Überprüfung der biometrischen Identität: Trends in der Gesichtsbiometrie

Conor Hickey, 11. Juni 2019
Biometric Identity Verification: Trends in Facial Biometrics

Wie Gesichtsvergleich und Gesichtserkennung Was sind die nächsten wichtigen Trends für die Gesichtsbiometrie?  
 
Die IT-Superunternehmen wie Google, Facebook und Amazon investieren stark in diesen Bereich, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Erkennung von Lebendigkeit und Emotionen liegt.

Biometrische Gesichtstrends

Lebendigkeitserkennung

Entscheidend für jede biometrische Gesichtstechnik ist die Fähigkeit, Spoofing und betrügerisches Verhalten zu erkennen. Die häufigste Form des Spoofing besteht darin, ein zuvor erhaltenes statisches Bild einer Person zum Vergleich mit dem vertrauenswürdigen Quellbild darzustellen. Um dem entgegenzuwirken und die Anwesenheit der Person sicherzustellen, kann eine Form der Lebendigkeitserkennung eingesetzt werden.  
 
Auf dem heutigen Markt sind viele verschiedene Methoden zur Erkennung der Lebendigkeit verfügbar. Die gebräuchlichste Form der Lebendigkeitserkennung weist den Benutzer an, eine Reihe von Kopfbewegungen auszuführen, um die Lebendigkeit zu beweisen. Fortgeschrittenere Techniken wie 3D-Erkennung und Wärmebildtechnik erfordern spezielle Hardware und sind nicht für alltägliche kommerzielle Anwendungen geeignet. 

Emotionserkennung

Ursprünglich Mitte der 2000er Jahre erfolglos als Anti-Terror-Gerät eingesetzt, Emotionserkennung ist wieder einmal von Interesse. Diesmal jedoch im Rahmen einer kommerziellen Anwendung. Die Fähigkeit, den emotionalen Zustand einer Person anhand eines digitalen Bildes zu bestimmen, kann verwendet werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern oder möglicherweise das Verhalten eines Verbrauchers zu beeinflussen.  
 
Emotionserkennung wurde für verwendet Ermüdungserkennung in Fahrzeugsicherheitssystemen . Computerspieldesigner verwenden auch Emotionserkennungstechnologie, um zu erkennen, dass an bestimmten Punkten in einem Spiel die richtige Reaktion der Spieler erzielt wird. Mit der Verbreitung der Technologie kann der Mensch erwarten, mit Computersystemen zu interagieren, die Empathie ausdrücken oder zumindest ein gewisses Maß an emotionaler Intelligenz aufweisen. 
 
Es werden mehrere Techniken entwickelt, um Emotionen in einem digitalen Bild eines Gesichts zu erkennen. Grundsätzlich wird das Gesicht des Probanden digital in einen Datensatz mit Gesichtsmerkmalen umgewandelt und mit einem vordefinierten emotionalen Klassifizierungsmodell verglichen.  
 
Die Technologie wird jedoch noch weiterentwickelt. Zuverlässige Klassifizierungsmodelle sind schwierig zu erstellen und erfordern Lernwerkzeuge für künstliche Intelligenz (KI), um sie zu erstellen und zu verfeinern. Unterschiede in der Art und Weise, wie dieselbe Emotion zwischen Nationalitäten und Rassen ausgedrückt wird, müssen in jedem Klassifizierungsmodell berücksichtigt werden. 

Gesichtsbiometrie vs. Gesichtsvergleich 

Anwendungsbetrug und Betrug bei der Kontoübernahme fordern weiterhin Banken und andere Finanzinstitute heraus. Jüngste Untersuchungen der Aite Group haben ergeben, dass Anwendungsbetrug nach Übernahmebetrug die größte Betrugsproblematik für Finanzinstitute darstellt. 
 
FIs können Gesichtsbiometrie verwenden, um Betrug zu bekämpfen, indem sie die Identität eines Benutzers in Echtzeit überprüfen - unabhängig davon, ob dieser Benutzer online oder auf seinem Telefon ist. Ob Gesichtserkennung oder Gesichtsvergleichstechnologie verwendet wird, hängt davon ab, ob ein Benutzer bekannt oder unbekannt ist. 
 
Wenn ein Benutzer unbekannt ist (z. B. im Fall eines Netto-Neukunden, der sich remote für ein neues Konto bewirbt), können FIs mithilfe eines Gesichtsvergleichs ein Livebild des Antragstellers mit dem Bild auf einem verifizierten Ausweisdokument vergleichen, um zu beweisen, dass a Der Benutzer versucht nicht betrügerisch, ein Konto zu eröffnen. Ein Gesichtsvergleich kann FIs auch dabei helfen, die KYC-Anforderungen (Know Your Customer) bei der Eröffnung eines neuen Kontos zu erfüllen.  
 
Wenn ein Benutzer bekannt ist (z. B. im Fall eines bestehenden Kunden), können FIs die Gesichtserkennung verwenden, um zu authentifizieren, dass ein Benutzer echt ist und nicht betrügerisch versucht, auf ein Konto zuzugreifen.

Kontoeröffnungsprozess

Zukünftige Möglichkeiten für die Automatisierung der Authentifizierung menschlicher Identität  

Gesichtsvergleich und Gesichtserkennung werden von Finanzinstituten, Unternehmen und Regierungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt - von der Betrugsbekämpfung über Zahlungen bis hin zu grenzüberschreitenden Zollbestimmungen, Strafverfolgung und Zugang. Keine Technologie ist jedoch vollständig narrensicher, und Industrie, Datenschutz und Verbraucherakzeptanz müssen bei jeder Anwendung der biometrischen Gesichtstechnologie berücksichtigt werden. Die endlosen Möglichkeiten und Vorteile der Technologie sollten abgewogen werden Bedenken hinsichtlich der öffentlichen Privatsphäre sowie die Fähigkeit der Technologie zum Missbrauch. 

San Francisco wurde kürzlich der erste große US Stadt, Gesichtserkennungstechnologie zu verbieten, um die Privatsphäre der Bürger zu schützen. Dies kann die Verwendung der Gesichtserkennung für die Strafverfolgung einschränken, wenn andere Staaten diesem Beispiel folgen. Als mein Kollege Sam Bakken stellt fest Der Gesetzgeber kann auch in Betracht ziehen, dass „Eins-zu-Eins-Anwendungsfälle, wie sie beispielsweise durch Apple Face ID und andere Technologien ermöglicht werden, bei denen sich ein Benutzer bereitwillig in das System einschreibt, damit er sein Telefon entsperren oder sich mit seinem Gesicht bei anderen Konten anmelden kann macht es Verbrauchern einfach und bequem, ihren Mobilgeräten und Konten eine zusätzliche Sicherheitsebene hinzuzufügen. “

Da die Anwendungen der biometrischen Technologie weiter zunehmen, können universelle Standards entwickelt werden, um die Verwendung von Biometrie für zu regulieren Authentifizierung der menschlichen Identität Automatisierung und Interoperabilität über geografische Grenzen hinweg. Die Vorteile der Gesichtsbiometrie für Finanzinstitute bei der Eröffnung digitaler Konten und bei der Betrugsprävention bleiben vorerst klar.  

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Conor Hickey ist Leiter der Lösungsarchitektur für das Produkt Secure Agreement Automation von OneSpan in EMEA und auf die Digitalisierung von Kunden-Onboarding-Prozessen im Finanzdienstleistungssektor spezialisiert.