六个生物识别技术提供商已收到IBETA质量保证在过去两个月内，确认了他们遵守国际标准的呈现攻击检测或生物识别准确性。
六项测试中有五次使用ISO/IEC 30107-3标准，并测试了针对2级攻击的防御。
Advance.ai是最新收到的合规性确认对于30107级的2级测试。该公司的LIVES探测软件在使用Samsung Galaxy S22和Apple iPhone 12进行测试时没有成功的演示攻击。
这youversSDK通过三星Galaxy A32进行了测试，Ibeta无法恶心分类随着演示攻击。
巴西ID验证和背景调查提供商IWALL的脸部效果应用没有返回Livess分类带有对Galaxy S22和iPhone 12的演示攻击。
基于巴西的测试付费面同样，使用Galaxy S20+和iPhone 13（The the the的表现攻击），在表现攻击中也没有返回任何LIVISE分类，确认信国家。
veriff的生物特征识别软件是在iPhone 15上测试，冒名攻击呈现率（IAPAR）为0％。
真正的表现分类错误率（BPCER）或真正的虚假非匹配率（FNMR）在每个未公开发布的最终报告中找到。
VNPAY通过精度测试
30107标准适用于LIVISE检测，而不是准确性，并指定BPCer或FNMR限制为15％。这ISO/IEC 19795-2标准是用于准确性，而不是呈现攻击检测，并指定5％或更低的虚假拒绝率（FRR）。
vnpay针对19795年的标准测试了其LIVISE检测。 VNPAY FACE EKYC V1.0软件在iPhone 13 Pro Max上进行了测试。测试显示为0.001％的错误接受率（FAR）在95％的置信度阈值下，并且在测试期间没有发现错误接受。发现以95％的置信区间为95％的错误拒绝率（FRR）为Boottagping的0.0024％的FRR。错误的匹配率（FMR）和错误的非匹配率（FNMR）均为0％。
在最终报告中发现了未能获取和未入学率。
vnpay也通过了1级垫子测试去年11月从伊比塔（Ibeta）出发。
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