ผู้ให้บริการชีวภาพครึ่งโหลได้รับจดหมายจากการประกันคุณภาพของ Ibetaยืนยันการปฏิบัติตามมาตรฐานสากลสำหรับการตรวจจับการโจมตีการนำเสนอหรือความแม่นยำทางชีวภาพภายในสองเดือนที่ผ่านมา
ห้าในหกการทดสอบที่ใช้มาตรฐาน ISO/IEC 30107-3 และทดสอบเพื่อป้องกันการโจมตีระดับ 2
Advange.aiเป็นล่าสุดที่จะได้รับการยืนยันการปฏิบัติตามกฎระเบียบสำหรับการทดสอบระดับ 2 ของ 30107 ซอฟต์แวร์การตรวจจับ Livity ของ บริษัท ไม่อนุญาตให้มีการโจมตีการนำเสนอที่ประสบความสำเร็จในการทดสอบกับ Samsung Galaxy S22 และ Apple iPhone 12
ที่YouverseSDK ได้รับการทดสอบกับ Samsung Galaxy A32 และ Ibeta ไม่สามารถทำได้ปลอมแปลงการจำแนกประเภท Livenceด้วยการนำเสนอการโจมตี
การตรวจสอบ ID ของบราซิลและผู้ให้บริการตรวจสอบประวัติiwallแอปพลิเคชั่นใบหน้าไม่ได้กลับมาจำแนกประเภท Livenyด้วยการนำเสนอการโจมตีบน Galaxy S22 และ iPhone 12
การทดสอบของบราซิลค่าใช้จ่ายซอฟต์แวร์ Fortface Selfie Livence ของ Fortface ก็ไม่ได้กลับมาจำแนกประเภท Livence ใด ๆ ในการโจมตีการนำเสนอโดยใช้ Galaxy S20+ และ iPhone 13จดหมายยืนยันรัฐ.
ความไม่พอใจซอฟต์แวร์ Biometric Livence คือทดสอบบน iPhone 15ด้วยการนำเสนอการโจมตีแบบ imposter 0 เปอร์เซ็นต์ยอมรับอัตรา (IAPAR)
อัตราความผิดพลาดในการจำแนกประเภทการนำเสนอการนำเสนอ (BPCER) หรืออัตราการไม่จับคู่ที่ผิดพลาด (FNMR) (BPCER) หรือ BONA FIDE FIDE (FNMR) พบได้ในรายงานขั้นสุดท้ายสำหรับแต่ละรายการซึ่งไม่ได้เผยแพร่ต่อสาธารณะ
VNPay ผ่านการทดสอบความแม่นยำ
มาตรฐาน 30107 ใช้กับการตรวจจับ Livity มากกว่าความแม่นยำและระบุขีด จำกัด BPCER หรือ FNMR ที่ 15 เปอร์เซ็นต์ ที่ISO/IEC 19795-2มาตรฐานสำหรับความถูกต้องไม่ใช่การตรวจจับการโจมตีการนำเสนอและระบุอัตราการปฏิเสธเท็จ (FRR) 5 เปอร์เซ็นต์หรือต่ำกว่า
vnpayการตรวจจับความมีชีวิตชีวาของมาตรฐานได้รับการทดสอบกับมาตรฐานปี 19795 ซอฟต์แวร์ VNPay Face Ekyc v1.0 ได้รับการทดสอบบน iPhone 13 Pro Maxการทดสอบแสดงให้เห็นว่าอัตราการยอมรับเท็จ 0.001 เปอร์เซ็นต์ (FAR) ที่เกณฑ์ความเชื่อมั่นที่ 95 เปอร์เซ็นต์และไม่พบการยอมรับที่ผิดพลาดในระหว่างการทดสอบ อัตราการปฏิเสธเท็จ (FRR) ที่ช่วงความเชื่อมั่น 95 เปอร์เซ็นต์พบว่าเป็น 0.0024 เปอร์เซ็นต์ FRR จากการบูต อัตราการจับคู่ที่ผิดพลาด (FMR) และอัตราการไม่จับคู่เท็จ (FNMR) ทั้งคู่พบว่าเป็น 0 เปอร์เซ็นต์
ความล้มเหลวในการรับและความล้มเหลวในการลงทะเบียนอัตราอยู่ในรายงานขั้นสุดท้าย
VNPay ก็ผ่านกการทดสอบแผ่นระดับ 1จาก Ibeta เมื่อเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา
หัวข้อบทความ
ความแม่นยำ-Advange.ai-การตรวจจับไบโอเมตริกซ์-การทดสอบไบโอเมตริกซ์-ไบโอเมตริกซ์-ไอเบต้า-iwall-ISO/IEC 19795-2-ISO/IEC 30107-3-ค่าใช้จ่าย-การนำเสนอการตรวจจับการโจมตี-ความไม่พอใจ-vnpay-Youverse
