Технологии повышения конфиденциальности: будущее верификации личности (RU)

Баланс между приватностью и безопасностьюТехнологии повышения конфиденциальности (PETs) играют ключевую роль в сложной сфере верификации личности, обеспечивая надежные меры безопасности без ущерба для конфиденциальности пользователей и защиты данных.

Соответствие нормативным требованиямВ условиях ужесточения глобальных правил защиты данных, таких как GDPR и CCPA, PETs предлагают компаниям способ добиться соответствия, при этом выполняя необходимые проверки личности.

Передовые методыТакие методы, как доказательства с нулевым разглашением, федеративное обучение и гомоморфное шифрование, становятся мощными инструментами для верификации личности или атрибутов без прямого доступа к конфиденциальным персональным данным.

Подход Didit, основанный на ИИDidit использует модульные решения для верификации личности, разработанные на базе ИИ, включая сохраняющую конфиденциальность оценку возраста и безопасную верификацию ID, чтобы помочь компаниям строить доверие, уважая конфиденциальность пользователей с самого начала.

Во всё более цифровом мире верификация личности имеет первостепенное значение для обеспечения безопасности транзакций, предотвращения мошенничества и соблюдения нормативных требований. Однако традиционный подход часто включает сбор и хранение огромных объёмов конфиденциальных персональных данных, что вызывает серьёзные опасения по поводу конфиденциальности. Именно здесь на помощь приходят Технологии Повышения Конфиденциальности (PETs), предлагая инновационные решения, которые позволяют проводить надёжную верификацию личности при минимизации раскрытия данных и защите индивидуальной конфиденциальности.

Растущая потребность в верификации, ориентированной на конфиденциальность

Ландшафт конфиденциальности данных значительно изменился. Потребители лучше осведомлены о своих цифровых следах, а регулирующие органы по всему миру принимают строгие законы о защите данных, такие как GDPR, CCPA и другие. Компании сталкиваются с двойной проблемой: они должны эффективно проверять личности для предотвращения финансовых преступлений и мошенничества, но при этом они также должны соблюдать конфиденциальность пользователей и соответствовать этим сложным нормам. Несоблюдение этого может привести к крупным штрафам, ущербу репутации и потере доверия клиентов.

Традиционная верификация личности часто основывается на сборе полной личной идентифицирующей информации (PII), такой как имена, адреса, даты рождения и данные удостоверяющих личность документов. Эти данные затем хранятся, обрабатываются и иногда передаются, создавая потенциальные уязвимости для утечек данных и неправомерного использования. PETs стремятся сломать эту парадигму, обеспечивая верификацию без прямого доступа или долгосрочного хранения конфиденциальных данных, или обрабатывая их таким образом, чтобы сохранить конфиденциальность.

Ключевые технологии повышения конфиденциальности в верификации личности

Несколько передовых PETs меняют способ проведения верификации личности. Эти технологии предоставляют механизмы для подтверждения атрибута или личности без раскрытия самих базовых данных.

• Доказательства с нулевым разглашением (ZKPs): Представьте, что вы можете доказать, что вам больше 18 лет, не раскрывая свою фактическую дату рождения. ZKPs позволяют одной стороне (доказывающей) доказать другой стороне (проверяющей), что утверждение верно, не раскрывая никакой информации, кроме самой истинности утверждения. При верификации личности это может означать подтверждение возраста, страны проживания или кредитного рейтинга без раскрытия конкретных деталей, подтверждающих это утверждение. Продукт Didit Оценка возраста, например, фокусируется на методах сохранения конфиденциальности для проверки возраста без хранения конфиденциальных данных о лице, идеально соответствуя принципам ZKP для проверки атрибутов.
• Федеративное обучение: Этот метод позволяет обучать модели ИИ на децентрализованных наборах данных без того, чтобы данные когда-либо покидали свой локальный источник. Вместо централизации всех пользовательских данных для обучения моделей (например, для обнаружения мошенничества или проверок на активность), модели отправляются на отдельные устройства или серверы, где они обучаются на локальных данных. Только обновлённые параметры модели отправляются обратно на центральный сервер, а не необработанные данные. Это особенно полезно для улучшения механизмов предотвращения мошенничества, таких как Пассивная и активная проверка на активность от Didit, где модели могут обучаться на различных схемах мошенничества без ущерба для индивидуальных биометрических данных пользователя.
• Гомоморфное шифрование: Это мощная форма шифрования, которая позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными без их предварительного расшифрования. Результат вычисления остаётся зашифрованным, и при расшифровке он будет таким же, как если бы операции были выполнены над незашифрованными данными. Для верификации личности это означает, что конфиденциальные PII могут оставаться зашифрованными при использовании для сопоставления, оценки или проверки AML, значительно снижая риск раскрытия данных во время обработки.
• Дифференциальная конфиденциальность: Этот метод добавляет контролируемое количество шума в данные перед их выпуском, что делает невозможным идентификацию отдельных записей, при этом позволяя проводить значимый статистический анализ. Хотя это, возможно, менее прямо применимо к индивидуальной верификации личности, это очень актуально для агрегированной отчётности и понимания тенденций верификации без ущерба для индивидуальной конфиденциальности.

Внедрение PETs для повышения доверия и соответствия требованиям

Внедрение PETs в рабочие процессы верификации личности — это не просто соблюдение требований; это построение более глубокого доверия с пользователями. Когда люди знают, что их конфиденциальность уважается, они с большей вероятностью будут взаимодействовать с услугами. Для бизнеса это приводит к лучшим показателям конверсии и лояльности клиентов.

Практическая реализация включает интеграцию этих технологий в существующие стеки верификации личности. Например, при проведении верификации ID, вместо извлечения и хранения каждой части данных из документа, система могла бы использовать ZKPs для проверки только определённых атрибутов (например, «действителен ли этот ID?» или «достаточно ли этот человек взрослый?») без сохранения полного изображения документа или всех его данных. Аналогично, для биометрических проверок, таких как сопоставление лиц 1:1, передовые методы хеширования и шифрования могут гарантировать безопасное сравнение биометрических шаблонов без хранения необработанных изображений лиц.

Кроме того, PETs способствуют соблюдению принципов «минимизации данных» — сбору только тех данных, которые абсолютно необходимы для конкретной цели. Это уменьшает поверхность атаки для киберпреступников и снижает нагрузку на управление данными для бизнеса.

Как Didit помогает

Didit находится на переднем крае интеграции возможностей повышения конфиденциальности в свою платформу верификации личности, основанную на ИИ. Мы понимаем, что безопасность и конфиденциальность не являются взаимоисключающими, а скорее двумя сторонами одной медали. Наша модульная архитектура позволяет компаниям создавать рабочие процессы верификации с учётом конфиденциальности, выбирая только необходимые проверки.

Пакет продуктов Didit разработан для обеспечения надёжной верификации при соблюдении принципов проектирования, ориентированных на конфиденциальность:

• Верификация ID (OCR, MRZ, штрих-коды): Наша система предназначена для безопасной обработки данных документов, с опциями для минимизации данных и протоколов безопасного хранения.
• Пассивная и активная проверка на активность: Наши технологии обнаружения активности построены на передовом ИИ, который может обнаруживать дипфейки и попытки спуфинга без необходимости обширного хранения персональных данных, обучая модели с помощью принципов федеративного обучения, где это применимо.
• Оценка возраста: Этот продукт специально разработан для сохранения конфиденциальности, проверяя атрибуты возраста без сбора или хранения личной идентифицирующей информации, что делает его идеальным для контента или услуг с возрастными ограничениями.
• NFC-верификация (электронный паспорт/электронный ID): Используя защищённый чип в электронных паспортах и электронных ID, Didit может выполнять высоконадёжную верификацию при минимизации раскрытия данных, поскольку верификация происходит непосредственно с защищённым документом.

Приверженность Didit открытому, модульному слою идентификации означает, что вы можете интегрировать именно те шаги верификации, которые вам нужны, сокращая ненужный сбор данных. Наш подход, основанный на ИИ, постоянно развивается, чтобы включать новейшие методы сохранения конфиденциальности. Благодаря бесплатному тарифу Didit и отсутствию платы за настройку, компании могут начать создавать ориентированные на конфиденциальность рабочие процессы верификации уже сегодня, обеспечивая соответствие требованиям и укрепляя доверие пользователей без ущерба для безопасности.

Готовы начать?

Хотите увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с помощью бесплатного тарифа Didit.