Paravision不会依靠其Livenes Laurels。该公司在主要行业评估中通过其呈现攻击检测（PAD）系统成功出现，该公司正在启动paravision livesiceParavision CPO Joey Pritikin告诉生物识别更新在电子邮件采访中。
该公司的LIVESITION检测解决方案是美国国土安全部科学技术局（S＆T）被选为最先进的15种。
Paravision透露，它是匿名化的供应商“ P8”远程身份验证技术演示（RIVTD）曲目3：LIVISE TENTERTION庆祝。
0.3％的善意表现分类错误率（BPCER）和3.3％的攻击表现分类错误率（APCER）将每个人都放在RIVTD无源PAD类中的领导者之间。此外，总误率3.6％远低于第二个（8.5％）和第三（16％）最低率。
被动方便
当被问及为什么为什么，当我们考虑被动livesices为什么重要时，这确实取决于用户体验。”决定开发被动垫技术。 “被动livesice在背景中无缝地运行 - 没有闪烁，头部运动或额外的步骤，这使其在现实世界中的用例中更快，更自然和更可扩展。”
“如果您查看金融服务，旅行和边境管制等行业，安全显然是当务之急，但是速度和便利性也至关重要。人们不想因笨拙的身份验证过程而放慢脚步，并且企业不想为用户引入不必要的摩擦，这可能会导致在入职或过度依赖缓慢的，手动的后备后损失客户。这就是为什么我们认为被动lives是未来的原因。”
Paravision的Livices检测是在RIVTD中测试的所有被动和主动LIVISE解决方案中最快的四个检测之一。
普里蒂金（Pritikin）承认行业内有关被动垫是否可以与主动方法的准确性相匹配的辩论，但指出RIVTD显示的被动垫系统可以同样安全，“同时提供了远远优越的用户体验。”
他说，Paravision Livess 2.0的错误率比RIVTD中的版本低90％，具有相同的摩擦体验。
与面部识别相比，与其他方式相比，被动livesice被赶上了。
Rivtd的见解
Pritikin认为，RIVTD评估是生物识别性检测领域成熟的重要时刻。
“这是第一次进行严格的，开放的，多供应商的操作测试，以介绍攻击检测技术，包括被动和主动垫方法。因此，在许多方面，我们对不同的供应商和不同方法如何堆积的方式获得了第一个真正的见解。”
他对公司在RIVTD的表现感到自豪，但他说：“我们还客观地关注了我们的3.3％的APCer（衡量假阳性的量度），该APCER并未超过DHS的3％目标，而不是0％，这可能是某些使用案例的要求。”
该公司从结果中获取了多种见解。 Pritikin说：“首先，很明显，我们建议一个可能对可用性过度索引的阈值，而不同的门槛可能会提供增强的安全性。” “在其用例初步测试后，阈值设置通常是与我们的合作伙伴的互动式努力。其次，我们对优化阈值与Paravision Livess 2.0相结合时的性能是什么样的，这将BPCer（一种假否定性的量度）降低了10倍以上。”
Livess 2.0他说：“与我们在Rivtd中所显示的表现相比，表现出色，其目标是在班级和BPCer上提供最佳的成绩。”
该公司对第三方测试和持续发展的承诺是其选择作为可笑的检测先驱的重要因素从生物识别更新和Goode Intelligence。
持续的进步
Pritikin说，对Paravision Livess进行了培训和测试，以支持各种部署选项。他说，低质量的桌面网络摄像头一直是垫开发的特殊痛苦点。
“开发强大的PAD解决方案不仅仅是准确性 - 它是确保精度在不同的设备，照明条件和相机质量上保持稳定。智能手机上的前置摄像头与售货亭上的固定位置相机大不相同，您不应将性能从一个到另一个。”
该公司还提供了可选的有效性SDK，可为用户提供有关照明，面部定位和图像清晰度等因素的实时反馈，以确保高质量的面部捕获。
Paravision还提供Deepfake检测与Paravision Livices分开的产品，因为它们“是两个截然不同的挑战”。
Pritikin说：“值得注意的是，我们是唯一的身份AI提供者之一，提供了对深击和livess攻击的检测。” “这意味着使用Paravision的企业可以确保物理攻击和数字攻击，这是一个关键的优势，因为欺诈方法变得更加复杂。”
Pritikin称，Livess 2.0的推出可改善安全性最重要的行业客户软件。
他指出：“当您查看付款和银行，旅行和政府计划等领域时，赌注就非常高。” “预防欺诈需要坚固岩石，但用户体验也需要无缝。这就是为什么我们专注于使Paravision Livess 2.0成为最安全，最准确和无摩擦的版本的原因。
“ DHS RIVTD测试证实，与RIVTD测试版本相比，Paravision的被动LIVICE在我们先前的版本中是一流的，但是Paravision Livices 2.0通过将错误率降低了90％，从而提高了标准，这使其成为最佳的宣教性用例中的高度保证认同化的解决方案。”
Pritikin建议企业在2025年升级其生物识别验证堆栈，以考虑安全和可用性必须齐头并进，而DHS RIVTD测试使Speed的重要性变得明确。诸如Deepfakes和合成身份之类的欺诈技术正在迅速发展，需要采取分层方法来欺骗攻击防御。在RIVTD的另一个见解中，可用性是减轻偏见的关键因素，尤其是在用户时代。
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