

Diditのモジュール式アーキテクチャにより、組織は特定のニーズに合わせて本人確認ワークフローをカスタマイズできます。Diditを使用すると、パッシブ・ライブネス検知を既存のシステムおよびプロセスに簡単に統合し、ユーザーエクスペリエンスを損なうことなくセキュリティを強化できます。

Diditを使用する主な利点は次のとおりです。

• 無料のコアKYC：Diditの無料枠で本人確認を無料で開始できます。
• モジュール式アーキテクチャ：カスタマイズされたワークフローのためのプラグアンドプレイの本人確認。
• AIネイティブ：正確で信頼性の高いライブネス検知のための高度なAIアルゴリズムの活用。
• 初期費用なし：初期費用なしですぐに簡単に開始できます。

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