{"id":13465,"url":"\/distributions\/13465\/click?bit=1&hash=1e6228dc4e5e22730d5108e1c30ee96b3462205737e7a3fe7ce4c965aaacfe57","title":"\u041a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f Ozon \u2014 \u043a\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0440\u0438\u0437\u0438\u0441","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"6b1e0c55-41d3-56c2-84e2-fe6f447e3825","isPaidAndBannersEnabled":false}
Оксана Иванченко

В тестировании IBeta Oz Liveness отразило 100% биометрических атак

Решение Oz Liveness компании Oz Forensics по пассивному детектированию биометрических атак первым в РФ и СНГ прошло тест на соответствие стандарту ISO 30107-3. Проверка проходила в лаборатории iBeta, аккредитованной при Национальном институте стандартов и технологий США (NIST).

С переходом на удаленную идентификацию пользователей во всем мире активизировались мошенники, специализирующиеся на применении биометрических и deapfake атак. Преступники, как правило, прибегают к спуфингу - это демонстрация фото или видео другого человека с ноутбука или планшета для прохождения удаленной идентификации. Также они могут использовать маску.

Решение Oz Liveness разрабатывалось для того, чтобы определить, находится ли в кадре живой человек. Тестирование для платформ IOS и Android в лаборатории iBeta проводились с помощью следующих артефактов: 2D-фото на матовой бумаге с вырезами, изогнутое по лицу, маска с вырезом для глаз, фото и видео с ноутбука или iPad, 3D-бумажная маска, сделанная вручную. В некоторых атаках добавлялись шляпы и очки. Из 300 оригинальных тестовых Liveness проверок, которые были проведены с помощью реального лица, 299 завершились успешно. Ошибка ложного срабатывания Oz Liveness составила менее 1%. При этом не было пропущено ни одной из 1000 атак, то есть. точность детектирования атак составила 100%.

«Наши алгоритмы, основанные на глубоком машинном обучении, проверяют кадры из видео и отслеживают десятки параметров (наличие бликов и отражений, микродвижений, пульса и т.д.) Мы обучили систему на десятках тысяч атак. Мы считаем важным работать с производителями 3D-масок и постоянно находимся в поисках новых образцов. Именно такой подход позволил нашему решению Oz Liveness пройти сертификацию по ISO 30107 в аккредитованной при NIST лаборатории iBeta с результатом в 100%», - заявил Артем Герасимов, CEO Oz Forensics.

Алгоритм Oz Liveness пассивный, то есть не предполагает какого-либо активного действия, пользователю нужно лишь посмотреть в камеру. Достаточно одного кадра, благодаря этому упрощается передача и скорость обработки 1 процесса в 1 секунду. Конверсия не снижается, поскольку никакие дополнительные действия не нужны.

Кроме того, Oz Liveness снижает риски при удаленной идентификации пользователей и подтверждении транзакций, уменьшает стоимость биометрической аутентификации при оплате лицом и в СКУД (система контроля управления доступа), так как потребность в ИК-камерах отпадает. Oz Liveness обеспечивает безопасность персональных данных клиента при обмене и хранении информации.

Мобильное SDK и API Oz Liveness используется десятками заказчиков по всему миру в странах Африки, Азии, Европы, СНГ – это банки, микрокредитные организации, компании гражданской авиации, телеком-операторы. Примерами крупных проектов являются: Крупнейший Телеком оператор Турции – Turkcell, Народный Банк Казахстана: Halyk Bank, крупнейший онлайн-банк РФ, Сбербанк Казахстан, крупнейшая МФО Казахстана KMF, сингапурские авиалинии Flyscoot, КЦМР, Сбербанк.

Демоверсия решения доступна на сайте: https://ozforensics.com/ru/OzLivenessPublicDemo

Справка

iBeta является мировым лидером в области тестирования Liveness. iBeta - единственная лаборатория биометрического тестирования, аккредитованная институтом NIST по программе NVLAP (Code 200962) включая стандарт ISO 30107-3 (Biometric presentation attack detection). iBeta первой получила аккредитацию альянса FIDO по программе FIDO Alliance Biometric Component Certification Program. Эта программа включает в себя тестирование детектирования презентационных атак (Presentation Attack Detection), т.е. тестирование liveness.

Контакты для СМИ:

Светлана Ефимова

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null