人工智能可以轻松发现生物识别欺骗攻击
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根据 ID R&D 发布的研究，与执行相同任务的计算机相比，人类识别生物识别欺骗攻击图像的难度要大得多。
研究报告发现，计算机比人类更擅长准确、快速地确定照片是真实的、活生生的人还是演示攻击。欺诈者试图在创建新银行账户或登录现有账户等过程中模仿真实客户。活体检测可立即验证实时拍摄的照片是否为真人。
该研究通过向人类和机器展示最常见的欺骗技术来测试人类和机器：打印照片、视频、数字图像以及 2D 或 3D 面具。
计算机在所有类型的面部生物识别欺骗方面都优于人类
在对所有五种图像的测试中，计算机比人类更准确，在所有 175,000 张图像和所有类型的攻击中得分为 0%。人类对每种类型的欺骗技术的准确度都要低得多，包括错误识别 30% 的照片打印，这是欺诈者最容易执行的攻击类型之一。即使一组 17 人对图像进行投票，产生比个人更准确的结果，他们的多数决定也永远不会比计算机执行相同任务的性能更好。
计算机识别真人照片或恶搞照片的速度也快了近 10 倍。平均而言，人类每张图像需要 4.8 秒来确定活跃度，而在单个 CPU 上运行的计算机每张图像需要不到 0.5 秒来确定活跃度。这些最新的技术进步支持用于身份验证和身份验证的面部识别技术的迅速发展。
这一表现有力地证明了金融服务和其他行业的组织对自动化的信任。使用 AI 面部活性技术检测欺诈的能力可以节省时间，并使人力资源能够专注于更复杂的欺诈。
技术确保最顺畅的客户体验
尽管计算机在发现欺骗方面表现出色，但欺诈检测绝不能损害真正客户的体验。市场上的很多人脸活体系统都擅长将骗子拒之门外，但在此过程中，也有相当多的真人落网。
然而，在这项研究中，人工智能系统错误地将只有 1% 的真实面孔归类为恶搞。另一方面，人类将 18% 的真实面孔错误分类为欺骗，证实被动面部活动检测在阻止真实客户进入欺诈网络方面也比人类更好。
“结果是不可否认的，” ID R&D首席执行官Alexey Khitrov说。“近年来，用于身份验证的生物识别技术已经发展到提高速度和准确性，现在明显优于人眼。组织可以通过使用包含生物识别组件的身份验证系统来实现巨大的效率。然而，仍有工作要做，我们很高兴看到生物识别技术有助于建立消费者信任。”
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