Liveness Detection là gì?
Face Biometric (Sinh trắc học khuôn mặt) đang nhanh chóng được khách hàng và các tổ chức, doanh nghiệp chấp nhận như một phương thức xác minh danh tính tiện lợi. Tính năng công nghệ này hoạt động bằng cách so sánh các đặc điểm trên khuôn mặt của người dùng với một mẫu sinh trắc học đã đăng ký để xác minh danh tính. Tuy thay thế được cho các phương pháp bảo mật truyền thống như trả lời câu hỏi “bí mật”, nhập mã PIN, nhưng sinh trắc học khuôn mặt chưa đủ để kiểm tra đó có phải là khuôn mặt của thực thể sống không, hay chỉ là ảnh in chất lượng cao, video được quay lại.
Để bổ trợ, làm tăng hiệu quả của sinh trắc học khuôn mặt, Liveness Detection (Xác định thực thể sống) ra đời giúp đo lường, phân tích các đặc điểm và phản ứng vật lý nhằm xác định xem mẫu sinh trắc học có được chụp từ đối tượng sống có mặt tại điểm chụp hay không. Nói đơn giản hơn, đây là phương thức xác minh người thật, giúp ngăn chặn các hình thức giả mạo khuôn mặt bằng ảnh in, ảnh trên video, mặt nạ 3D… đảm bảo tính chính xác xuyên suốt trong quá trình định danh khách hàng điện tử (eKYC).
Phân biệt Active/Passive Liveness Detection
Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để xác định thực thể sống. Ở cấp độ cao, công nghệ này có thể được phân loại theo hình thức chủ động (Active) hoặc thụ động (Passive):
Active Liveness Detection (Xác định thực thể sống chủ động) yêu cầu người dùng tham gia vào quá trình kiểm tra sự sống bằng cách thực hiện theo yêu cầu. Ví dụ một số hệ thống sẽ yêu cầu người dùng:
+ Quay đầu sang phải/trái
+ Gật đầu
+ Nhìn theo một điểm sáng chuyển động trên màn hình
+ Mỉm cười
+ Đọc một câu hay một dãy số…
Passive Liveness Detection (Xác định thực thể sống thụ động) không yêu cầu hành động từ người dùng mà sẽ tự động xác định sự sống bằng các kỹ thuật, tự động phân biệt được ảnh, video là giả, mặt người là thật. Đối với camera có chất lượng cao, công nghệ này có thể phân định được qua chất lượng ảnh: ảnh blur (ảnh bị làm mờ), ảnh 3D TOF, Infrared, Lidar. (Chúng tôi sẽ làm rõ các khái niệm ảnh này trong bài viết sau)
Điểm khác biệt rõ nhất giữa hai hình thức này liên quan đến trải nghiệm người dùng. Đối với Active Liveness Detection, người dùng cần thao tác theo yêu cầu hệ thống đưa ra, nhiều thao tác, sẽ mất nhiều thời gian. Trong khi, Passive Liveness Detection không yêu cầu người dùng phải thao tác bất kỳ hành động nào.
Ứng dụng Active và Passive Liveness Detection
Công nghệ Liveness Detection kết hợp với Sinh trắc học khuôn mặt mang đến khả năng xác thực và định danh mạnh mẽ. Điều này sẽ giúp các tổ chức/doanh nghiệp:
Tự động hoá quy trình Digital Onboarding
Digital Onboarding – Quy trình với sự hỗ trợ của công nghệ, cho phép khách hàng mới đăng ký sản phẩm, dịch vụ trên các thiết bị di động hoặc máy tính thay vì đến văn phòng, chi nhánh sẽ làm tăng đáng kể cơ hội mở rộng khách hàng cho các tổ chức, doanh nghiệp. Ứng dụng Liveness Detection sẽ giúp các nhà cung cấp dịch vụ tăng tính xác thực, tránh những rủi ro tiềm ẩn, thúc đẩy nhanh chóng quá trình Onboarding, nâng cao trải nghiệm người dùng.
Nâng cao tính bảo mật cho người dùng
Đối với bất kỳ một kênh kỹ thuật số nào như ứng dụng điện thoại, chatbot, hay trợ lý ảo, việc sử dụng Liveness Detection rất quan trọng. Nhờ vào việc xác định danh tính diễn ra theo thời gian thực, công nghệ này giúp chống tấn công, đánh cắp thông tin người dùng.
Tăng bước xác thực trong thanh toán
Ngày nay, trong bối cảnh dịch bệnh COVID 19 chưa được kiểm soát, thanh toán không dùng tiền mặt được nhiều người dùng lựa chọn bởi tính tiện lợi. Tuy nhiên, đây cũng là lỗ hổng làm tăng các hình thức gian lận. Xác thực khuôn mặt kết hợp với xác định thực thể sống thụ động cung cấp thêm các yếu tố xác thực cho những giao dịch thanh toán có rủi ro cao, ngăn chặn lỗ hổng bảo mật có thể xảy ra.
Như vậy, Active Liveness Detection thường được áp dụng tại các thiết bị được đặt trong chi nhánh, nơi có sự kiểm soát của con người. Passive Liveness Detection sẽ được dùng ở những nơi độc lập, ngoài chi nhánh, văn phòng. Và dù là Active hay Passive, cũng không có phương pháp nào an toàn tuyệt đối, mà đối với những giao dịch có giá trị lớn, cần bảo mật cao, chúng ta cần phải áp dụng đa phương thức, ví dụ: áp dụng nhận diện sinh trắc học qua giọng nói, vân tay, lòng bàn tay…
Hyperlogy ứng dụng Liveness Detection với chuỗi sản phẩm công nghệ cao
Hiện nay, cùng với các công nghệ AI, Neural,… Liveness Detection 2D/3D đã được Hyperlogy nghiên cứu, phát triển và tích hợp trong hệ sinh thái SMART DIGITAL BANK. Có sự hỗ trợ của Biometric (Sinh trắc học), Deep Learning (Học sâu), Liveness Detection 2D/3D, giải pháp MOBILE eKYC cho phép các nhà cung cấp kiểm tra, đối chiếu thông tin cá nhân tức thời với cơ sở dữ liệu tập trung về danh tính khách hàng.
Không giới hạn ở lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng, Hyperlogy còn ứng dụng cho chuỗi sản phẩm công nghệ cao tại nhiều lĩnh vực khác: Bảo hiểm, Du lịch, Bán lẻ, Viễn thông… với định hướng giúp các tổ chức, doanh nghiệp tạo dựng một nền móng vững chắc trong tiến trình chuyển đổi số, từng bước mang đến những sản phẩm, dịch vụ tiện ích, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng.