Paravision不會依靠其Livenes Laurels。該公司在主要行業評估中通過其呈現攻擊檢測（PAD）系統成功出現，該公司正在啟動paravision livesiceParavision CPO Joey Pritikin告訴生物識別更新在電子郵件採訪中。
該公司的LIVESITION檢測解決方案是美國國土安全部科學技術局（S＆T）被選為最先進的15種。
Paravision透露，它是匿名化的供應商“ P8”遠程身份驗證技術演示（RIVTD）曲目3：LIVISE TENTERTION慶祝。
0.3％的善意表現分類錯誤率（BPCER）和3.3％的攻擊表現分類錯誤率（APCER）將每個人都放在RIVTD無源PAD類中的領導者之間。此外，總誤率3.6％遠低於第二個（8.5％）和第三（16％）最低率。
被動方便
當被問及為什麼為什麼，當我們考慮被動livesices為什麼重要時，這確實取決於用戶體驗。”決定開發被動墊技術。 “被動livesice在背景中無縫地運行 - 沒有閃爍，頭部運動或額外的步驟，這使其在現實世界中的用例中更快，更自然和更可擴展。”
“如果您查看金融服務，旅行和邊境管制等行業，安全顯然是當務之急，但是速度和便利性也至關重要。人們不想因笨拙的身份驗證過程而放慢腳步，並且企業不想為用戶引入不必要的摩擦，這可能會導致在入職或過度依賴緩慢的，手動的後備後損失客戶。這就是為什麼我們認為被動lives是未來的原因。”
Paravision的Livices檢測是在RIVTD中測試的所有被動和主動LIVISE解決方案中最快的四個檢測之一。
普里蒂金（Pritikin）承認行業內有關被動墊是否可以與主動方法的準確性相匹配的辯論，但指出RIVTD顯示的被動墊系統可以同樣安全，“同時提供了遠遠優越的用戶體驗。”
他說，Paravision Livess 2.0的錯誤率比RIVTD中的版本低90％，具有相同的摩擦體驗。
與面部識別相比，與其他方式相比，被動livesice被趕上了。
Rivtd的見解
Pritikin認為，RIVTD評估是生物識別性檢測領域成熟的重要時刻。
“這是第一次進行嚴格的，開放的，多供應商的操作測試，以介紹攻擊檢測技術，包括被動和主動墊方法。因此，在許多方面，我們對不同的供應商和不同方法如何堆積的方式獲得了第一個真正的見解。”
他對公司在RIVTD的表現感到自豪，但他說：“我們還客觀地關注了我們的3.3％的APCer（衡量假陽性的量度），該APCER並未超過DHS的3％目標，而不是0％，這可能是某些使用案例的要求。”
該公司從結果中獲取了多種見解。 Pritikin說：“首先，很明顯，我們建議一個可能對可用性過度索引的閾值，而不同的門檻可能會提供增強的安全性。” “在其用例初步測試後，閾值設置通常是與我們的合作夥伴的互動式努力。其次，我們對優化閾值與Paravision Livess 2.0相結合時的性能是什麼樣的，這將BPCer（一種假否定性的量度）降低了10倍以上。”
Livess 2.0他說：“與我們在Rivtd中所顯示的表現相比，表現出色，其目標是在班級和BPCer上提供最佳的成績。”
該公司對第三方測試和持續發展的承諾是其選擇作為可笑的檢測先驅的重要因素從生物識別更新和Goode Intelligence。
持續的進步
Pritikin說，對Paravision Livess進行了培訓和測試，以支持各種部署選項。他說，低質量的桌面網絡攝像頭一直是墊開發的特殊痛苦點。
“開發強大的PAD解決方案不僅僅是準確性 - 它是確保精度在不同的設備，照明條件和相機質量上保持穩定。智能手機上的前置攝像頭與售貨亭上的固定位置相機大不相同，您不應將性能從一個到另一個。”
該公司還提供了可選的有效性SDK，可為用戶提供有關照明，面部定位和圖像清晰度等因素的實時反饋，以確保高質量的面部捕獲。
Paravision還提供Deepfake檢測與Paravision Livices分開的產品，因為它們“是兩個截然不同的挑戰”。
Pritikin說：“值得注意的是，我們是唯一的身份AI提供者之一，提供了對深擊和livess攻擊的檢測。” “這意味著使用Paravision的企業可以確保物理攻擊和數字攻擊，這是一個關鍵的優勢，因為欺詐方法變得更加複雜。”
Pritikin稱，Livess 2.0的推出可改善安全性最重要的行業客戶軟件。
他指出：“當您查看付款和銀行，旅行和政府計劃等領域時，賭注就非常高。” “預防欺詐需要堅固岩石，但用戶體驗也需要無縫。這就是為什麼我們專注於使Paravision Livess 2.0成為最安全，最準確和無摩擦的版本的原因。
“ DHS RIVTD測試證實，與RIVTD測試版本相比，Paravision的被動LIVICE在我們先前的版本中是一流的，但是Paravision Livices 2.0通過將錯誤率降低了90％，從而提高了標準，這使其成為最佳的宣教性用例中的高度保證認同化的解決方案。”
Pritikin建議企業在2025年升級其生物識別驗證堆棧，以考慮安全和可用性必須齊頭並進，而DHS RIVTD測試使Speed的重要性變得明確。諸如Deepfakes和合成身份之類的欺詐技術正在迅速發展，需要採取分層方法來欺騙攻擊防禦。在RIVTD的另一個見解中，可用性是減輕偏見的關鍵因素，尤其是在用戶時代。
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