・偽造物特有の写りの違いを検知し、なりすましを防ぐ技術
ユーザー側が2要素認証によって追加作業をすることなく、顔写真によるなりすまし・偽装を防ぐ技術も開発されています。
他者の写真を撮影した偽造画像をプリント・タブレットやスマートフォンなどのデバイス、3Dマスクなどを用いてなりすましをするケースを想定しているが、それらは画面表示の画像の再撮影により発生する不自然な質感や肌の色、スマートフォン、タブレットなどの画面に表示される画像に見られる枠などの構成や画像上の歪みなどの特徴があるため、認証の際にそれらを自動的に分析します。
また、環境光の角度や反射による影など、実際の環境と写真の不一致を検出し、本人がその場にいないと判定されれば認証はエラーとなるため、なりすましが防止できます。
弊社の顔認証システムでは、なりすまし検知を画像認識向け機械学習技術である「Convolutional Neural Network(以下、CNN)」を使い、数百万枚の画像を学習させることで実現、結果、なりすまし不正にみられる特徴の自動検知に成功しました。
顔認証システムにおいてセキュリティー対策が重要になるため、選択する際は特になりすまし技術を注視する必要があります。