Технология Liveness защищает от спуфинг-атак, позволяя отличить живого человека от подделок: маски, фото, записи голоса или видео. 2

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?». 2

Некоторые способы, как Liveness защищает от спуфинг-атак:

• Отслеживание «посторонних» эффектов на изображении. 2 Алгоритмы Liveness ищут на изображении артефакты, которые характерны для фейков (например, эффект муара, наличие бликов), анализируют текстуры и цветовую палитру. 3
• Анализ движений. 4 Например, система может попросить пользователя улыбнуться, подмигнуть, повернуть голову. 4 При этом система следит за тем, чтобы человек реагировал достаточно быстро, движения были естественными, непрерывными и соответствовали «заданию». 4
• Контроль соответствия лица шаблону. 4 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. 4

Чаще всего в Liveness комбинируют несколько нейронных сетей — например, используют идентификацию по лицу и голосу. 2 Такое сочетание позволяет алгоритму снизить количество его ошибок. 2