研究報告發(fā)現(xiàn)，計算機比人類更擅長準確、快速地確定照片是真實的、活生生的人還是演示攻擊。欺詐者試圖在創(chuàng)建新銀行賬戶或登錄現(xiàn)有賬戶等過程中模仿真實客戶?；铙w檢測可立即驗證實時拍攝的照片是否為真人。

該研究通過向人類和機器展示最常見的欺騙技術(shù)來測試人類和機器：打印照片、視頻、數(shù)字圖像以及 2D 或 3D 面具。

計算機在所有類型的面部生物識別欺騙方面都優(yōu)于人類

在對所有五種圖像的測試中，計算機比人類更準確，在所有 175,000 張圖像和所有類型的攻擊中得分為 0%。人類對每種類型的欺騙技術(shù)的準確度都要低得多，包括錯誤識別 30% 的照片打印，這是欺詐者最容易執(zhí)行的攻擊類型之一。即使一組 17 人對圖像進行投票，產(chǎn)生比個人更準確的結(jié)果，他們的多數(shù)決定也永遠不會比計算機執(zhí)行相同任務(wù)的性能更好。

計算機識別真人照片或惡搞照片的速度也快了近 10 倍。平均而言，人類每張圖像需要 4.8 秒來確定活躍度，而在單個 CPU 上運行的計算機每張圖像需要不到 0.5 秒來確定活躍度。這些最新的技術(shù)進步支持用于身份驗證和身份驗證的面部識別技術(shù)的迅速發(fā)展。

這一表現(xiàn)有力地證明了金融服務(wù)和其他行業(yè)的組織對自動化的信任。使用 AI 面部活性技術(shù)檢測欺詐的能力可以節(jié)省時間，并使人力資源能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的欺詐。

技術(shù)確保最順暢的客戶體驗

盡管計算機在發(fā)現(xiàn)欺騙方面表現(xiàn)出色，但欺詐檢測絕不能損害真正客戶的體驗。市場上的很多人臉活體系統(tǒng)都擅長將騙子拒之門外，但在此過程中，也有相當多的真人落網(wǎng)。

然而，在這項研究中，人工智能系統(tǒng)錯誤地將只有 1% 的真實面孔歸類為惡搞。另一方面，人類將 18% 的真實面孔錯誤分類為欺騙，證實被動面部活動檢測在阻止真實客戶進入欺詐網(wǎng)絡(luò)方面也比人類更好。

“結(jié)果是不可否認的，” ID R&D首席執(zhí)行官Alexey Khitrov說?！敖陙?，用于身份驗證的生物識別技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到提高速度和準確性，現(xiàn)在明顯優(yōu)于人眼。組織可以通過使用包含生物識別組件的身份驗證系統(tǒng)來實現(xiàn)巨大的效率。然而，仍有工作要做，我們很高興看到生物識別技術(shù)有助于建立消費者信任?！?/p>