Дипфейки? Нет, спасибо.

Обнаружение живости — это передовая технология безопасности, которая подтверждает, что пользователь является реальным, живым человеком, физически присутствующим во время проверки. Это ваша основная защита от атак представления, когда мошенники используют подделки, такие как распечатанные фотографии, записи с экрана, 3D-маски или сгенерированные ИИ дипфейки, чтобы попытаться обмануть вашу систему.

Didit предлагает набор из трех различных технологий защиты от спуфинга, позволяющих выбрать идеальный баланс между безопасностью и удобством использования для ваших конкретных потребностей:

• Пассивная проверка живости (стандартная безопасность): Это наш самый беспрепятственный метод. Он использует передовое глубокое обучение (CNN) для анализа одного снимка на наличие текстурных узоров и цифровых артефактов, которые отличают настоящее лицо от спуфинга. Он идеально подходит для сценариев с низким риском, где приоритетом является бесперебойное взаимодействие с пользователем.

• 3D-вспышка (высокая безопасность): Этот метод проецирует динамические световые паттерны с экрана пользователя на его лицо. Наш ИИ анализирует отражения для создания 3D-карты глубины, подтверждающей трехмерную структуру лица. Это обеспечивает надежную защиту от атак с использованием презентаций, таких как распечатанные фотографии и записи экрана, что делает его идеальным для финансовых услуг и безопасного доступа к учетным записям.

• 3D-действие и вспышка (максимальная безопасность): Наш самый надежный метод сочетает анализ светового паттерна 3D-вспышки с запросом на простое, случайное действие пользователя (например, моргание или кивок). Эта интеграция физических (глубина) и поведенческих (действие) сигналов обеспечивает высочайший уровень гарантии, разработанный для противодействия даже сложным атакам спуфинга, таким как высококачественные маски и видео-дипфейки. Рекомендуется для банковского дела, правительства и других приложений с высокими ставками.

Наш ИИ обучен обнаруживать характерные признаки цифровых и физических манипуляций. Он анализирует такие факторы, как текстура кожи, отражения света, микродвижения и 3D-глубина, которые неестественны в подделках. Для дипфейков наши модели могут идентифицировать цифровые артефакты и несоответствия в поведенческих паттернах, характерные для контента, сгенерированного ИИ.

Наша технология достигает точности на уровне отрасли 99,9% в обнаружении подделок, с чрезвычайно низким показателем ложного принятия (FAR) менее 0,1%. Эта производительность подтверждена международными стандартами (с тестированием iBeta PAD в наших планах), чтобы дать вам наивысший уровень уверенности.

Мы рекомендуем начать с Пассивной живости для большинства приложений благодаря ее отличной безопасности и беспрепятственному пользовательскому опыту. Для транзакций с высоким риском (например, крупных денежных переводов) или отраслей с более строгими требованиями к соответствию (например, регулируемый fintech) вы можете легко настроить свой рабочий процесс для использования Активной живости в качестве обязательного шага повышения проверки.

Проверка на живость является критически важным шагом. Она гарантирует, что человек, подающий удостоверение личности, действительно является живым человеком. Типовой процесс выглядит так:

• Проверка документа для подтверждения подлинности удостоверения личности
• Сравнение лиц 1:1 для подтверждения того, что человек является владельцем удостоверения личности
• Проверка на живость для подтверждения реального присутствия

Этот многоуровневый подход к безопасности обеспечивает надежный процесс соответствия.

Пассивная живость включена бесплатно и без ограничений в рамках нашего предложения Core KYC при использовании в наших рабочих процессах. Для более высоких потребностей в безопасности Активная живость доступна как премиальная функция всего за $0.15 за успешную проверку.