[EBOOK] Biometria facial com liveness: entenda seu papel e como escolher

As novas tecnologias digitais ganham cada vez mais espaço na sociedade. Elas são responsáveis por facilitar diversas tarefas do cotidiano e, mais que facilitar, muitas delas já se tornaram indispensáveis.

Nesse mesmo caminho segue a tecnologia de reconhecimento facial, a principal tendência de biometria atualmente. E de acordo com um estudo publicado pela Juniper Research, recentemente, os números de usuários da biometria facial só devem aumentar.

De fato, o uso do reconhecimento facial para a validação de identidade simplifica significativamente a vida das pessoas. Essa solução vai de encontro com a preocupação das empresas contemporâneas: entregar produtos que atendam as expectativas dos usuários, proporcionando a melhor experiência.

Com isso, essa tecnologia disponibiliza facilidade, praticidade e agilidade. Entretanto, é importante que essa solução seja desenvolvida com a capacidade de entregar confiabilidade e afastar os riscos de fraudes. Essa é a função do liveness detection ou prova de vida.

Já conhece como essa solução funciona e como ela tem papel fundamental para entregar uma autenticação facial segura? Então, acompanhe os tópicos que separamos e entenda sobre o assunto:

Biometria facial e a liveness
Liveness detection ativo e passivo: qual a diferença?
Como essa solução é utilizada?
Benefícios do RF com liveness detection
Como escolher a melhor opção para o seu negócio?

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Boa leitura!

Biometria facial e liveness

Os sistemas de biometria facial têm sido mais aceitos e procurados pelo público. A crescente demanda por tal tecnologia se dá pelas necessidades que ela atende. Ou seja, não se trata de um lançamento que corresponde a uma moda do momento, mas sim a uma ferramenta útil.

Vemos isso na facilidade de validar a identidade rapidamente, sem a necessidade da combinação de diferentes caracteres para uma senha difícil, o que provoca esquecimentos e confusões na digitação.

Além disso, diferente de outros sistemas de biometria, os quais dependem do contato humano ou em superfícies, como a biometria digital, o reconhecimento facial supre as lacunas de segurança contra a propagação da pandemia do novo Coronavírus.

Do ponto de vista tecnológico é fundamental entender como o reconhecimento facial funciona. Os sistemas de biometria facial utilizam algoritmos matemáticos para realizar o mapeamento de diversos pontos da face.

Desses pontos, o sistema faz uma análise, por exemplo, entre a distância dos olhos, espaçamento das sobrancelhas, cicatrizes, tamanho do nariz, contornos faciais, entre outros. A partir dessas características, um código é gerado, correspondente à biometria facial de cada pessoa.

No entanto, embora os sistemas de reconhecimento facial sejam relativamente novos, os fraudadores já estão utilizando meios para contornar a tecnologia e acessar ambientes privados.

Ataques de apresentação

Tais meios são chamados de ataques de apresentação, os quais podem ser caracterizados por fotos ou vídeos do usuário, versões realistas do indivíduo com softwares de animação ou até máscaras tridimensionais que possuem modelos personalizados, imitando a semelhança física do indivíduo.

Tais problemas são solucionados com a liveness detection, uma tecnologia capaz de detectar se a identificação está sendo feita com uma pessoa real e viva, descartando qualquer outro artifício no sistema de biometria facial.

Dessa forma, a ferramenta garante a identificação da vivacidade, determinando que a máquina está fazendo uma interface com um ser humano presente fisicamente.

O objetivo da Liveness Detection é verificar a semelhança entre a imagem recebida e os dados contidos no sistema, diferenciando as características ao vivo das características de cópias. Assim, atitudes fraudulentas para enganar o sistema são facilmente descartadas.

Esse recurso torna o combate de fraudes de identidade eficaz, nos casos de necessidades de prova de vida, em que é possível analisar se é o próprio indivíduo que está fazendo todo processo, através da inteligêncvia artificial e do uso de redes neurais aplicadas à detecção de faces, que reconhecem spoofness (falsificações).

Para essa tarefa, a Liveness Detection se divide em duas categorias, as quais podem ser usadas separadamente, mas que também demonstram muita eficiência quando são utilizadas juntas. Acompanhe quais são.

Liveness detection ativo e passivo: qual a diferença?

Existem dois tipos de liveness: ativo e passivo. Cada tipo de classificação tem suas particularidades.

Na liveness detection ou prova de vida ativa, a operação de reconhecimento solicita que o usuário faça uma ação que, dificilmente, pode ser copiada, e executada, por uma falsificação, como movimentos dos olhos e sorrisos.

Nesse tipo de detecção de vivacidade também é possível incorporar outras modalidades, alguns exemplos são o pressionamento de tecla e reconhecimento do alto-falante, onde é possível utilizar como auxiliar para a análise de movimentos da boca, determinando a veracidade da detecção.

Já o passive liveness detection ou prova de vida passiva, por sua vez, não exige que o usuário faça qualquer tipo de interação.

Essa modalidade utiliza várias técnicas para a detecção da vivacidade, variando desde a análise de uma selfie ou até a projeção de luzes sobre o usuário. Isso é possível através de algoritmos que detectam os indicadores da imagem que não é viva, sem interação, funcionando como um filtro anti-spoofing.

Como nessa categoria não ocorre a solicitação de gestos para a validação, muitas organizações têm optado por ela. Até porque, a realização de entradas de movimentos pode dificultar e demorar a identificação. O que, a depender da atividade, pode gerar transtornos, atrasos e, consequentemente, insatisfação no usuário.

Como se dá o uso da biometria facial com liveness?

O liveness detection junto com a biometria facial conseguem entregar uma possibilidade de identificação eficiente, rápida e potente.

Assim, o recurso tem sido usado em diversos meios que precisam validar a identidade do usuário sem a supervisão de uma pessoa nesse processo. Dessa forma, alguns dos sistemas que mais têm adotado essa solução são:

Bancos digitais, no processo de abertura de contas e prova da identidade. Com isso, o cliente consegue fazer todo o processo sem precisar sair de casa.
Proteção no atendimento em canais digitais;
Validação de identidade de alunos em cursos na modalidade de educação à distância, ao realizar provas online, por exemplo;
Sistemas de autoatendimento, terminais e caixas eletrônicos, para operações sem cartão.

Benefícios da biometria facial com liveness detection

A eficiência da prova de vida em processos de reconhecimento facial já ganhou muitos segmentos, os quais estão melhorando suas demandas com essa tecnologia.

Entre os principais benefícios estão:

Segurança nos processos

A segurança de uma identificação precisa controlar de maneira mais assertiva o acesso de pessoas em qualquer ambiente, seja ele virtual ou físico. Dessa forma, os acessos de informações privadas ou sigilosas se tornam mais seguros.

Cadastros e logins mais simples

Diversas vezes os processos se tornam mais demorados com a validação de login e senha. Isso muda totalmente com a biometria facial com liveness.

Diminuição de fraudes e roubos de identidade

Ferramenta diminui significativamente ações fraudulentas que tentam roubar identidades. Em comparação às senhas, os dados biométricos são muito mais difíceis de fraudar ou roubar, pois o usuário oferece algo que ele é e que mais ninguém possui.

Ajuda nos trabalhos home office

Estamos em um momento de enfrentamento à pandemia do Coronavírus, considerada uma das maiores vividas pela humanidade. Isso demanda o mínimo de contato possível, entre pessoas e superfícies.

Desse modo, a biometria facial se tornou a melhor possibilidade para o controle de acesso nas empresas e também para sistemas de marcação de ponto. Inclusive, o controle de ponto pode ser feito de qualquer lugar, através de um aplicativo em celular com câmera, podendo ser feito até offline.

Elimina esquecimentos

Essa é uma situação que gera desconforto, já que é preciso resetar e formatar uma nova senha, muitas vezes com padrões de combinação dos caracteres extremamente difíceis.

Melhora a experiência do usuário (UX)

De fato, o reconhecimento facial seguro melhora muito a experiência do usuário, já que garante um processo onboarding, rápido, sem erros e interferências.

E esse é um ponto de extrema importância, já que, no mercado atual, com a competitividade em alta, as empresas que se destacam são as que proporcionam melhores experiências no processo.

Solução eficiente e de baixo custo

Ao contrário do que muitos imaginam, essa é uma solução eficiente e de custo acessível.

Principalmente quando pensamos de forma macro, analisando as economias que proporciona a empresa reduzindo fraudes, agilizando processos, propiciando respostas rápidas e ajudando, ainda, no aumento da taxa de conversão de clientes.

Por isso, essa é uma forma de obter resultados positivos, eficientes e que promovem a economia, tornando a empresa inovadora.

Biometria facial com Liveness: como escolher a melhor opção para o seu negócio?

Como vimos, as opções passiva, bem como ativa da liveness possuem diferenças ao analisar a vivacidade facial, devido a necessidade de pedir ou não ao usuário, a entrada de gestos no reconhecimento.

Por conta da simplicidade, fatores ambientais e a capacidade de oferecer segurança com a melhor experiência para o usuário, muitas empresas têm optado pela biometria com a detecção de vivacidade facial passiva.

Isso porque, com essa modalidade é possível preencher lacunas de segurança sem causar atritos com os clientes que a utilizam.

Como funciona a plataforma de reconhecimento facial da Gryfo?

A plataforma de reconhecimento facial da Gryfo, além de diversas funcionalidades, possui três componentes: um SDK para Android e iOS, que permite integração nativa com dispositivos móveis; uma API, responsável pelo gerenciamento de faces e reconhecimento online; e por fim, um servidor em nuvem, que além de armazenar as faces, realiza processos, como detecção de fraudes.

Nos dispositivos móveis, através de uma simples integração em seu código fonte, uma aplicação passa a ter a capacidade de reconhecimento facial que já foi validada por milhares e milhares de usuários. A qual pode ser feita de duas maneiras: offline e online.

No modo offline, após sincronizar as faces que estão no servidor com o dispositivo, este passa ter a capacidade de fazer o reconhecimento facial sem qualquer conexão externa com a internet, evitando trafegar imagens e dados biométricos, estando ainda mais em conformidade com Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Ao se conectar novamente com a internet, a aplicação pode descarregar os registros realizados e sincronizar novamente com o servidor (recebendo faces – novas ou atualizadas – excluindo faces que foram descadastradas).

Já no modo online, não há a necessidade de fazer o sincronismo, porém a velocidade de cada reconhecimento varia de acordo com a velocidade de internet disponível no cliente. Nessa opção, o reconhecimento da face é feito por meio de uma rota da API, já acessando as informações mais recentes do servidor ou nuvem.

Além disso, em ambas opções, é possível ativar duas funcionalidades que tem como objetivo evitar fraudes no processo de biometria facial, como tentativa de reconhecer uma foto ou vídeo gravado em celular ou tablet.

A primeira é a prova de vida (liveness). Essa funcionalidade pode ser feita de forma ativa (onde é exigido do usuário, no momento do reconhecimento, alguma ação, como olhar para um ponto específico na tela, mexer a cabeça , entre outras), ou de forma passiva, na qual o usuário realiza o reconhecimento de maneira padrão, e as verificações são feitas sem a necessidade de ação do usuário. Também é possível utilizar ambas abordagens, ativa e passiva, ao mesmo tempo, o que possibilita a maior segurança possível em troca de uma experiência do usuário menos responsiva.

A segunda é o processo de auditoria. Com essa funcionalidade ativada, o dispositivo, no momento do reconhecimento, captura algumas imagens a mais do usuário que está tentando se reconhecer, e as envia para o servidor ou nuvem (no modo offline, quando houver conexão, fazendo este processo em paralelo ao sincronismo). Posteriormente, o servidor executa uma rotina, que valida este conjunto de imagens de cada usuário que tentou se reconhecer, e identificando quais usuários apresentam um índice de fraude. Todas as análises automatizadas realizadas por esse processo podem ser conferidas posteriormente de forma manual, caso desejado.

É possível utilizar as duas funcionalidades simultaneamente, ativar apenas uma delas, ou desativar ambas.

Para além do uso em dispositivos móveis, é possível fazer o reconhecimento da face em um navegador web, permitindo integrar o reconhecimento facial em aplicações web, páginas de internet, plataforma empresariais, etc. Nesta modalidade, também é possível fazer o reconhecimento facial offline, permitindo uma aplicação web segura sem tráfego de dados biométricos. No modo offline, o processo é similar ao feito nos dispositivos móveis, com a diferença que o sincronismo é feito com o navegador web, e não com o dispositivo do usuário (seja computador ou celular). O modo online funciona de maneira similar ao uso nos celulares, permitindo o reconhecimento com a mesma precisão e segurança.

Confira, em detalhes, como funciona nossa plataforma de biometria facial na prática:

Servidor do Cliente: contém as fotos dos usuários (os que utilizarão o reconhecimento facial);

Comunicação criptografada com a API: as fotos são enviadas para o Servidor ou nuvem GRYFO, onde serão validadas (iluminação, cor, óculos, resolução, desfocadas e qualidade geral do rosto) e instantaneamente transformadas em dados biométricos (representação da face);

A partir daqui, não transitamos mais imagens na internet, somente as representações de forma criptografada e em momentos de sincronismo, apenas.

O cliente, que normalmente já possui uma aplicação móvel Android ou iOS, independente do framework utilizado (Flutter, React Native ou Nativo), instala a biblioteca da Gryfo na sua aplicação, onde poderá chamar os métodos para autenticar, sincronizar ou reconhecer.
1. Método Autenticar: método responsável por autenticar o dispositivo na Gryfo e também por identificar qual empresa é responsável por aquele dispositivo.
2. Método Sincronizar: faz uma chamada, enviando as pessoas a serem sincronizadas naquele dispositivo. A partir desse momento, o SDK da Gryfo faz todo o trabalho, enviando o status da sincronização para uma possível exibição ao usuário do dispositivo.
3. Método Reconhecer: faz uma chamada para o SDK da Gryfo e abre a câmera, tentando reconhecer quem está à frente da mesma.

Após a chamada do Método Reconhecer, depois de abrir a câmera e a pessoa sendo ou não reconhecida, o SDK Gryfo envia uma resposta para quem o chamou com a identificação da pessoa. Ou em caso de não reconhecimento, uma resposta de pessoa desconhecida – nesse caso a pessoa não está na base sincronizada ou não está cadastrada. Caso as funcionalidades de auditoria estejam habilitadas, toda interação com este método será registrada e enviada posteriormente para o serviço de auditoria automatizada interna.

O Aplicativo Cliente faz as tratativas necessárias com a informação disponibilizada e possivelmente reporta para o Servidor do Cliente ou refaz o processo de reconhecimento.

Para fazer toda a gestão de pessoas e faces, a API, utilizando o padrão REST, possui rotas que adicionam, editam, removem pessoas, grupos de empresas, além da rota de reconhecimento online. A API busca ser generalista, tendo o mínimo de lógica de negócio em sua estrutura, permitindo alta adaptabilidade para diferentes casos de uso, como em edtechs, fintechs, rhtechs e muito mais contextos e aplicações.

Se você precisa de uma plataforma prática, mas também eficiente para biometria facial, conte com a Gryfo. Nossa solução possui funcionamento offline, reconhecimento instantâneo, à prova de fraudes e em conformidade com a lei. Fale com um consultor e assim, saiba mais sobre a nossa plataforma de reconhecimento facial.