การสาธิตเทคโนโลยีการตรวจสอบความถูกต้องของตัวตนระยะไกลซึ่งจัดขึ้นโดยคณะกรรมการวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งมาตุภูมิของสหรัฐอเมริกา (S&T) ที่โรงงานทดสอบ Maryland (MDTF) ให้เกณฑ์มาตรฐานและรายละเอียดที่มีรายละเอียดมากที่สุดในการตรวจสอบเอกสาร ID
การค้นพบของ RIVTD มีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจสถานะของศิลปะในการตรวจหาไบโอเมตริกซ์ระยะไกลและการตรวจจับความมีชีวิตชีวา แต่เงื่อนไขของการวิจัยรวมถึงสามขั้นตอนที่ใช้และการไม่เปิดเผยตัวตนของผู้ให้บริการอัลกอริทึมที่เข้าร่วมอาจเป็นอุปสรรคต่อความเข้าใจนั้น
การทำความเข้าใจผลลัพธ์เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ที่ประเมินเป็นมาตรการหลักในการป้องกันการฉ้อโกงตัวตนในการโต้ตอบออนไลน์สำหรับบริการของรัฐการธนาคารออนไลน์และการตรวจสอบบัญชี
S&T ได้รับการสนับสนุนในการทดสอบโดยฝ่ายบริหารความปลอดภัยการขนส่ง (TSA), ห้องปฏิบัติการทางนิติวิทยาศาสตร์การตรวจสอบความมั่นคงแห่งมาตุภูมิและสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ
สามแทร็กของ RIVTD ประกอบด้วยการประเมินการตรวจสอบความถูกต้องของเอกสารประจำตัว, การจับคู่ไบโอเมตริกซ์ใบหน้าและการตรวจจับการปลอมแปลง ผู้ขายที่เข้าร่วมนั้นไม่ระบุชื่อในผลลัพธ์ที่ใช้ร่วมกัน แต่การพยากรณ์-ID R&D-idemiaและไฮเปอร์เวอร์จแต่ละคนเปิดเผยผลลัพธ์ของพวกเขา
การตรวจสอบ ID
แทร็กแรกใน RIVTD ประเมินการตรวจสอบความถูกต้องของใบขับขี่หรือบัตรประจำตัวประชาชนที่ออกโดยหลายรัฐในสหรัฐอเมริกา
การทดสอบสำหรับการตรวจจับ ID ของแท้และปลอมประกอบด้วยบัตรประจำตัวประชาชนที่ออกโดยรัฐ 1,000 ใบและบัตรประจำตัวประชาชนที่ออกโดยรัฐ 1,000 ใบ
อัลกอริทึมจากระบบการตรวจสอบเอกสาร 12 ระบบได้รับการทดสอบในสมาร์ทโฟนหลายประเภทสำหรับเอกสารอัตราการยอมรับเท็จ (DFAR) ของการปลอมแปลงและอัตราการปฏิเสธเอกสารเท็จ (DFRR) สำหรับ ID จริง
S&T พบว่าประสิทธิภาพของระบบการตรวจสอบเอกสารได้รับผลกระทบจากสิ่งที่ ID ของรัฐได้รับการตรวจสอบแล้วและใช้โทรศัพท์ใดที่นำไปสู่คำแนะนำที่นักพัฒนามั่นใจว่าเทคโนโลยีของพวกเขาเข้ากันได้กับ ID และอุปกรณ์ที่แตกต่างกัน การค้นพบของเอเจนซี่นำไปสู่คำแนะนำว่าควรเลือกระบบที่มีอัตราความผิดพลาดต่ำกว่า 10 เปอร์เซ็นต์ คำแนะนำนั้นถูกสร้างขึ้นในNIST 800-63-4-
ผลลัพธ์โดยละเอียดสำหรับแทร็กนี้ยังไม่ได้รับการเผยแพร่ต่อสาธารณะ
จับคู่กับระบบเอกสาร
แทร็กที่สองวัดประสิทธิภาพของอัลกอริทึมสำหรับการจับคู่ชีวภาพเซลฟี่กับเอกสาร ID ต้องดำเนินการ S&T ที่จำเป็นเพื่อสร้างไฟล์ชุดข้อมูลทดสอบใหม่-
S&T คัดเลือกอาสาสมัครที่ได้รับค่าจ้าง 1,633 คนและการประเมินผลนั้นมีพื้นฐานมาจากการเปรียบเทียบมากกว่า 1,000 ครั้ง
ความล้มเหลวในการสกัดอัตรา (FTXR) ถูกคำนวณสำหรับทั้งภาพเอกสารและเซลฟี่อัตราการไม่จับคู่เท็จ (FNMR) ถูกวัดในอัตราการจับคู่ที่ผิดพลาด (FMR) ที่ 1: 10,000
ผู้เข้าร่วมหกคนจาก 16 คนเพื่อติดตาม 2 จัดการเพื่อสร้างเทมเพลตจากเอกสาร ID ที่มีอัตราความผิดพลาดต่ำกว่า 1 เปอร์เซ็นต์และเก้าส่ง FNMRs ต่ำกว่า 1 เปอร์เซ็นต์ ห้าใน 16 ถูกตั้งค่าสถานะสำหรับ“ ข้อผิดพลาดขนาดใหญ่”
ข้อผิดพลาดส่วนใหญ่ที่พบ (55 เปอร์เซ็นต์) อยู่ในกระบวนการสกัดเอกสารและระบบที่เลวร้ายที่สุดไม่ตรงกับเซลฟี่กับเอกสาร ID แต่ 56 เปอร์เซ็นต์จับคู่คนกับ ID ของพวกเขาได้มากกว่า 99 เปอร์เซ็นต์ของเวลา ผู้คัดค้านแบบสุ่มถูกปฏิเสธมากกว่า 99.99 เปอร์เซ็นต์ของเวลา 63 เปอร์เซ็นต์ของระบบ แต่ imposters ที่ตรงกับข้อมูลประชากรของเหยื่อเป้าหมายของพวกเขาประสบความสำเร็จมากกว่า 10 เท่า
การทดสอบยังแสดงความแปรปรวนบางอย่างระหว่างอัลกอริทึมประสิทธิผลสำหรับกลุ่มประชากรที่แตกต่างกันและสำหรับเซลฟี่ที่ไม่สามารถควบคุมได้
แผ่น
แทร็กที่สามประเมินความสะดวกในการใช้งานและความปลอดภัยของการตรวจจับการโจมตีแบบไบโอเมตริกซ์ (PAD) หรือเทคโนโลยีการตรวจจับ Livity S&T เลือกหกระบบที่ใช้งานอยู่และ 15 ระบบแบบพาสซีฟซึ่งกล่าวว่าเป็นตัวแทนในวงกว้างล้ำสมัย-
กลุ่มที่มีความหลากหลายของ 660 คนถูกจัดขึ้นโดย S&T และมีการโจมตีการนำเสนอมากกว่า 1,200 ครั้ง
ความสะดวกในการใช้งานระบบถูกวัดตามอัตราความผิดพลาดและเวลาที่ผ่านไป
ในบรรดาระบบย่อย PAD ที่ใช้งานผู้ใช้ BONA โดยสุจริตได้รับการตรวจสอบความถูกต้องที่ใดก็ได้ระหว่าง 41 ถึง 94 เปอร์เซ็นต์ของเวลาโดยระบบค่ามัธยฐานประสบความสำเร็จ 85 เปอร์เซ็นต์ของเวลา อัตราความผิดพลาดกับระบบที่ใช้งานอยู่ 9 เปอร์เซ็นต์สำหรับผู้ที่มีอายุ 18 ถึง 45 ปี แต่ 20 เปอร์เซ็นต์สำหรับผู้ที่มีอายุ 46 ปีขึ้นไป ระบบแผ่นแบบพาสซีฟถูกประมวลผลเร็วกว่าระบบที่ใช้งานอยู่ (ซึ่งมีแนวโน้มที่จะเป็นวิดีโอ) และยังทำงานได้อย่างต่อเนื่องโดยมีอัตราความสำเร็จในการจำแนกต่ำ 62 เปอร์เซ็นต์และค่ามัธยฐานที่ไม่มีข้อผิดพลาด
การโจมตีทั้งหมดถูกหยุดโดยสองระบบที่ใช้งานอยู่และสองระบบแบบพาสซีฟทำให้ S&T สรุปได้ว่าแต่ละคนสามารถให้ความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง
ระบบหนึ่งส่งมอบอัตราความผิดพลาดบนหน้าจอและการโจมตีการพิมพ์ 88 เปอร์เซ็นต์แม้ว่าจะมั่นใจได้ว่าค่ามัธยฐานเพียง 2 เปอร์เซ็นต์
ประเภทของสมาร์ทโฟนที่ใช้มีผลต่อประสิทธิภาพอย่างมากพบ S&Tและอัตราความผิดพลาดแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในอุปกรณ์สำหรับทั้งการใช้งาน (หรือ“ การอำนวยความสะดวก” ตามที่ S&T เรียกมันในผลลัพธ์ที่ได้) และความปลอดภัย
S&T วางแผนที่จะติดตามผลงานบน RIVTD โดยเรียกใช้กการชุมนุมการตรวจสอบความถูกต้องของตัวตนระยะไกล(RIVR) ตลอดปี 2568
หัวข้อบทความ
การตรวจจับไบโอเมตริกซ์-การจับคู่ไบโอเมตริกซ์-DHS S&T-การยืนยันเอกสาร-การนำเสนอการตรวจจับการโจมตี-การพิสูจน์ตัวตนระยะไกล-การสาธิตเทคโนโลยีการตรวจสอบความถูกต้องของตัวตนระยะไกล (RIVTD)
