Rilevamento della liveness

Il rilevamento della liveness è una tecnologia utilizzata per verificare se un utente è un essere umano reale e vivo durante il processo di verifica dell’identità. È fondamentale, perché previene tentativi di frode sofisticati, come maschere 3D, deepfake e attacchi di iniezione, garantendo l’accesso solo a interazioni utente genuine. Questa tecnologia è essenziale per proteggere le aziende dalle frodi di identità e fornisce al contempo un’esperienza utente fluida.

Il funzionamento del rilevamento della liveness include algoritmi e tecnologie avanzate per verificare se una persona che si identifica con il proprio volto è un essere umano in carne e ossa o un tentativo di spoofing. La tecnologia si concentra sull’analisi dei tratti biometrici e comportamentali. Ecco una descrizione del processo:

1. Riconoscimento facciale e foto

• Il sistema acquisisce un’immagine o un video del volto dell’utente attraverso una fotocamera o uno smartphone.
• Analizza in tempo reale i tratti del viso, le misure e la qualità dell’input.

2. Analisi degli indicatori della liveness

• La tecnologia rileva tratti umani sottili e naturali, quali:
  • Micromovimenti: Piccoli movimenti involontari come sbattere le palpebre o lievi movimenti della testa.
  • Texture e riflessi: Analisi della texture della pelle e del riflesso della luce per distinguere la pelle reale da foto, maschere o schermi.
  • Profondità e analisi 3D: Rilevamento delle strutture tridimensionali del viso per bloccare immagini o video in 2D.

3. Rilevamento della liveness attivo e passivo

• Rilevamento della liveness attivo:
  • Richiede la partecipazione dell’utente con movimenti specifici (ad esempio, girare la testa, sorridere, sbattere le palpebre) o seguendo istruzioni.
  • Ciò garantisce che l’utente risponda in tempo reale.
• Rilevamento della liveness passivo:
  • Rileva automaticamente la liveness senza richiedere la partecipazione attiva dell’utente.
  • Utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare l’autenticità dell’immagine o del video in modo semplice e rapido, migliorando l’esperienza dell’utente.

4. IA e deep learning

• Modelli di apprendimento automatico avanzati elaborano i dati biometrici per rilevare anomalie, tentativi di spoofing o deepfake.
• L’intelligenza artificiale è in grado di distinguere le persone reali dai tentativi fraudolenti (ad esempio, foto, video, maschere 3D o volti generati dall’intelligenza artificiale).

5. Rilevamento delle frodi in tempo reale

• Il sistema verifica i dati e rileva se il soggetto è “vero” o falso.
• Gli accessi sospetti (ad esempio, attacchi di presentazione o contenuti deepfake) vengono segnalati o respinti.

Il rilevamento della liveness combina l’analisi basata sull’intelligenza artificiale, la visione artificiale e l’elaborazione dei dati in tempo reale per consentire l’autenticazione solo agli individui autentici e in carne e ossa, proteggendo i sistemi di verifica dell’identità da frodi e tentativi di spoofing.

Veridas utilizza tecniche di rilevamento della liveness sia attive che passive per prevenire le frodi. Il nostro metodo di rilevamento attivo richiede agli utenti di eseguire movimenti casuali, rendendo più difficile per i truffatori utilizzare rappresentazioni false. Il rilevamento passivo, invece, analizza movimenti e tratti del volto in modo più sottile per individuare i deepfake e altri tentativi di spoofing senza richiedere l’interazione dell’utente. Entrambi i metodi sono certificati secondo gli standard più elevati e sono altamente efficaci contro un’ampia gamma di attacchi, compresi quelli di presentazione, i deepfake e gli attacchi di iniezione.

Il rilevamento della liveness facciale è una tecnologia pensata per verificare che un utente durante i processi di verifica dell’identità sia un essere umano in carne e ossa. Previene tentativi di frode sofisticati, come ad esempio:

• Attacchi di presentazione: Blocca immagini false come maschere 3D, foto stampate e bambole.
• Attacchi deepfake: Rileva imitazioni generate dall’intelligenza artificiale attraverso l’analisi di movimenti facciali sottili e incongruenze.
• Attacchi di iniezione: Previene l’uso di immagini preregistrate o manipolate nei processi di verifica.

Veridas utilizza due tipi di rilevamento della liveness:

• Rilevamento della liveness attivo: Richiede agli utenti di eseguire movimenti casuali per l’autenticazione.
• Rilevamento della liveness passivo: Rileva in modo rapido la liveness senza richiedere all’utente di interagire, garantendo un’esperienza d’uso fluida.

Questa tecnologia garantisce una verifica dell’identità sicura e affidabile, proteggendo dalle frodi e aumentando la fiducia degli utenti.

L’importanza del rilevamento della liveness nella verifica dell’identità sta nella sua capacità di aumentare sicurezza e fiducia, proteggendo al contempo da tentativi di frode sempre più sofisticati. I punti chiave includono:

1. Prevenire i furti di identità: Il rilevamento dell’identità garantisce che l’utente sia una persona reale in carne e ossa e non un truffatore che utilizza foto, video, maschere o deepfake generati dall’intelligenza artificiale per spacciarsi per qualcuno.
2. Bloccare gli attacchi di presentazione: Blocca i tentativi in cui vengono utilizzate immagini false per aggirare i sistemi di sicurezza, come foto stampate, maschere 3D o video.
3. Contrastare i deepfake e le minacce basate sull’intelligenza artificiale: Con l’avanzare della tecnologia deepfake, il rilevamento della liveness è fondamentale per identificare le manipolazioni e garantire la verifica soltanto agli utenti legittimati.
4. Aumentare la fiducia degli utenti: Con l’utilizzo di un rilevamento della liveness solido, le organizzazioni ricevono fiducia dai loro clienti, in quanto garantiscono una verifica dell’identità affidabile e sicura.
5. Migliorare l’esperienza utente: Tecnologie come il rilevamento della liveness passivo rendono il processo fluido e semplice, migliorando la soddisfazione degli utenti e mantenendo al contempo elevati standard di sicurezza.

Il rilevamento della liveness svolge un ruolo fondamentale nella protezione antifrode nei sistemi digitali di onboarding e di verifica, assicurando processi di verifica dell’identità sicuri, veloci e affidabili.

1. 1. Onboarding digitale e autenticazione dei clienti
      • Il rilevamento della liveness garantisce che le persone che si registrano ai servizi (ad esempio, bancari, assicurativi o di telecomunicazione) siano reali e presenti durante il processo di verifica dell’identità. Ciò impedisce ai truffatori di utilizzare identità false o rubate.
   2. Controllo degli accessi e sicurezza fisica
      • Viene utilizzato in ambienti sicuri, come uffici, data center o strutture con accesso riservato, per consentire l’ingresso solo a persone autorizzate e reali. I sistemi di riconoscimento facciale combinati con il rilevamento della liveness prevengono lo spoofing che usa foto o video.
   3. Servizi bancari e finanziari online
      • Le banche e gli enti finanziari utilizzano il rilevamento della liveness per garantire la sicurezza del login, delle transazioni e del recupero dei conti. Il sistema garantisce la presenza del vero titolare del conto, proteggendo dai furti di identità e dagli accessi non autorizzati.
   4. Amministrazione digitale e servizi pubblici digitali
      • Le amministrazioni sfruttano il rilevamento della liveness per verificare l’identità dei cittadini nei servizi come l’emissione di documenti d’identità digitali, la compilazione delle dichiarazioni fiscali, i sistemi di voto o le prestazioni sociali, garantendo integrità e prevenzione antifrode.
   5. E-commerce e pagamenti
      • Il rilevamento della liveness aumenta la sicurezza negli acquisti e nei pagamenti online. Garantisce che l’acquirente o il proprietario del conto sia fisicamente presente durante le transazioni di alto valore o durante la configurazione dei metodi di pagamento.
   
   

   Grazie alla prevenzione antifrode, all’aumento della sicurezza e della fiducia, il rilevamento della liveness è diventato uno strumento fondamentale in tutti i settori per la verifica dell’identità e l’autenticazione.

La tecnologia di Veridas previene efficacemente:

• Attacchi di presentazione: Blocca i tentativi di utilizzo di maschere 3D, bambole realistiche e foto stampate.
• Attacchi deepfake: Individua falsificazioni generate dall’intelligenza artificiale attraverso l’analisi dei movimenti e dei tratti del viso.
• Attacchi di iniezione: Rileva anomalie in immagini multimediali preregistrate o manipolate per impedire accessi non autorizzati.

Veridas offre una prevenzione antifrode completa con una certificazione senza pari e una tecnologia proprietaria:

• Prevenzione antifrode completa: Rileva gli attacchi di presentazione, i deepfake e gli attacchi di iniezione.
• Elevati standard di certificazione: Certificazione ai livelli 1 e 2 di iBeta per il rilevamento della liveness attivo e passivo in ambienti nativi e su web.
• Tecnologia proprietaria: Sviluppata completamente all’interno dell’azienda, per garantire massima affidabilità e controllo.
• Certificato dalla classifica NIST: Si classifica costantemente ai primi posti nelle valutazioni NIST PAD, dimostrando prestazioni superiori.
• Integrazione ideale: Supporta SDK per web, mobile e social media per un’introduzione semplice.
• Esperienza utente eccellente: Assicura un’autenticazione rapida e precisa senza revisioni manuali.

La tecnologia di Veridas è compatibile sia con gli ambienti nativi sia su web e garantisce una protezione solida e una verifica dell’identità semplice e veloce su tutti i dispositivi. Queste prestazioni consentono alle aziende di mantenere uniformi gli standard di sicurezza e le misure di prevenzione antifrode su diverse piattaforme, comprese le app mobili e i siti web.

• Rilevamento della liveness attivo: Richiede agli utenti di eseguire una serie di movimenti casuali per verificare la loro presenza. Questo metodo garantisce la massima sicurezza e conformità.
• Rilevamento della liveness passivo: Verifica l’autenticità dell’utente attraverso l’analisi di schemi e movimenti facciali sottili senza richiedere alcuna azione specifica all’utente, offrendo un’esperienza d’uso fluida.
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L’avanzata tecnologia di rilevamento della liveness di Veridas contrasta gli attacchi deepfake analizzando le sfumature sottili e le incongruenze nei movimenti e nei tratti del viso. L’analisi aiuta a distinguere gli utenti reali da quelli falsi generati dall’intelligenza artificiale, fornendo una solida protezione contro queste minacce emergenti.

La nostra tecnologia rileva gli attacchi di iniezione, come l’uso di foto/video preregistrati o manipolati e identifica anomalie nel flusso di dati. Previene gli input non autorizzati e permette l’autenticazione soltanto alle interazioni dal vivo, mantenendo l’integrità del processo di verifica dell’identità.

La tecnologia di rilevamento della liveness di Veridas è certificata ai livelli 1 e 2 di iBeta per i metodi attivi e passivi in ambienti nativi e su web. Queste certificazioni sono una dimostrazione del nostro impegno a mantenere i più alti standard di sicurezza e di prevenzione antifrode.

Veridas offre SDK per web, mobile e social media e soluzioni Plug&Play per una facile implementazione. La nostra soluzione è progettata per un’integrazione fluida e garantisce un’esperienza utente scorrevole, mantenendo elevati standard di sicurezza su tutte le piattaforme.