Com o aumento da sofisticação dos ataques de falsificação, tornou-se necessário incluir técnicas que verifiquem se a face apresentada de um indivíduo é real ou uma recriação digital. Dessa forma, surge a fusão de técnicas de biometria facial e prova de vida. A tecnologia de detecção de vivacidade tem dois métodos principais: o passivo e o ativo.
Neste artigo, vamos mostrar a diferença entre esses tipos de tecnologia de vivacidade e como eles podem contribuir para a segurança da identidade.
Detecção de vivacidade passiva ou ativa
Existem diferenças entre vivacidade ativa e passiva. Confira a seguir.
Vivacidade passiva
Para determinar a autenticidade da biometria, vivacidade passiva (ou vivacidade facial passiva) depende da análise de características intrínsecas em imagens faciais, como textura, movimento e profundidade.
Nesse método, algoritmos de aprendizado de máquina são aplicados para identificar padrões que separam imagens reais das falsas. Essa abordagem envolve a análise de movimentos sutis e características faciais que indicam que a imagem pertence a uma pessoa viva, em vez de uma foto ou vídeo pré-gravado.
A vivacidade passiva adiciona uma camada adicional de segurança à autenticação facial sem exigir que o usuário interaja além do necessário; por exemplo, ela pode ser usada em locais públicos como aeroportos, estações de trem e metrôs. Como resultado, esse método se torna mais rápido para o usuário.
Vivacidade ativa
Embora a vivacidade passiva não exija interação direta com o usuário, a vivacidade ativa exige a cooperação do usuário para autenticação.
A técnica envolve solicitar ações específicas do usuário, como piscar, sorrir ou mover a cabeça. Capturadas por sensores como câmeras infravermelhas ou sensores de profundidade, essas ações são analisadas para verificar a autenticidade facial.
Esse método é considerado mais robusto em termos de segurança, pois é mais difícil de contornar.
Em resumo, a vivacidade passiva é conveniente e rápida, enquanto a vivacidade ativa é mais segura e resiliente.
Aplicativos mais comuns de detecção de vivacidade
A atividade ativa requer ações específicas do usuário, tornando-a mais adequada para aplicações críticas de segurança com requisitos presenciais, por exemplo:
- Controle de acesso em áreas restritas.
- Autenticação presencial para transações financeiras.
No entanto, a vivacidade passiva permite uma experiência de usuário mais suave, já que o cliente não precisa realizar ações extras. Assim, é amplamente utilizado em aplicações onde conveniência e velocidade são cruciais, como:
- Desbloqueando smartphones.
- Autenticação de pagamentos em aplicativos móveis.
- Prevenção de fraudes em sistemas de identificação.
- Controlar o acesso a locais virtuais altamente seguros.
Como implementar a vivacidade passiva
A implementação da vivacidade passiva envolve algoritmos de visão computacional e aprendizado de máquina para análise e identificação de prova de vida. Embora a implementação exata varie dependendo das tecnologias e algoritmos específicos usados, podemos listar as principais etapas envolvidas:
- Coleta de dados: alimenta o sistema com exemplos de rostos reais e falsos. Isso inclui imagens e vídeos de pessoas reais, bem como fotos ou vídeos estáticos. É importante ter vários exemplos para representar diferentes cenários e condições.
- Pré-processamento de dados: prepara os dados para análise com operações como redimensionamento de imagem, normalização de cores e remoção de ruído.
- Extração de características: usa algoritmos de visão computacional, como descritores de imagem ou redes neurais convolucionais (CNNs), para extrair características relevantes das faces nos exemplos de dados coletados.
Esses recursos podem incluir informações sobre texturas faciais, movimentos sutis, padrões de piscada e outros elementos distintivos.
- Treinamento modelo: usa conjuntos de dados preparados e recursos extraídos para treinar um modelo de aprendizado de máquina, como um classificador binário. O objetivo é ensinar o modelo a distinguir entre rostos reais e falsos com base nas características identificadas.
- Validação e ajuste do modelo: avalia a precisão e o desempenho do modelo com um conjunto de dados de validação separado. Ajustes nos parâmetros do modelo e na seleção de recursos são necessários para melhorar o desempenho, se necessário.
- Teste e avaliação contínua: executa testes rigorosos do modelo treinado em um conjunto de dados de teste separado para verificar a eficácia do sistema de detecção de vivacidade.
Monitore o desempenho do modelo em diferentes cenários e condições e faça melhorias contínuas, se necessário.
- Integração: integra o modelo de vivacidade em um aplicativo ou sistema. Isso pode envolver a implementação de APIs ou bibliotecas específicas para realizar análises em tempo real dos rostos capturados pela câmera do dispositivo.
Com todas as etapas mencionadas acima, a Vsoft é capaz de oferecer sua melhor tecnologia contra fraudes usando o Liveness Detection no produto BioPass ID. Como resultado, a segurança dos dados e das identificações biométricas garantirá que não haverá fraudes nos sistemas.
Agora, é a sua vez
Antes de realizar a detecção de vivacidade, é importante enfatizar que a implementação pode ser um desafio técnico, e há várias abordagens disponíveis.
Portanto, é aconselhável buscar literatura acadêmica, artigos científicos e exemplos de código para compreender as melhores práticas e as tecnologias mais adequadas para aplicações específicas.
Você gostaria de explorar um exemplo prático de como a tecnologia de detecção de vivacidade funciona? Leia sobre como a vivacidade é empregada pelo Instituto Nacional do Seguro Social (INSS) para evitar fraudes.
