金融サービス、ギグ エコノミー、通信、ヘルスケア、ソーシャル ネットワーキング、およびその他の顧客は、オンライン オンボーディング、ステップアップ認証、年齢に基づくアクセス制限、ボット検出時に顔認証を使用しています。 これらの顧客は、デバイスのカメラで撮影した自撮り写真のユーザーの顔を、政府発行の身分証明書の写真または事前に設定されたプロフィール写真と照合することで、ユーザーの身元を確認します。 また、年齢制限のあるコンテンツへのアクセスを許可する前に、顔分析を使用してユーザーの年齢を推定します。 しかし、悪意のある人物は、ユーザーの顔の画像や動画を公に投稿したり、秘密裏にキャプチャしたり、人工的に作成したりして、ユーザーのアカウントへの不正アクセスを取得するなりすまし攻撃を展開することが増えています。 この詐欺を阻止し、それに伴うコストを削減するには、顔照合ワークフローで顔照合または年齢推定を実行する前に、ライブネス検出を追加して、カメラの前にいるユーザーが実在の人物であることを確認する必要があります。 .
私たちは紹介することに興奮しています Amazonの再認識 Face Liveness は、顔認証中の不正行為を簡単かつ正確に抑止するのに役立ちます。 この投稿では、Face Liveness 機能、そのユース ケース、およびエンド ユーザー エクスペリエンスの概要から始めます。 スプーフィング検出機能の概要を提供します。 また、Face Liveness を Web およびモバイル アプリケーションに追加する方法を示します。
フェイスライブネスの概要
今日、お客様はさまざまなソリューションを使用して活性を検出しています。 一部の顧客は、Web およびモバイル アプリケーションでオープンソースまたは商用の顔ランドマーク検出機械学習 (ML) モデルを使用して、ユーザーが笑顔、うなずき、頭を振る、まばたき、口を開くなどの特定のジェスチャーを正しく実行しているかどうかを確認します。 これらのソリューションは、構築と維持にコストがかかり、物理的な 3D マスクまたは挿入されたビデオを使用して実行される高度なスプーフィング攻撃を阻止できず、完了するのに多大なユーザーの労力が必要です。 一部の顧客は、カメラに提示されたスプーフィング攻撃 (画面上の印刷またはデジタル写真やビデオなど) のみを検出できるサードパーティの顔ライブネス機能を使用しています。 最後に、顧客のソリューションの中には、携帯電話やコンピューターのカメラのハードウェアベースの赤外線センサーやその他のセンサーを使用して顔のライブネスを検出するものもありますが、これらのソリューションは高価で、ハードウェアに固有であり、一部のハイエンド デバイスを使用するユーザーにしか機能しません。
Face Liveness を使用すると、スプーフィングを使用する悪意のあるユーザーではなく、実際のユーザーがサービスにアクセスしていることを数秒で検出できます。 Face Liveness には、次の主要な機能が含まれています。
- ユーザーからの短い自撮りビデオをリアルタイムで分析して、ユーザーが本物かなりすましかを検出します
- liveness confidence score を返します。これは、人物が実在し、生きている可能性を示す 0 ~ 100 の信頼レベルの指標です。
- 高品質の参照画像を返します。これは、ダウンストリームで使用できる品質チェック付きのセルフィー フレームです。 Amazon Rekognition の顔照合 or 推定年齢 分析
- 最大 XNUMX つの監査画像 (監査証跡の維持に使用できる自撮りビデオからのフレーム) を返します
- 印刷された写真、デジタル写真、デジタル ビデオ、3D マスクなど、カメラに提示されたなりすましや、事前に記録されたビデオやディープフェイク ビデオなど、カメラをバイパスするなりすましを検出します。
- オープンソースの事前構築済み AWS Amplify UI コンポーネントを使用して、前面カメラを備えたほとんどのデバイスで実行されているアプリケーションに簡単に追加できます
さらに、インフラストラクチャ管理、ハードウェア固有の実装、または ML の専門知識は必要ありません。 この機能は、需要に応じて自動的に拡大または縮小し、実行した顔のライブネス チェックに対してのみ料金を支払います。 Face Liveness は、さまざまなデータセットでトレーニングされた ML モデルを使用して、ユーザーの肌の色、祖先、およびデバイス全体で高い精度を提供します。
ユースケース
次の図は、Face Liveness を使用した一般的なワークフローを示しています。
次のユーザー認証ワークフローで Face Liveness を使用できます。
- ユーザーのオンボーディング – ダウンストリーム処理の前に Face Liveness で新規ユーザーを検証することにより、サービスでの不正なアカウント作成を減らすことができます。 たとえば、金融サービスの顧客は、Face Liveness を使用して実際のライブ ユーザーを検出し、顔照合を実行して、オンライン アカウントを開設する前に、これが正しいユーザーであることを確認できます。 これにより、悪意のある人物がソーシャル メディアで他人の写真を使用して不正な銀行口座を開設することを思いとどまらせることができます。
- ステップアップ認証 – デバイスの変更、パスワードの変更、送金など、サービスでの価値の高いユーザー アクティビティの検証を、アクティビティが実行される前に Face Liveness で強化できます。 たとえば、ライドシェアリングや食品配達の顧客は、Face Liveness を使用して実際のライブ ユーザーを検出し、確立されたプロフィール写真を使用して顔照合を実行し、乗車または配達の前にドライバーまたは配達員の身元を確認して、安全性を高めることができます。 これにより、許可されていない配達員やドライバーがエンドユーザーと関わるのを防ぐことができます。
- ユーザーの年齢確認 – 未成年のユーザーが制限されたオンライン コンテンツにアクセスするのを阻止できます。 たとえば、オンラインのたばこ小売業者やオンライン ギャンブルの顧客は、Face Liveness を使用して実際のライブ ユーザーを検出し、顔分析を使用して年齢推定を実行して、サービス コンテンツへのアクセスを許可する前にユーザーの年齢を確認できます。 これにより、未成年のユーザーが親のクレジット カードや写真を使用して、有害または不適切なコンテンツにアクセスするのを防ぐことができます。
- ボットの検出 – 「本物の人間」のキャプチャ チェックの代わりに Face Liveness を使用することで、ボットがサービスに関与するのを防ぐことができます。 たとえば、ソーシャル メディアの顧客は、Face Liveness を使用して実際の人間によるチェックを行い、ボットを寄せ付けないようにすることができます。 これにより、主要なボット アクションが顔のライブネス チェックに合格する必要があるため、ボット アクティビティを推進するユーザーに必要なコストと労力が大幅に増加します。
エンドユーザー エクスペリエンス
エンドユーザーがアプリケーションでオンボーディングまたは認証を行う必要がある場合、Face Liveness はユーザー インターフェイスとリアルタイム フィードバックを提供し、ユーザーがデバイスの画面にレンダリングされた楕円形に顔を動かす短い自撮りビデオをすばやくキャプチャします。 ユーザーの顔が楕円形に移動すると、一連の色付きのライトがデバイスの画面に表示され、セルフィー ビデオがクラウド API に安全にストリーミングされ、そこで高度な ML モデルがビデオをリアルタイムで分析します。 分析が完了すると、活性予測スコア (0 ~ 100 の値)、参照イメージ、および監査イメージを受け取ります。 liveness confidence スコアが顧客が設定したしきい値を上回っているか下回っているかに応じて、ユーザーのダウンストリーム検証タスクを実行できます。 liveness スコアがしきい値を下回っている場合は、ユーザーに再試行するか、別の検証方法にルーティングするように依頼できます。
エンドユーザーが表示される一連の画面は次のとおりです。
- シーケンスは、紹介と感光性の警告を含む開始画面から始まります。 エンドユーザーが実在の人物であることを証明するための指示に従うように促します。
- エンドユーザーが選択した後 チェック開始、カメラ画面が表示され、チェックは3からカウントダウンを開始します。
- カウントダウンが終了すると、ビデオ録画が開始され、画面に楕円が表示されます。 エンド ユーザーは、顔を楕円形に移動するように求められます。 Face Liveness が顔が正しい位置にあることを検出すると、エンドユーザーは、表示される一連の色のために静止するように求められます。
- ビデオは活性検出のために送信され、「検証中」というメッセージが表示された読み込み画面が表示されます。
- エンド ユーザーは、成功の通知または再試行のプロンプトを受け取ります。
以下は、Face Liveness のサンプル実装で実際のユーザー エクスペリエンスがどのように見えるかです。
なりすまし検出
Face Liveness は、プレゼンテーションを抑止し、スプーフィング攻撃を回避できます。 主なスプーフィング タイプの概要を説明し、Face Liveness がそれらを抑止する様子を見てみましょう。
プレゼンテーションなりすまし攻撃
これらは、悪意のある人物が印刷物またはデジタル アーティファクトを使用して別のユーザーの顔をカメラに提示するスプーフィング攻撃です。 悪意のある人物は、ユーザーの顔の印刷物を使用したり、写真やビデオを使用してデバイスのディスプレイにユーザーの顔を表示したり、ユーザーのように見える 3D フェイス マスクを着用したりできます。 次の例で示すように、Face Liveness は、これらのタイプのプレゼンテーション スプーフィング攻撃を正常に検出できます。
以下は、デバイス ディスプレイ上のデジタル ビデオを使用したプレゼンテーション スプーフィング攻撃を示しています。
以下は、デバイス ディスプレイ上のデジタル写真を使用したプレゼンテーション スプーフィング攻撃の例です。
次の例は、3D マスクを使用したプレゼンテーション スプーフィング攻撃を示しています。
次の例は、印刷された写真を使用したプレゼンテーション スプーフィング攻撃を示しています。
バイパスまたはビデオ インジェクション攻撃
これらはなりすまし攻撃で、悪意のある人物がカメラをバイパスして、仮想カメラを使用してセルフィー ビデオをアプリケーションに直接送信します。
Face Liveness コンポーネント
Amazon Rekognition Face Liveness は複数のコンポーネントを使用します。
- AWS 増幅 を使用した Web およびモバイル SDK
FaceLivenessDetector
コンポーネント - AWSSDK
- クラウド API
各コンポーネントの役割と、これらのコンポーネントを組み合わせて簡単に使用して、わずか数日でアプリケーションに Face Liveness を追加する方法を確認しましょう。
FaceLivenessDetector コンポーネントを使用して Web およびモバイル SDK を増幅する
増幅する FaceLivenessDetector
コンポーネントは、Face Liveness 機能をアプリケーションに統合します。 ユーザーがビデオセルフィーをキャプチャしている間、ユーザーインターフェイスとリアルタイムのフィードバックを処理します。
クライアント アプリケーションが FaceLivenessDetector
コンポーネントを使用すると、Amazon Rekognition ストリーミング サービスへの接続が確立され、エンドユーザーの画面に楕円形がレンダリングされ、一連の色付きライトが表示されます。 また、ビデオをリアルタイムで記録して Amazon Rekognition ストリーミング サービスにストリーミングし、成功または失敗のメッセージを適切にレンダリングします。
AWS SDK とクラウド API
Face Liveness 機能と統合するようにアプリケーションを構成すると、次の API 操作が使用されます。
- CreateFaceLivenessSession – Face Liveness セッションを開始し、アプリケーションで Face Liveness 検出モデルを使用できるようにします。 を返します
SessionId
作成されたセッション用。 - StartFaceLivenessSession – によって呼び出されます
FaceLivenessDetector
成分。 現在のセッションで関連するイベントと属性に関する情報を含むイベント ストリームを開始します。 - GetFaceLivenessSessionResults – 特定の Face Liveness セッションの結果を取得します。これには、Face Liveness 信頼スコア、参照画像、および監査画像が含まれます。
サポートされている任意の AWS SDK を使用して、Amazon Rekognition Face Liveness をテストできます。 AWS Python SDK Boto3 または AWS SDK for Java V2.
開発者の経験
次の図は、ソリューションのアーキテクチャを示しています。
Face Liveness チェック プロセスには、いくつかの手順が含まれます。
- エンドユーザーは、クライアント アプリで Face Liveness チェックを開始します。
- クライアントアプリが顧客のバックエンドを呼び出し、それが Amazon Rekognition を呼び出します。 サービスは Face Liveness セッションを作成し、一意の
SessionId
. - クライアント アプリは、
FaceLivenessDetector
得られたSessionId
および適切なコールバック。 -
FaceLivenessDetector
コンポーネントは、Amazon Rekognition ストリーミング サービスへの接続を確立し、ユーザーの画面に楕円形をレンダリングし、一連の色付きライトを表示します。FaceLivenessDetector
ビデオをリアルタイムで記録し、Amazon Rekognition ストリーミング サービスにストリーミングします。 - Amazon Rekognition はビデオをリアルタイムで処理し、Amazon Simple Storage Service (S3) バケットに保存されている参照画像と監査画像を含む結果を保存し、
DisconnectEvent
FaceLivenessDetector
ストリーミングが完了したときのコンポーネント。 -
FaceLivenessDetector
コンポーネントは適切なコールバックを呼び出して、ストリーミングが完了し、スコアを取得する準備ができていることをクライアント アプリに通知します。 - クライアント アプリは顧客のバックエンドを呼び出して、ユーザーがライブかどうかを示すブール値のフラグを取得します。 顧客のバックエンドは、Amazon Rekognition にリクエストを送信して、信頼スコア、参照、および監査イメージを取得します。 顧客のバックエンドはこれらの属性を使用して、ユーザーがライブであるかどうかを判断し、クライアント アプリに適切な応答を返します。
- 最後に、クライアント アプリは応答を
FaceLivenessDetector
このコンポーネントは、成功または失敗のメッセージを適切にレンダリングして、フローを完了します。
まとめ
この投稿では、Amazon Rekognition の新しい Face Liveness 機能が、顔認証プロセスを実行しているユーザーがカメラの前に物理的に存在するかどうか、スプーフィング攻撃を使用する悪意のある人物ではないかどうかを検出する方法を示しました。 Face Liveness を使用すると、顔ベースのユーザー認証ワークフローで不正を防止できます。
にアクセスして、今日から始めましょう Face Liveness 特集ページ 詳細については、開発者ガイドにアクセスしてください。 Amazon Rekognition Face Liveness クラウド API は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド)、アジアパシフィック (ムンバイ)、およびアジアパシフィック (東京) リージョンで利用できます。
著者について
ズハイル・ラギブ AWS の AI サービス ソリューション アーキテクトです。 応用 AI/ML を専門とする彼は、顧客がクラウドを使用してイノベーションを加速し、ビジネスを変革できるようにすることに情熱を注いでいます。
パヴァン・プラサンナ・クマール AWS のシニア プロダクト マネージャーです。 彼は、人工知能を通じて顧客がビジネス上の課題を解決するのを支援することに情熱を注いでいます。 余暇には、スカッシュをしたり、ビジネス ポッドキャストを聴いたり、新しいカフェやレストランを探索したりしています。
トゥシャル・アグラワル Amazon Rekognition の製品管理をリードしています。 この役割では、AWS のお客様の重要なビジネス上の問題を解決するコンピューター ビジョン機能の構築に重点を置いています。 彼は家族との時間を楽しんだり、音楽を聴いたりしています。
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