Как технология liveness защищает от спуфинг-атак?

Технология Liveness защищает от спуфинг-атак, позволяя отличить живого человека от подделок: маски, фото, записи голоса или видео. trends.rbc.ru

Алгоритм работает в связке с системой распознавания лиц, но главное отличие в том, что он отвечает не на вопрос «Тот ли это человек?», а на вопрос «Живой ли это человек?». trends.rbc.ru

Некоторые способы, как Liveness защищает от спуфинг-атак:

• Отслеживание «посторонних» эффектов на изображении. trends.rbc.ru Алгоритмы Liveness ищут на изображении артефакты, которые характерны для фейков (например, эффект муара, наличие бликов), анализируют текстуры и цветовую палитру. plusworld.ru
• Анализ движений. bosfera.ru Например, система может попросить пользователя улыбнуться, подмигнуть, повернуть голову. bosfera.ru При этом система следит за тем, чтобы человек реагировал достаточно быстро, движения были естественными, непрерывными и соответствовали «заданию». bosfera.ru
• Контроль соответствия лица шаблону. bosfera.ru Алгоритмы следят за тем, чтобы лицо полностью соответствовало шаблону на всём протяжении сессии, в статике и движении — это помогает обнаружить, например, взломы с помощью разного вида масок. bosfera.ru

Чаще всего в Liveness комбинируют несколько нейронных сетей — например, используют идентификацию по лицу и голосу. trends.rbc.ru Такое сочетание позволяет алгоритму снизить количество его ошибок. trends.rbc.ru