Liveness Detection: распознавание живого присутствия
Задачи идентификации и аутентификации пользователя с использованием лицевой биометрии, не могут быть надежно решены без определения живого присутствия (Liveness Detection) пользователя в кадре – необходимо удостовериться, что создание биометрического шаблона происходит именно по данным самого человека, а, например, не печатного изображения, поднесённого к камере. Возможны самые разные варианты атак, о которых будет рассказано ниже. Все они направлены на то, чтобы заменить живого пользователя системы его изображением (без живого присутствия пользователя), тем самым «обманув» биометрический алгоритм и добившись желаемого атакующими результата, утверждая, что именно пользователь акцептовал совершаемую операцию.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Почему ваша LLM-платформа — следующая цель: аудит безопасности AI-сервиса изнутри
- [Перевод] Пять документов ломают ваш RAG: где реальная уязвимость и что с ней делать
- Простой гайд как на одном и том же сервере иметь и панель 3X-UI за NGINX, и свой сервис
- Спираль эволюции веб-дизайна: от десктопной версии к адаптиву и обратно к многоликости
- Окружайте, так удобнее промахиваться! Встроенные в Hugging Face проверки ML-моделей против одного сканера
- [Перевод] Проблемы санации SVG
- Яндекс Плюс AdTech: как экосистемные решения обеспечили рост продаж билетов на фильм «Горыныч»
- Молодые дизайнеры против алгоритмов: страх перед ИИ испытывает лишь каждый десятый
- Безопасность приложений на Typescript от А до Я: гайд по защите от очевидных и не очень уязвимостей
- Доля рекламных бюджетов под управлением ИИ в Яндексе достигла 85%