liveness passivo gryfo

Saiba as principais métricas envolvidas no liveness passivo

Uma das tecnologias mais exploradas atualmente é o sistema de biometria facial, pelas suas facilidades e, principalmente, por atender muitas das necessidades desse momento que enfrentamos, como a necessidade de isolamento e extinção de contato físico

Dessa forma, a identificação por reconhecimento facial disponibiliza o acesso a espaços físicos e digitais através do fornecimento de características inerentes ao usuário. Nesse sistema, ele fornece não o que ele sabe ou tem, mas o que ele é. 

Ainda assim, fraudadores têm tentado burlar sistemas de biometria facial com mecanismos para simular identidades, como fotos, vídeos ou máscaras. 

Porém, se existem essas tentativas, como é possível garantir que a biometria facial seja segura? Como extrair todos os benefícios que o reconhecimento facial tem a nos oferecer sem preocupações de fraudes

Para isso, existe o liveness passivo, essencial para a validação de identidades por biometria facial de maneira confiável. 

Nesse post, entenda o que é o liveness passivo, sua importância na prevenção de fraudes e veja como testes efetivos comprovam a eficiência desse sistema. Acompanhe os tópicos que separamos:

  • Liveness passivo: como funciona
  • Testes em dispositivos
  • Vantagens para a utilização

Liveness passivo: como funciona

O sistema de reconhecimento facial pode ser incrementado com soluções que o tornem mais seguro. Uma delas é o liveness detection, que pode ser classificado como ativo ou passivo.

No liveness ativo, o sistema solicita que o usuário faça uma ação que não pode ser copiada por outra pessoa, ou artifício de falsificação. Exemplo dessas ações são movimentações na face como sorriso, olhares para determinada direção ou o ato de piscar os olhos. 

Para complementar a identificação da vivacidade, o liveness ativo ou a prova de vida ativa pode também incorporar outras modalidades como uma tecla para introdução da fala. Desse modo, os movimentos da boca entram como um fator complementar ao reconhecimento.

Já o liveness passivo não exige que haja interações do usuário com o sistema, pois, nessa modalidade, utiliza-se algoritmos que detectam os indicadores de que uma imagem recebida não é de uma pessoa viva, ao vivo. Assim sendo, a segurança da identificação é garantida pela detecção de micro variações de iluminação e ângulo das imagens. Tais variações funcionam como filtros anti-spoofing. 

Como resultado, essa validação se torna mais simples, visto que os dados biométricos são capturados com alta qualidade, mesmo sem interação de gestos, garantindo uma identificação eficaz.

Testes em dispositivos

Com o objetivo de testar e apresentar a precisão dos algoritmos de liveness passivo, a Gryfo realizou um estudo utilizando 2 conjuntos de dados. 

O primeiro conjunto foi criado internamente com fotos de dispositivos e o segundo foi retirado da internet. Assim, foram apresentados alguns exemplos dos dados, em situações reais e tentativas de fraudes. 

Nesse teste, foram realizadas 239 tentativas, sendo 105 com fraudes e 134 com pessoas verdadeiras. Nesse sentido, 3 imagens de cada pessoa foram apresentadas ao sistema liveness passivo, todas elas obtidas pelo dispositivo mobile no processo de reconhecimento facial. 

Como resultado, foram identificadas 103 de 105 fraudes e 131 de 134 pessoas verdadeiras, apresentando uma precisão de 98,09%.

Já no teste em conjunto de imagens da internet, foram testadas 375.114 e delas 375.084 foram identificadas como fraudes. Ou seja, o sistema apresentou 99,99% de precisão.

Tais imagens foram retiradas de diferentes contextos, sem refletir a qualidade de um ambiente de cadastro real, o que é um aspecto identificado pelo algoritmo, bem como outras situações fraudulentas como vídeos e uso de máscara 3D, por exemplo. 

Esse estudo mostra como as métricas do liveness passivo são fundamentais para manter qualquer sistema de biometria facial mais seguro, acessível e voltado para o crescimento do negócio. 

Vantagens para a utilização

O sistema de reconhecimento facial pode ser utilizado em vários ramos do mercado, pois essa tecnologia veio para facilitar a execução de tarefas e permitir que empresas foquem mais em estratégias, enquanto a biometria facial faz seu trabalho. 

Não é à toa que diversos ramos em controle de acesso, marcação de ponto, fintechs, entre outros, já estão adaptando os negócios à essa tecnologia. Entre os principais benefícios, listamos: 

– A facilidade nas operações;

– O reforço na segurança, quando utilizado com o liveness passivo;

– Transformação do relógio de ponto, atendendo a demanda de isolamento social;

– Redução riscos com esquecimentos de senhas e padrões complicados;

– Automatização de processos;

– Melhoria na experiência do usuário, com um sistema fácil e intuitivo. 

Portanto, investir em soluções de reconhecimento facial com o liveness passivo significa muito mais do que apenas ter um sistema atual. Isso garante confiabilidade, segurança, qualidade e competitividade. 

Por isso, mantenha sua empresa atual e segura. Fale com a gente e saiba mais como melhorar os seus resultados com as soluções da Gryfo. 

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *