Разработчики: | VisionLabs (ВижнЛабс) |
Дата премьеры системы: | 2023/07/31 |
Технологии: | ИБ - Биометрическая идентификация |
Основная статья: Технологии биометрической идентификации
2023: Представление технологии защиты биометрических систем
Компания VisionLabs 31 июля 2023 года представила технологию защиты биометрических систем, которая всего по одному кадру позволяет определить, что перед камерой находится живой человек, а не его распечатанная фотография, изображение с экрана устройства или маска для попытки подлога. Проверка с алгоритмом OneShot Liveness занимает доли секунды и не требует специального оборудования или дополнительных действий от пользователей.
Главная особенность OneShot Liveness – возможность определить попытку мошенничества меньше чем за секунду и всего по одной фотографии. Подавляющее большинство решений, представленных на рынке, требуют от пользователя дополнительных действий – улыбнуться, моргнуть, повернуть голову – для подтверждения витальности, работают по видео или используют инфракрасные камеры и камеры глубины. OneShot Liveness работает с обычными RGB-камерами и всего по одному кадру – пользователю достаточно просто посмотреть в камеру, проверка проходит для него незаметно.
Данная технология предназначена для использования в биометрических системах при подтверждении личности человека, так как с ростом количества цифровых услуг все более остро стоит вопрос их защиты от спуфинг-атак. OneShot Liveness поможет повысить безопасность таких сервисов, как оплата по лицу, удаленное обслуживание, авторизация и подтверждение по биометрии в банковских сервисах.
Надежность OneShot Liveness доказана на практике и подтверждена независимой мировой экспертизой. Версия продукта, использующаяся в промышленной эксплуатации, прошла тестирование компании iBeta на соответствие стандарту ISO 30107-3 (Level 1 и Level 2). Во время тестирования было предпринято более 3300 попыток взломать OneShot Liveness, но обойти защиту не удалось: 100% атак было предотвращено.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)