Paravision 不會滿足於其活躍度的桂冠。該公司憑藉其演示攻擊檢測 (PAD) 系統在主要行業評估中成功亮相，現推出Paravision 活躍度Paravision 首席產品官 Joey Pritikin 表示，2.0 顯著提高了其已經令人印象深刻的準確性和速度生物識別更新在電子郵件採訪中。
該公司的活體檢測解決方案是美國國土安全部科學技術理事會 (S&T) 選出的代表最先進技術的 15 個解決方案之一。
Paravision 透露，它是匿名的供應商“P8”遠程身份驗證技術演示 (RIVTD) 第 3 部分：活體檢測慶祝一個。
0.3% 的善意表示分類錯誤率 (BPCER) 和 3.3% 的攻擊表示分類錯誤率 (APCER) 均位居 RIVTD 無源 PAD 類別的領先者之列。此外，3.6% 的綜合錯誤率遠低於第二低的錯誤率（8.5%）和第三低的錯誤率（16%）。
被動便捷
“當我們思考為什麼被動活躍性很重要時，這實際上取決於用戶體驗，”當被問及原因時普里蒂金說道決定開發無源PAD技術。 “被動活動在後台無縫運行——無需眨眼、頭部移動或額外的步驟——這使得它更快、更自然，並且在現實世界的用例中更具可擴展性。”
“如果你看看金融服務、旅遊和邊境管制等行業，安全顯然是重中之重，但速度和便利性也至關重要。人們不想因為笨重的身份驗證過程而放慢速度，企業也不希望給用戶帶來不必要的摩擦，這可能導致在引導過程中失去客戶或過度依賴緩慢的手動回退。這就是為什麼我們相信被動活躍是未來。”
Paravision 的活體檢測是 RIVTD 測試的所有被動和主動活體檢測解決方案中速度最快的四種解決方案之一。
Pritikin 承認行業內關於無源 PAD 是否可以與有源方法的準確性相媲美的爭論，但指出 RIVTD 表明無源 PAD 系統也可以同樣安全，“同時提供更優越的用戶體驗”。
他說，Paravision Liveness 2.0 的錯誤率比 RIVTD 版本低 90% 以上，並且具有相同的順暢體驗。
就像面部識別與其他方式相比一樣，被動活躍性也已經迎頭趕上。
RIVTD 的見解
Pritikin 認為，RIVTD 評估是生物識別活體檢測領域走向成熟的重要時刻。
“這是第一次對演示攻擊檢測技術進行嚴格、開放、多供應商操作測試，包括被動和主動 PAD 方法。因此，在很多方面，我們第一次真正了解了不同供應商和不同方法的疊加情況。”
他對該公司在 RIVTD 中的表現表示自豪，但表示“我們也在客觀地看待 3.3% 的 APCER（誤報衡量標準），它沒有達到 DHS 3% 的目標，也不是 0%，而這可能是某些用例的要求。”
該公司從結果中得出了多種見解。 “首先，很明顯，我們建議的閾值可能對可用性過度索引，而不同的閾值可能會增強安全性，”Pritikin 說。 “閾值設置通常是在我們的合作夥伴的用例中進行初步測試後與我們的合作夥伴進行的互動工作。其次，我們對與 Paravision Liveness 2.0 結合優化閾值時的性能感到非常興奮，這將 BPCER（漏報率的衡量標準）降低了 10 倍以上。”
他表示，Liveness 2.0“提供了比我們在 RIVTD 中展示的顯著更好的性能，目標是提供一流的 APCER 和 BPCER。”
該公司對第三方測試和持續開發的承諾是其被選為活體檢測先鋒的重要因素從生物識別更新和古德情報。
持續改進
Pritikin 表示，Paravision Liveness 經過了各種硬件的培訓和測試，以支持各種部署選項。他指出，低質量的桌面網絡攝像頭一直是 PAD 開發的一個特殊痛點。
“開發強大的 PAD 解決方案不僅僅關乎準確性，還要確保准確性在不同的設備、照明條件和相機質量下保持不變。智能手機上的前置攝像頭與信息亭上的固定位置攝像頭有很大不同，您不應該推斷兩者的性能。”
該公司還提供可選的 Validity SDK，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捉。
Paravision 還提供深偽檢測該產品與 Paravision Liveness 是分開的，因為它們“是兩個截然不同的挑戰”。
“值得注意的是，我們是唯一提供深度偽造和活體攻擊檢測的身份人工智能提供商之一，”Pritikin 說。 “這意味著使用 Paravision 的企業可以保護物理和數字攻擊——隨著欺詐方法變得更加複雜，這是一個關鍵優勢。”
Pritikin 表示，Liveness 2.0 的推出為安全最重要的行業的客戶改進了軟件。
“當你審視支付、銀行、旅遊和政府項目等行業時，你會發現其中的風險非常高，”他指出。 “欺詐預防需要堅如磐石，但用戶體驗也需要無縫。這就是為什麼我們致力於將 Paravision Liveness 2.0 打造成迄今為止最安全、準確且無摩擦的版本。
“DHS RIVTD 測試證實，Paravision 的被動活性在我們之前的版本中是同類最佳的，但與 RIVTD 測試的版本相比，Paravision Liveness 2.0 通過將錯誤率降低了 90% 以上，進一步提高了標準，使其成為關鍵任務用例中高保證身份驗證的最佳解決方案。”
Pritikin 建議考慮在 2025 年升級生物識別認證堆棧的企業考慮安全性和可用性必須齊頭並進，DHS RIVTD 測試明確了速度的重要性。深度偽造和合成身份等欺詐技術正在迅速發展，需要採用分層方法來防禦欺騙攻擊。 RIVTD 的另一個見解是，可用性是減少偏見的關鍵因素，尤其是在用戶年齡階段。
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