Защита от подделок с помощью 3D-сенсоров глубины (RU)

Ключевой вывод 1: 3D-сенсоры глубины обеспечивают гораздо более надежный метод обнаружения подделок по сравнению с 2D-анализом, поскольку они захватывают физическую глубину лица, что делает крайне сложным подделать их с помощью фотографий, видео или масок.

Ключевой вывод 2: Технология основана на структурированном свете или механизмах времени пролета, чтобы создать карту глубины лица, которая затем анализируется на предмет подлинности.

Ключевой вывод 3: Внедрение 3D-сенсоров глубины требует специализированного оборудования и сложных алгоритмов, но повышенная безопасность, которую оно обеспечивает, имеет решающее значение в современной ситуации с мошенничеством.

Ключевой вывод 4: Несмотря на высокую безопасность, 3D-сенсоры глубины становятся все более доступными и экономически эффективными, что делает их жизнеспособным вариантом для более широкого спектра приложений.

Растущая угроза атак подменой

В цифровую эпоху проверка подлинности онлайн-пользователей имеет первостепенное значение. Традиционные методы обнаружения подделок, такие как анализ 2D-изображений или видео, становятся все более уязвимыми для сложных атак подменой – попыток обмануть систему, заставив ее поверить, что фальшивая презентация (фотография, видео или маска) является живым человеком. Распространение дипфейков и гиперреалистичных масок делает 2D-обнаружение подделок все более ненадежным. Именно здесь обнаружение подделок с помощью 3D-сенсоров глубины становится критически важным повышением безопасности.

Как работают 3D-сенсоры глубины

В отличие от 2D-систем, которые захватывают только информацию о цвете и текстуре, 3D-сенсоры глубины захватывают физическую глубину сцены. Это достигается с помощью двух основных технологий:

Структурированный свет

Структурированный свет проецирует известный узор света (часто инфракрасный) на лицо. Камера затем наблюдает за тем, как узор деформируется при попадании на контуры лица. Анализируя эти искажения, система вычисляет карту глубины – представление расстояния от камеры до каждой точки на лице. Точность этого метода зависит от точности проецируемого узора и датчика камеры. Didit использует структурированный свет в своих передовых проверках на подлинность для непревзойденной точности.

Время пролета (ToF)

Время пролета измеряет время, необходимое световому сигналу для перемещения от источника к объекту (лицу) и обратно к датчику. Зная скорость света, расстояние можно рассчитать с высокой точностью. Датчики ToF особенно эффективны в условиях низкой освещенности и могут работать на больших расстояниях, чем структурированный свет. Однако они могут быть менее точными для высокоотражающих поверхностей.

Независимо от метода, полученная карта глубины обеспечивает уникальный 3D-профиль лица пользователя. Этот профиль затем анализируется сложными алгоритмами, чтобы определить, представляет ли он собой живого человека.

Анализ карты глубины для обнаружения подделок

Настоящее лицо демонстрирует сложные 3D-особенности. Вот как анализируются карты глубины для обнаружения попыток подделки:

• Кривизна поверхности: Реальные лица имеют тонкие изгибы и изменения глубины. Плоское изображение или маска не будут иметь этой естественной кривизны.
• Согласованность глубины: Карта глубины должна быть согласованной и связной. Несоответствия могут указывать на составное изображение или плохо подогнанную маску.
• Обнаружение моргания: Анализ изменений глубины во время моргания может подтвердить, что перед нами живой человек.
• Физиологические сигналы: Можно также обнаружить незначительные изменения глубины лица, вызванные кровотоком и движением мышц.

Передовые системы используют модели машинного обучения, обученные на огромных наборах данных реальных и поддельных лиц, чтобы выявлять даже самые сложные атаки подменой. Обнаружение подделок с помощью 3D-сенсоров глубины от Didit неизменно достигает точности более 99,9%, что значительно снижает риск мошеннической деятельности.

Преимущества обнаружения подделок с помощью 3D-сенсоров глубины

• Превосходная безопасность: Значительно более устойчив к атакам подделки, чем 2D-методы.
• Пассивный пользовательский опыт: Многие реализации требуют минимального взаимодействия с пользователем, создавая бесшовный опыт.
• Снижение ложных срабатываний: Более точная идентификация живых пользователей, что снижает трение для законных клиентов.
• Соответствие требованиям: Помогает соответствовать строгим правилам KYC/AML, требующим надежной проверки личности.

Как Didit помогает

Didit предлагает комплексное решение по обнаружению подделок с помощью 3D-сенсоров глубины, интегрированное в свою универсальную платформу идентификации. Мы предоставляем:

• Сертифицированная на iBeta Level 1 подлинность: Обеспечивает самые высокие стандарты точности и надежности.
• Бесшовная интеграция: Простые в использовании API и SDK для быстрой интеграции в существующие системы.
• Масштабируемая инфраструктура: Обрабатывает большие объемы запросов на проверку с низкой задержкой.
• Настраиваемые рабочие процессы: Настройте обнаружение подделок как часть более широкого рабочего процесса проверки личности.
• Конфиденциальный дизайн: Обрабатывает данные глубины безопасно, не храня конфиденциальную биометрическую информацию.

Готовы начать?

Защитите свой бизнес от мошенничества с помощью передового обнаружения подделок с помощью 3D-сенсоров глубины от Didit.

Запросите демонстрацию, чтобы увидеть нашу технологию в действии. Посетите нашу Техническую документацию, чтобы узнать больше о наших API и SDK. Изучите наши Цены, чтобы найти решение, которое соответствует вашим потребностям.