Face Match и Face Search: проверка 1:1 и 1:N – в чём разница? (RU)

Face Match (1:1)Проверяет, принадлежат ли два лица одному и тому же человеку, сравнивая селфи с изображением из удостоверения личности или ранее зарегистрированной фотографии, что имеет решающее значение для безопасного доступа и подтверждения личности.

Face Search (1:N)Выполняет поиск в базе данных зарегистрированных лиц для выявления потенциальных совпадений, помогая обнаруживать дублирующиеся учетные записи и предотвращать мошенничество путем сравнения одного лица со многими.

Точность и безопасностьОба метода основаны на сложных алгоритмах искусственного интеллекта и обнаружении активности, что обеспечивает высокую точность и предотвращает попытки спуфинга, повышая общую безопасность.

Решение DiditDidit предлагает как Face Match, так и Face Search в рамках своей модульной платформы идентификации, предоставляя полный набор инструментов биометрической проверки с бесплатной основной процедурой KYC и отсутствием платы за настройку.

Что такое проверка Face Match (1:1)

Face Match, также известная как проверка 1:1, — это биометрический процесс, который сравнивает живое селфи пользователя с эталонным изображением, обычно извлеченным из удостоверения личности или ранее проверенной фотографии. Цель состоит в том, чтобы подтвердить, что два лица принадлежат одному и тому же человеку. Этот метод широко используется в сценариях, требующих надежного подтверждения личности, таких как безопасный контроль доступа, восстановление учетной записи и дорогостоящие транзакции.

Процесс начинается с интеллектуального захвата, когда пользователь отправляет селфи. Усовершенствованный искусственный интеллект Didit помогает пользователю обеспечить оптимальное качество изображения, автоматически настраивая освещение, фокус и положение. Затем система извлекает черты лица как из селфи, так и из эталонного изображения, создавая для каждого уникальный биометрический шаблон. Эти шаблоны сравниваются с использованием сложных алгоритмов для создания оценки сходства. Если оценка превышает заданный порог, проверка считается успешной.

Например, представьте себе банковское приложение, которое требует от пользователей подтвердить свою личность перед переводом крупных сумм. Приложение может использовать Face Match, чтобы сравнить селфи пользователя с фотографией в его водительских правах, хранящейся в файле. Если совпадение будет успешным, транзакция будет авторизована, что обеспечит дополнительный уровень защиты от несанкционированного доступа.

Изучение проверки Face Search (1:N)

Face Search, или проверка 1:N, включает в себя сравнение одного лица с базой данных зарегистрированных лиц для выявления потенциальных совпадений. Эта технология особенно полезна для обнаружения дублирующихся учетных записей, предотвращения мошенничества и повышения мер безопасности для большой базы пользователей. В отличие от Face Match, который подтверждает личность по известной ссылке, Face Search направлен на то, чтобы выяснить, присутствует ли лицо уже в системе.

Процесс начинается с извлечения черт лица из отправленного изображения, как и в Face Match. Однако вместо сравнения с одной ссылкой система ищет похожие лица в обширной базе данных ранее проверенных пользователей. Технология Face Search от Didit использует передовые нейронные сети для эффективного сравнения отправленного лица со всеми сохраненными векторами лиц, генерируя оценки сходства для каждого сравнения. Настраиваемые пороги позволяют регулировать чувствительность поиска, балансируя риск ложных срабатываний и ложных отрицательных результатов.

Представьте себе онлайн-игровую платформу, стремящуюся не допустить создания пользователями нескольких учетных записей для использования рекламных предложений. Внедрив Face Search, платформа может сравнивать селфи каждого нового пользователя со своей существующей базой данных. Если совпадение будет найдено выше определенного порога сходства, система может пометить учетную запись для проверки, предотвращая потенциальное мошенничество и обеспечивая честную игру.

Ключевые различия и варианты использования

Основное различие между Face Match и Face Search заключается в их применении. Face Match используется для проверки 1:1, подтверждая, что пользователь является тем, кем он себя называет, путем сравнения его живого изображения с известным эталоном. Face Search, с другой стороны, используется для идентификации 1:N, сканируя базу данных для поиска потенциальных совпадений и выявления дублирующихся или мошеннических учетных записей.

Варианты использования Face Match:

• Безопасный доступ к мобильным банковским приложениям
• Процессы восстановления учетной записи
• Авторизация дорогостоящих транзакций
• Подключение новых пользователей с проверкой личности

Варианты использования Face Search:

• Обнаружение дублирующихся учетных записей в социальных сетях
• Предотвращение злоупотреблений бонусами в онлайн-играх
• Выявление потенциальных угроз в списках наблюдения
• Усиление соблюдения требований KYC/AML путем обнаружения нескольких учетных записей, принадлежащих одному и тому же лицу

Важность обнаружения активности

И Face Match, и Face Search уязвимы для атак с подменой, когда мошенники пытаются выдать себя за кого-то другого, используя фотографии, видео или маски. Чтобы снизить этот риск, обнаружение активности является важнейшим компонентом любой надежной системы биометрической проверки. Методы обнаружения активности подтверждают, что пользователь является реальным, живым человеком, присутствующим во время проверки, предотвращая мошеннические попытки обойти меры безопасности.

Didit предлагает методы пассивного и активного обнаружения активности. Пассивное обнаружение активности анализирует тонкие сигналы в селфи пользователя, такие как микродвижения, текстура кожи и изменения освещения, для обнаружения признаков подмены. Активное обнаружение активности требует от пользователя выполнения определенных действий, таких как моргание или поворот головы, чтобы доказать свою реальность. Объединяя эти методы, Didit обеспечивает многоуровневую защиту от сложных атак с подменой, обеспечивая целостность процесса проверки.

Как Didit помогает

Didit предоставляет полный набор инструментов биометрической проверки, включая Face Match и Face Search, основанных на передовом искусственном интеллекте и разработанных для точности, скорости и безопасности. Платформа Didit является AI-ориентированной и построена с модульной архитектурой, что позволяет вам выбирать конкретные проверки, которые вам нужны, и легко интегрировать их в существующие рабочие процессы. С помощью Didit вы можете управлять рисками и автоматизировать доверие с помощью составных примитивов идентификации, предоставляемых через понятные API или бизнес-консоль без кода.

Ключевые особенности решений Face Match и Face Search от Didit:

• Интеллектуальный захват: Управляемое искусственным интеллектом руководство обеспечивает отправку изображений высокого качества.
• Расширенная обработка данных: Высокоточная технология OCR и MRZ-парсинг извлекают и проверяют данные удостоверения личности.
• Обнаружение активности: Пассивные и активные методы обнаружения активности предотвращают попытки спуфинга.
• Настраиваемые пороги: Настройте чувствительность соответствия в зависимости от вашей толерантности к риску.
• Простая интеграция: RESTful API и уведомления веб-перехватчиков обеспечивают простую интеграцию в ваши системы.

Стремление Didit к открытой, модульной идентификации, разработке, ориентированной на разработчиков, и автоматизации вместо ручной проверки делает его идеальным выбором для компаний, стремящихся создать надежную и масштабируемую систему проверки личности. А благодаря бесплатному основному KYC и отсутствию платы за настройку начать работу с Didit стало проще, чем когда-либо.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с помощью бесплатного уровня Didit.