ISO 30107-3：生物识别活体检测的黄金标准 (ZH)

理解 ISO 30107-3这项国际标准为演示攻击检测 (PAD) 性能的测试和报告提供了框架，这对于评估生物识别系统抵御欺骗尝试的能力至关重要。

演示攻击的威胁从打印照片到先进的深度伪造，演示攻击 (PA) 正在不断演变，使得强大的活体检测成为任何安全身份验证过程中不可或缺的组成部分。

PAD 性能的关键指标ISO 30107-3 引入了重要的指标，如攻击演示接受率 (APAR) 和真实演示接受率 (BPAR)，以客观衡量系统对抗合法用户和攻击者的有效性。

Didit 如何引领潮流Didit 先进的活体检测技术，包括被动式、3D 闪光和 3D 动作与闪光方法，旨在提供企业级安全，准确率高达 99.9%，确保合规性并针对最复杂的攻击提供卓越的欺诈预防。

生物识别活体检测的关键作用

在日益数字化的世界中，生物识别认证已成为身份验证的基石。然而，日益复杂的演示攻击（PA）——欺诈者试图通过伪造的生物识别信息，如照片、视频甚至3D面具来欺骗生物识别系统——构成了重大威胁。这就是生物识别活体检测，也称为演示攻击检测（PAD），变得不可或缺的原因。这项技术用于验证所呈现的生物识别信息是来自一个活生生的、合法的人，还是一个伪造的复制品。

如果没有强大的活体检测，即使最先进的生物识别系统也容易受到攻击。高调的数据泄露和深度伪造技术的扩散，凸显了对能够准确区分真实人类存在和欺骗性伪造品的解决方案的迫切需求。对于金融、医疗和电子商务等行业的企业而言，整合有效的PAD不仅关乎安全；它关乎维护信任、确保合规性并防止财务损失。

解读 ISO 30107-3：PAD 的全球标准

认识到对活体检测进行标准化评估的迫切需求，国际标准化组织（ISO）制定了 ISO/IEC 30107-3：信息技术 – 生物识别演示攻击检测 – 第3部分：测试和报告。该标准为PAD机制的性能测试和报告提供了一个通用框架，从而能够对不同系统进行一致和可比较的评估。

ISO 30107-3 定义了评估生物识别系统检测和拒绝演示攻击能力的方法。它规定了以下关键指标：

• 攻击演示接受率（APAR）：系统错误接受演示攻击的比例。较低的APAR表示更强的安全性。
• 真实演示接受率（BPAR）：系统正确接受合法用户的比例。较高的BPAR可确保良好的用户体验。
• 攻击演示分类错误率（APCER）：被错误分类为真实演示的演示攻击的比例。
• 真实演示分类错误率（BPCER）：被错误分类为演示攻击的真实演示的比例。

遵守 ISO 30107-3 不仅仅是一个技术性的勾选框；它更是对高安全性和可靠性标准的承诺。它有助于组织选择和实施经过严格测试以对抗已知攻击向量的PAD解决方案，为欺诈预防中的信任和有效性提供了基准。

演示攻击和活体检测方法的演变

演示攻击的格局不断演变，从简单的2D照片和视频回放，到复杂的3D面具和AI生成的深度伪造。这场军备竞赛需要活体检测技术的持续创新。例如，Didit 提供了一系列活体检测方法，针对不同的安全需求和用户体验量身定制，所有这些都旨在对抗这些不断演变的威胁：

• 被动式活体检测：这种方法依赖于单帧深度学习分析，通过检查图像中的伪影和纹理模式来检测活体迹象，从而区分真实面部和伪造面部。它提供快速便捷的验证，适用于低风险用例。
• 3D 闪光：这种方法采用动态光模式分析，将一系列光模式投射到面部以创建深度图。这证实了面部的三维结构，提供了针对照片或屏幕等演示攻击的高安全性，同时保持了无缝的用户体验。
• 3D 动作与闪光：这种方法提供最高的安全性，将多因素生物识别验证与随机动作序列（例如眨眼或点头）和动态光模式分析相结合。深度学习算法检查微表情和光反射响应，使得使用静态图像、视频甚至高级面具进行欺骗几乎不可能。

这些方法中的每一种都通过AI原生方法不断完善，确保它们对最新的攻击技术保持有效。根据风险配置文件选择合适的活体检测方法对于平衡安全性与用户体验至关重要，这是旨在满足 ISO 30107-3 标准的公司需要考虑的关键因素。

ISO 30107-3 合规性为何对您的业务至关重要

对于任何依赖生物识别身份验证的企业来说，理解并努力遵守 ISO 30107-3 至关重要。原因如下：

1. 增强安全性：它确保您的系统经过严格测试，可抵御各种演示攻击，显著降低欺诈和未经授权访问的风险。
2. 法规遵从性：许多行业，特别是那些具有严格 KYC（了解您的客户）和 AML（反洗钱）要求的行业，正越来越多地将 ISO 30107-3 等国际标准视为强大安全实践的基准。
3. 提升信任和声誉：遵守全球公认的标准表明了对数据安全和用户保护的承诺，从而与客户和合作伙伴建立了信任。
4. 面向未来：该标准鼓励采用先进的 AI 原生解决方案，这些解决方案能够适应新的攻击向量，有助于您的身份验证基础设施面向未来。
5. 减少误报/误拒：通过关注 APAR 和 BPAR 等指标，该标准有助于优化系统，最大限度地减少欺诈性访问和合法用户的拒绝，从而提高安全性和用户体验。

实施符合 ISO 30107-3 的解决方案，不仅可以保护组织自身，还有助于构建更安全的数字生态系统。

Didit 如何提供帮助

Didit 站在生物识别安全的前沿，提供 AI 原生活体检测解决方案，这些解决方案经过精心设计，旨在满足并超越 ISO 30107-3 设定的严格标准。我们的模块化架构允许企业将这些先进功能无缝集成到其现有工作流程中，提供无与伦比的演示攻击防护。

Didit 的活体检测套件，包括被动式、3D 闪光和 3D 动作与闪光方法，实现了令人印象深刻的 99.9% 准确率，误接受率（FAR）低于 0.1%。这种企业级准确性确保识别真实用户，同时有效阻止复杂的伪造，包括深度伪造和 3D 面具。我们的系统提供全面的活体检测报告，详细说明置信度分数、检测方法、风险评估和警告，为企业提供对其验证流程的完全透明度和控制，从而有助于欺诈预防。

除了活体检测，Didit 的平台还包括一整套身份验证产品，例如身份验证（OCR、MRZ、条形码）、1:1 人脸匹配和人脸搜索，以及 AML 筛选和监控，所有这些都建立在 AI 原生基础上。我们提供免费的核心 KYC、开发者优先的即时沙盒、简洁的 API 和零设置费，使先进的身份验证对各种规模的企业都易于访问和扩展。我们对开放、模块化身份的承诺意味着您可以组合精确符合您需求的验证工作流程，确保合规性并实现全球信任自动化。

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