Описание системы Oz Forensics
Общая документация по работе с системой «Oz Forensics»
Oz Forensics специализируется на проверках Liveness и Face Matching (сравнении лиц): мы разрабатываем продукты, которые помогают вам удаленно идентифицировать ваших клиентов и защищаться от любых видов спуфинга – презентационных и инъекционных атак, в том числе 3D-масок, дипфейков, атак вида MITM. Вы можете добавить в свое программное обеспечение Liveness, Face Matching или и то, и другое в зависимости от того, какие именно проверки вам нужны и в каком объеме. Мы постоянно совершенствуем наши компоненты, повышая их качество и надежность их работы.
Oz Liveness
Oz Liveness распознает лицо живого человека в полученном медиафайле. Алгоритм отличает реального человека в сознании от спящего, маски, фотографии, видеоролика с изображением лица и других видов спуфинг-атак. Поддерживаются мобильные и десктопные устройства. Алгоритм сертифицирован по стандарту ISO-30137-3 и прошел тест iBeta лаборатории NIST со 100% точностью.
Наша технология Liveness защищает и от инъекционных, и от презентационных атак.
Обнаружение инъекционных атак происходит в два этапа. Сперва наш SDK проверяет среду пользователя: нет ли манипуляций с браузером, камерой, и так далее. Затем готовый медиафайл анализируют нейронные сети, обеспечивая надежную защиту даже от самых сложных инъекционных атак.
Вероятность наличия презентационной атаки мы проверяем с помощью нейронных сетей различных архитектур, используя при этом собственные алгоритмы ансамблирования для оптимальной продуктивности. На результат работы сетей влияет множество факторов: свет, отражение, четкость картинки, фон, паттерны движения и другие. Наш Liveness работает как с пассивными (без жестов), так и с активными (различные жесты) проверками – чтобы вашим клиентам было удобно эти проверки проходить, а вы при этом получали достоверные результаты. Тест iBeta проводился на пассивном Liveness, и с тех пор мы значительно улучшили качество наших проверок.
Oz Face Matching (Biometry)
Oz Face Matching (Biometry) проводит биометрическую идентификацию человека, проверяя, принадлежит ли документ человеку, проходящему проверку, на основе биометрического сходства лиц. Модуль находит лучший кадр в снятом видео и сравнивает его с фотографией из документов. Точность в 99,99% подтверждена NIST FRVT.
Наши технологии основаны на алгоритмах машинного обучения. Мы поддерживаем и верификацию (1:1, Face Verification), и идентификацию лица (1:N, Face Identification). Для обучения нейронных сетей мы используем собственный фреймворк, построенный на новейших технологиях. Собственная база данных содержит более 4,5 миллионов уникальных лиц. В ней представлены различные этнические группы, кроме того, мы учитываем предполагаемые расу, возраст и т.д. Все это помогает нашим биометрическим моделям обеспечивать достоверные результаты сопоставления.
Наш детектор лиц работает как с фотографиями, так и с видео. Кроме того, детектор лиц превосходно справляется с обнаружением лиц на удостоверениях личности, где изображения могут быть перевернуты или иметь низкое качество.
Программное обеспечение Oz сочетает точность анализа с легкостью интеграции и использования. Чтобы дополнительно упростить процесс интеграции, мы предоставили подробное описание всех ключевых концепций нашей системы в этом разделе. Если вы готовы начать, обратитесь к нашим руководствам по интеграции: мы подготовили пошаговые инструкции, которые помогут вам легко и быстро встроить проверки Liveness и Face Matching в ваше ПО.
Last updated
