德国生物识别解决方案提供商生物不同GmbH共享了有关其演示攻击检测（PAD）解决方案的新信息，该解决方案检查了诸如面部的生物特征特征的真实性，而不仅仅是一个人的活泼性，并部署了一种基于特殊的基于纹理的算法来捕获视频重播。
Bioid GmbH业务发展和营销经理Ann Kathrin Freiberg在新的技术文章（德语）由德国英国出版公司Springer Nature出版。
“使用了几种变体和组合来检测深击，包括基于AI深度卷积神经网络（DCNN）的深击，它们根据其来源的真实性对照片进行了分类。”
Freiberg解释说，对DCNNS进行了大量数据培训，以检测出现攻击，例如3D纸和有机硅面具，显示器上的视频，各种材料的视频预测，等等。
“这种方法取决于培训材料的质量和种类，但带来了最有希望的垫子。”
生物识别专家提到了生物化光泽作为将自动ID卡所有权验证与实时检测相结合的PAD解决方案的示例，从而阻止了未经授权的访问和身份盗用尝试。
特别是，该公司的面部运动检测算法通过标准摄像头捕获了两个面部图像，并检查更改和自然运动。
“ 3D脸的移动方式与2D照片不同，而我们的复杂运动分析算法检测到了这种差异，”网站。
此外，通过基于AI的DCNN检测了演示攻击，而视频重播和其他副本（如化身或Deepfakes）则使用特殊的基于纹理的算法确定。该公司写道，还可以选择挑战响应响应的能力检查。
回到报纸上，弗雷贝格补充说，考虑到在Covid Pandemic之后，各种政府和公司提供的数字ID服务的采用急剧增加，PAD技术现在特别重要。
“政府和公司的数字报价现在已广泛。银行帐户可以完全以数字方式开设，银行员工几乎没有参与此过程。”
数字注射攻击继续增长
新数据由iproons现在，建议的数字注射攻击是生物识别表现攻击的频率五倍。
该公司的首席执行官安德鲁·布德（Andrew Bud），揭示了类似的数字去年10月（当时，他说注射攻击是柏林的信托服务论坛/CA日的六倍）。现在，伊普鲁夫（Iproov报告。
该文档还表明，攻击者越来越针对目标的移动平台（2022年下半年增加了149％），欺骗元数据并妥协了曾经受过信任的设备数据。
Iproov CSO Andrew Newell解释说：“使用仿真器作为移动设备的攻击增加了149％是一个很好的例子，说明了攻击向量如何迅速到达并扩展。”
“我们已经看到了低成本，易于使用的工具的快速扩散，这些工具使威胁参与者能够以有限的技术技能发起高级，可扩展的攻击。”
此外，iProov的报告强调了深击攻击的急剧增加，尤其是面对旨在为恶意目的冒充受害者的掉期攻击。
“在2020年，我们警告新兴的深层威胁Bud说：“被数字注射到相机供稿中，以模仿个人的生物识别过程。该报告证明，Deepfake攻击现在已成为现实。”
首席执行官还警告说，尽管有高级机器学习计算机视觉可用，但许多企业仍在努力检测和分类这些不断发展的攻击。
Bud总结说：“任何不保护其系统免受这些威胁的组织都必须紧急这样做，尤其是在高风险的身份验证方案中。”
他最近还评论了与数字ID相关的威胁以及如何私下和安全地使用这些解决方案。
