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Os humanos têm muito mais dificuldade em identificar imagens de ataques biométricos de falsificação em comparação com computadores que realizam a mesma tarefa, de acordo com pesquisa divulgada pelo ID P&D.
O relatório da pesquisa conclui que os computadores são mais adeptos do que as pessoas em determinar com precisão e rapidez se uma foto é de uma pessoa real, viva versus um ataque de apresentação. Os fraudadores tentam imitar clientes reais durante processos como criar uma nova conta bancária ou fazer login em uma conta existente. A detecção de liveness valida instantaneamente se uma foto, tirada em tempo real, é de uma pessoa viva.
O estudo testou humanos e máquinas apresentando-os com as técnicas de falsificação mais comuns: fotos impressas, vídeos, imagens digitais e máscaras 2D ou 3D.
Computadores superaram humanos para todos os tipos de falsificação biométrica facial
Os computadores foram mais precisos do que os humanos em testes de todos os cinco tipos de imagens, marcando taxas de erro de 0% em todas as 175.000 imagens e todos os tipos de ataque. Os humanos tinham um grau muito menor de precisão para cada tipo de técnica de falsificação, incluindo identificar erroneamente 30% das impressões fotográficas, um dos tipos de ataque mais fáceis para os fraudadores executarem. Mesmo quando um grupo de 17 pessoas votou nas imagens, resultando em um resultado mais preciso do que uma pessoa individual, suas decisões majoritárias nunca foram melhores do que o desempenho do computador da mesma tarefa.
Os computadores também foram quase 10 vezes mais rápidos para reconhecer uma foto de uma pessoa viva ou uma paródia. Em média, os humanos levaram 4,8 segundos por imagem para determinar a vida, enquanto os computadores em execução em uma única CPU levaram menos de 0,5 segundos por imagem para determinar a vida. Esses últimos avanços tecnológicos suportam o rápido aumento do reconhecimento facial para verificação e autenticação de identidade.
Esse desempenho é uma forte evidência para organizações de serviços financeiros e outros setores que confiam na automação. A capacidade de usar a tecnologia de liveness facial de IA para detectar fraudes economiza tempo e permite que os recursos humanos se concentrem em fraudes mais complexas.
A tecnologia garante a experiência mais sem atrito do cliente
Apesar do forte desempenho dos computadores na detecção de falsificações, a detecção de fraudes não deve comprometer a experiência de clientes genuínos. Muitos sistemas de liveness facial no mercado são bons em manter os fraudadores de fora, mas no processo, um número significativo de pessoas genuínas também são pegos na rede.
No entanto, neste estudo, o sistema de IA classificou erroneamente apenas 1% dos rostos genuínos como paródias. Os humanos, por outro lado, classificaram erroneamente 18% dos rostos genuínos como paródias, confirmando que a detecção passiva de vida facial também é melhor do que os humanos em manter clientes genuínos fora da rede de fraudes.
“Os resultados são inegáveis”, disse Alexey Khitrov, CEO da ID P&D. “A tecnologia biométrica usada para verificação de identidade evoluiu nos últimos anos para aumentar a velocidade e a precisão, agora superando significativamente o olho humano. As organizações podem obter enormes eficiências usando sistemas de verificação de identidade que incluem um componente biométrico. No entanto, ainda há trabalho a ser feito e estamos entusiasmados em ver a biometria ajudando a construir a confiança do consumidor.”
FONTE: HELPNET SECURITY