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Conocida como Liveness, la detección de «vivacidad” es una técnica en la que un algoritmo puede determinar si una muestra biométrica es un ser humano falso o real. Un ejemplo de una muestra biométrica podría ser una foto de la cara de un usuario, que el sistema puede reconocer si los estafadores están utilizando dicha imagen para intentar desbloquear sistemas que usan el reconocimiento facial como medio para acceder a datos confidenciales.
Por lo tanto, un algoritmo de vida basado en IA distingue los enfoques de humanos vivos (huella dactilar real, iris real o cara real) de los intentos falsos (ataque de suplantación de identidad, ataque de presentación) al sistema.
A pesar de ser una tecnología relativamente nueva, el término fue utilizado por primera vez en 1950 por Alan Turing, padre de la informática. El experimento se llamó Prueba de Turing, donde probó el comportamiento inteligente de una máquina y su capacidad para generar respuestas similares a las de un humano.
Cincuenta años después, se realizó el primer control de vivacidad tal y como se ve en el molde actual. En él, los usuarios debían realizar algunas acciones en un video, pero la tecnología de liveness aún era muy lenta e imprecisa. Esta fue una verificación de vida activa.
En realidad, hay dos tipos de detección de vivacidad: activa y pasiva, que difieren en términos de interacción del usuario. El activo le pide a la persona que realice una acción, como seguir un objeto en movimiento en la pantalla. Por otro lado, la verificación de vida pasiva es más simple desde el punto de vista del usuario. Pasivo reconoce un ataque de presentación basado en un solo marco que consta de datos biométricos precisos. Por lo general, proporciona una experiencia de usuario más rápida y amigable.
La detección de vivacidad, en general, forma parte del proceso de verificación de identidad que se utiliza principalmente en bancos, las telecomunicaciones y el acceso a dispositivos móviles como tabletas y teléfonos inteligentes.
Liveness Pasivo
La detección pasiva de vida es un método innovador que se ejecuta en el fondo del proceso de verificación biométrica de rostros. Ya se ha convertido en una parte crucial de la verificación de identidad. A diferencia de las pruebas activas, en las que la persona debe dar algunos pasos, como hacer algunos movimientos con la cabeza, la detección pasiva no proporciona ninguna indicación al usuario de que está siendo evaluado. Por lo tanto, es una forma más sencilla de detectar un ataque de presentación y también es más difícil de falsificar que una prueba activa.
En este contexto, el software analiza el contenido de la muestra biométrica, una foto tomada por un usuario, como la luz, las sombras, la textura de la piel y otros factores relevantes. Este proceso generalmente no termina con una alerta de verificación de vida suficiente o nula, lo que lo hará más inmune a los ataques falsos, aquellos en los que un estafador intenta hacerse pasar por un usuario confiable.
Liveness Activo
La verificación de actividad en vivo es lo que dio lugar a la detección de vida. Es una forma de verificar si la fuente de una muestra biométrica es humana o si es un tipo de ataque de presentación. En él se está analizando la viveza a la hora de pedir a un usuario que realice una tarea sencilla, como parpadear un ojo, sonreír o levantar la cabeza cuando el sistema se lo pide.
La primera verificación activa consistió en un video donde se le pedía al usuario que mostrara su identificación o realizara algunos movimientos mientras se grababa. Actualmente, esto solo dura unos segundos y no es necesario grabar un video. La tecnología detrás captura el movimiento de las personas mientras siguen al sujeto, analizando si la acción es un ataque falso o no.
Hay varias opiniones acerca de que la verificación activa es menos precisa que la verificación pasiva. En general, cuando se brindan instrucciones a los usuarios, la tecnología puede usarse de manera indebida para anular la verificación de vida.
Por lo tanto, la detección de vivacidad da facial incorpora funciones especializadas para identificar ataques de suplantación de identidad biométrica, que pueden ser una imitación de la biometría única de una persona escaneada por el detector biométrico para engañar u omitir los pasos de identificación y autenticación proporcionados por el sistema.
Aunque el reconocimiento facial puede responder de manera confiable a la pregunta «¿Es esta la persona adecuada?» pero no a la pregunta «¿Es esta una persona viva?», La tecnología de vida juega un papel importante en la detección y mitigación del fraude. La coincidencia biométrica de rostros debe ser capaz de detectar la suplantación de identidad para que sea confiable, así como para mantener la integridad de los datos biométricos. En otras palabras, la verificación de vida permite la detección pasiva y activa, por lo que la biometría no tiene que depender de datos secretos, lo cual es bueno considerando la gran cantidad de fotos y videos publicados en las redes sociales.
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