Active Liveness Detection proti deepfake

Active Liveness Detection: Ochrana proti deepfake při video identifikaci

Moderní generativní modely vytvářejí realistické padělky selfies i dokladů, které projdou běžným párováním tváří. Vysoce kvalitní podvody obcházejí základní kontroly živosti, což vede k úspěšným útokům na ověřovací systémy. Jako protiopatření se zavádí aktivní detekce živosti založená na videu s dynamickými pokyny.

Metoda vyžaduje, aby uživatel provedl sérii náhodných pohybů hlavou: nahoru, dolů, doleva, doprava. Ve střední poloze přibývá příkaz k mrknutí. Každý úkon je zaznamenán ve vyhrazeném čase, čímž se potvrzuje přítomnost skutečné osoby před kamerou.

Během provádění se uloží snímek s otevřenýma očima ve správné poloze. Tento snímek slouží k párování tváře s dokladem, což zajišťuje vysokou kvalitu porovnání bez nutnosti opakovaných pokusů.

Implementace v chytrém telefonu

Proces je integrován do mobilní aplikace: uživatel naskenuje QR kód pro přístup k fotoaparátu. Fotoaparát naskenuje doklad a provede video identifikaci v jednom kroku.

Náhodné pořadí příkazů vylučuje použití předem nahraného videa. Systém analyzuje sekvenci pohybů, hloubku a texturu obličeje, čímž spolehlivě odliší živý záznam od deepfake.

Zvýšené nároky na párování tváří řeší trénink vlastního modelu. Minimální metriky: AUC ROC ≥ 0,9966, přesnost (Accuracy) ≥ 0,9808. Model je trénován na aktuálních datech s přísnou kontrolou kvality.

Další možnosti ověření

• Kontrola ve státních registrech a policejních databázích.
• Možnost volby úrovně přísnosti kontroly.
• Integrace se stávajícími systémy KYC/AML.

Tyto funkce umožňují přizpůsobit proces konkrétním scénářům a minimalizovat falešné poplachy.

Metoda zkracuje dobu ověřování: první pokus je úspěšný díky optimální poloze a osvětlení. Jsou vyloučeny statické padělky, včetně tváří a dokladů vygenerovaných umělou inteligencí.

Metriky a efektivita

Natrénovaný model vykazuje stabilní výsledky na testovacích sadách s deepfake:

| Metrika | Hodnota |

|---|---|

| AUC ROC | 0,9966 |

| Přesnost (Accuracy) | 0,9808 |

Data byla získána na různých zařízeních a při různých světelných podmínkách. Systém je odolný vůči útokům využívajícím GAN modely a video editory.

Klíčové výhody

• Aktivní detekce živosti využívá náhodné pohybové příkazy k vyloučení předem nahraného videa.
• Uložení snímku v optimální poloze zjednodušuje párování tváří a zvyšuje přesnost.
• Vlastní model dosahuje AUC ROC 0,9966 při přesnosti 0,9808.
• Integrace přes QR kód v chytrém telefonu bez nutnosti dalšího softwaru.
• Možnost kontroly v databázích pro vyšší úroveň zabezpečení.

Řešení je ověřeno klienty s vysokými nároky na ochranu před podvody. Lze jej nasadit do produkčních systémů bez zásahů do stávajícího API.

— Editorial Team