美国国土安全部 (DHS) 科学技术局 (S&T) 在马里兰州测试设施 (MdTF) 举办的远程身份验证技术演示提供了市场上最详细的身份证件验证、人脸生物识别匹配和演示攻击检测技术的基准和细分。
RIVTD 的研究结果有助于了解远程生物识别登录和活体检测的最新技术。但研究的条件，包括所使用的三个阶段以及参与算法提供商的匿名化，可能会对这种理解构成障碍。
了解结果非常重要，因为所评估的生物识别技术是防范政府服务、网上银行和帐户验证在线交互中身份欺诈的主要措施。
S&T 的测试得到了运输安全管理局 (TSA)、国土安全调查法医实验室和国家标准与技术研究所的支持。
RIVTD 的三个轨道包括身份证件验证、面部生物识别匹配和欺骗检测的评估。参与的供应商在分享的结果中是匿名的，但是,,和每个人都透露了他们的结果。
身份验证
RIVTD 的第一个轨道评估了美国多个州颁发的驾驶执照或身份证的验证。
身份证真伪检测测试包括1000张国家发行的真实身份证和1000张国家发行的假身份证。
来自 12 个文档验证系统的算法在多种不同类型的智能手机上进行了测试，测试其欺骗性文档错误接受率 (DFAR) 和真实 ID 的文档错误拒绝率 (DFRR)。
S&T 发现，文档验证系统的性能受到验证所在州的 ID 以及使用的手机的影响，因此建议开发人员确保其技术与不同的 ID 和设备兼容。该机构的调查结果建议应选择错误率低于 10% 的系统。该建议已纳入。
该赛道的详细结果尚未公开发布。
与文档系统匹配
第二条赛道测量了将自拍生物识别信息与身份证件进行匹配的算法的有效性。实施它需要科学技术来创建一个。
S&T 招募了 1,633 名付费志愿者，评估基于超过 1,000 次配对比较和超过 500,000 次非配对比较。
计算文档图像和自拍照的提取失败率 (FTXR)，以 1:10,000 的错误匹配率 (FMR) 测量错误不匹配率 (FNMR)。
第 2 轨道的 16 名参赛者中，有 6 名成功地从身份证件生成模板，错误率低于 1%，9 名提供的 FNMR 错误率低于 1%。 16 个中的 5 个被标记为“大错误”。
发现的大多数错误 (55%) 都发生在文档提取过程中，最糟糕的系统没有将自拍照与身份证件进行匹配，但 56% 的系统在超过 99% 的情况下成功地将人们与其身份证件进行匹配。随机冒名顶替者在超过 99.99% 的情况下会被 63% 的系统拒绝，但与目标受害者的人口统计数据相匹配的冒名顶替者的成功率要高出 10 倍。
测试还表现出一定的变异性不同人口群体以及不受控制的自拍的算法有效性之间的比较。
软垫
第三个部分评估了生物识别呈现攻击检测 (PAD) 或活体检测技术的易用性和安全性。 S&T 选择了 6 个主动 PAD 系统和 15 个被动 PAD 系统，据称这些系统广泛代表了。
S&T 召集了 660 人组成的多元化小组，进行了 1,200 多次演示攻击。
系统的易用性是根据错误率和所用时间来衡量的。
在活动的 PAD 子系统中，真实用户的验证率在 41% 到 94% 之间，中间系统的成功率为 85%。对于 18 至 45 岁的人来说，主动系统的错误率为 9%，而对于 46 岁及以上的人来说，错误率为 20%。被动式 PAD 系统比主动式 PAD 系统（通常是视频）处理速度更快，工作也更一致，分类成功率较低，为 62%，平均无错误。
所有攻击均被两个主动 PAD 系统和两个被动 PAD 系统阻止，促使 S&T 得出结论：每个系统都可以提供强大的安全性。
一个系统在屏幕和打印输出攻击上的错误率为 88%，但令人放心的是，中位数仅为 2%。
使用的智能手机类型显着影响性能，科技发现，并且不同设备的错误率在可用性（或“便利性”，正如 S&T 在结果信息图表中所称）和安全性方面存在显着差异。
S&T 计划通过运行一个项目来跟进 RIVTD 的工作(RIVR) 2025 年全年。
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