जीवंतता का पता लगाने का महत्व COVID-19 महामारी से उत्पन्न एक सकारात्मक विकास था। यह बायोमेट्रिक-आधारित सुरक्षा रणनीति की एक अनिवार्य विशेषता है, आईप्रोव मुख्य उत्पाद और नवाचार अधिकारी जो पामर कहा हुआ।
महामारी ने उन कंपनियों को खींच लिया जिन पर भरोसा है पहचान की जाँच भविष्य में। पामर ने कहा कि ग्राहकों के पास अविश्वसनीय नेटवर्क पर अपने डिवाइस से दूर से सत्यापन पूरा करने के अलावा कोई विकल्प नहीं था।
जैसे-जैसे अपराधी विकसित हुए, चूहे-बिल्ली के सुरक्षा खेल में बने रहने के लिए धोखाधड़ी की रणनीतियों का पालन करना पड़ा। स्क्रीन पर फोटो रखने जैसी सरल रणनीतियों को पकड़ने की आवश्यकता से जीवंतता का पता लगाना विकसित हुआ।
पामर ने समझाया, "किसी को दूर से सत्यापित करने में सक्षम होने की कुंजी यह नहीं है कि आपका चेहरा मिलानकर्ता कितना अच्छा है, जो एक महत्वपूर्ण प्रश्न है, लेकिन अब इस प्रकार के परिदृश्यों की बात आने पर अंततः एक हल हो गई समस्या है।" "यह आप कितनी अच्छी तरह बता सकते हैं कि कोई वास्तविक व्यक्ति है या वे पीड़ित की नकल हैं।"
जीवंतता का पता लगाना और डिजिटल इंजेक्शन हमले
पामर को लगता है कि धोखाधड़ी में सबसे बड़ी वृद्धि डिजिटल इंजेक्शन हमलों से हो रही है। ऐसा तब होता है जब कोई वर्चुअल कैमरा या सॉफ्टवेयर फेस स्वैप या डीप फेक करने के लिए डिजिटल इमेजरी को वीडियो स्ट्रीम में इंजेक्ट करता है।
रणनीति की सफलता इस तथ्य पर निर्भर करती है कि मनुष्यों के लिए वेबकैम अधिग्रहण का पता लगाना कठिन है। अध्ययनों से पता चलता है कि मोटे तौर पर चार में से एक गहरी नकली का पता लगा सकता है।
मनोरंजन में ऐसी प्रौद्योगिकियाँ शामिल हैं जो टेम्पलेट ओवरले पर चेहरों को मैप करती हैं जो किसी के चेहरे पर डिजिटल रूप से लपेटी जाती हैं। घोटालेबाज बोल सकता है, पलकें झपका सकता है, हिल सकता है और मुस्कुरा सकता है, हर समय पीड़ित की तरह दिखता है। गतिशीलता का पता लगाने वाली प्रणालियाँ जो गति पर निर्भर होती हैं, इन हमलों के प्रति संवेदनशील होती हैं।
जालसाजों ने महामारी के दौरान अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत करने के लिए रिमोट वर्किंग सिस्टम और वीडियो कॉल का उपयोग किया। पर्याप्त शक्तिशाली कंप्यूटर वाला कोई व्यक्ति, यहां तक कि एक अच्छा मैकबुक भी, वास्तविक समय में काफी अच्छा फेस स्वैप पूरा कर सकता है।
पामर ने कहा, "आपको लगता है कि आप अपनी आंखों पर विश्वास कर सकते हैं, लेकिन हम उस बिंदु पर हैं जहां आप वास्तव में नहीं कर सकते।"
धोखेबाज़ों को कैसे रोकें
सुराग में इस्तेमाल किए जा रहे कैमरे का नाम शामिल है। क्या यह उपयोगकर्ता के कैमरे से मेल खाता है? स्कैमर्स आसानी से समायोजित कर सकते हैं, इसलिए अगला कदम मेटाडेटा का विश्लेषण करना है। डिजिटल कैमरे आभासी कैमरों की तुलना में अलग तरह से कार्य करते हैं, और संकेत बचे रहते हैं।
पामर ने समझाया, "आखिरकार, यह अस्पष्टता से सुरक्षा है क्योंकि आप केवल वही कर सकते हैं जो आपके पास है।" “एक वेब ब्राउज़र एक बहुत ही सीमित वातावरण है; एंड्रॉइड पर आईओएस पर या कंप्यूटर पर प्रोग्राम इंस्टॉल करके ऐसा करना आसान है क्योंकि आपके पास ऑपरेटिंग सिस्टम और कैमरा हार्डवेयर तक पूरी पहुंच है।
लेकिन आना-जाना जारी है. कोड चलाकर, कोई इसके स्रोत को देख सकता है और अपराधी को ट्रैक कर सकता है, लेकिन वे यह देखकर प्रतिक्रिया दे सकते हैं कि कौन सी जानकारी एकत्र की जा रही है और वर्कअराउंड विकसित कर रहे हैं। उपयोगी होते हुए भी, सुरक्षा तंत्र के रूप में इस पर भरोसा नहीं किया जा सकता क्योंकि महत्वपूर्ण जानकारी अपराधी के कंप्यूटर पर चलती है। समय के साथ, वे चीजों को रिवर्स-इंजीनियर करेंगे और दूसरा रास्ता खोज लेंगे।
पामर ने कहा, "बहुत से लोग बहुत अधिक प्रयास करने से पहले ही हार मान लेंगे, लेकिन गंभीर खिलाड़ी, संगठित अपराध, राज्य अभिनेता जिनका काम सिस्टम को बायपास करना है, वे तब तक चलते रहेंगे जब तक कि वे सब कुछ पूरा नहीं कर लेते।"
एआई से लड़ने के लिए एआई का उपयोग करना एक अन्य तरीका है। यह देखने के लिए इमेजरी का विश्लेषण किया जा सकता है कि क्या इसे कृत्रिम रूप से तैयार किया गया है। iProov स्क्रीन से चेहरे को रोशन करता है। यह त्वचा को बदल देता है, इसलिए जब एल्गोरिदम एक ऐसा चेहरा उत्पन्न करता है जो अपराधी के चेहरे पर डिजिटल रूप से लपेटा जाता है, तो एल्गोरिदम उस रोशनी को संसाधित नहीं करता है। पामर ने कहा कि आईप्रोव ने सफलतापूर्वक आकलन किया है कि चेहरा रोशन होने के बाद प्रकाश कैसे बदलता है और कैसे नहीं बदलता है।
अपग्रेड करो या पिछड़ जाओ
वे तकनीकें जो गति या वाणी पर निर्भर करती हैं, अपनी प्रभावशीलता खो रही हैं क्योंकि धोखाधड़ी वाले एल्गोरिदम में लगातार सुधार हो रहा है। छवि-आधारित सिस्टम जिनमें संदर्भ के लिए आधार छवियां नहीं होती हैं, सटीकता के साथ संघर्ष करते हैं, खासकर जब सिस्टम में सुधार होता है।
पामर ने कहा, "यह बहुत दिलचस्प काम है, जो गणित, एन्क्रिप्शन और बायोमेट्रिक्स की सीमाओं को आगे बढ़ाता है।" “दिलचस्प चीजों में से एक यह है कि बायोमेट्रिक्स की दुनिया एक संभाव्य प्रणाली है। कोई 100% हाँ या ना नहीं है; यह एक आत्मविश्वास स्कोर है. जब आप दो टेम्प्लेट को एक साथ मिलाते हैं, तो आपको एक समानता स्कोर मिलता है - ये दोनों पहचान एक-दूसरे के कितने करीब हैं? आपने एक सीमा तय की है।”
यह अपनी जगह है, लेकिन पामर ने जोर देकर कहा कि यह जीवंतता का पता लगाने को प्रभावित नहीं करता है। आप सर्वोत्तम प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन यदि किसी अपराधी को केवल कैमरे के पास फोटो खींचना है, तो वह प्रणाली बेकार है।
भविष्य में ध्यान यह सुनिश्चित करने पर होना चाहिए कि मिलान की आवश्यकता वाला एक आवक चेहरा वास्तविक व्यक्ति का वास्तविक संस्करण है और गहरा नकली नहीं है।
पामर ने कहा, "यदि आप इसका पता नहीं लगाते हैं, तो दुनिया का सारा चतुर गणित हमलावर को उस सिस्टम में जाने से नहीं रोक पाएगा जिसे यह समाधान बचाने की कोशिश कर रहा है।"
व्यक्तिगत जोखिम मूल्यांकन, पुन: प्रयोज्य डिजिटल पहचान, 2024 देखने योग्य रुझान
2024 में, पामर प्रत्येक लेनदेन से जुड़े जोखिमों को बेहतर ढंग से समझने के लिए सिस्टम पर नजर रख रहा है। एक बार निर्धारित होने के बाद, सिस्टम उचित प्राधिकरण स्तर को गतिशील रूप से कार्यान्वित कर सकता है।
पामर ने कहा, "जोखिम की समझ, जीवंतता और पहचान मूल्यांकन का स्पेक्ट्रम, और प्रति लेनदेन के आधार पर मूल्यांकन का सही स्तर चुनने की क्षमता बाजार में मूल्यवान और अलग होने जा रही है।"
अपनी पहचान सत्यापित करते समय ग्राहकों को जिन कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है, उन्हें दूर करने में प्रगति देखें। एक ही काम को बार-बार करने से उन्हें सत्यापन संबंधी थकान महसूस होती है। पुन: प्रयोज्य डिजिटल पहचान पर प्रगति देखें।
पामर ने निष्कर्ष निकाला, "यह संभव होना चाहिए, और एक मजबूत पहचान प्रमाण प्रक्रिया के माध्यम से बनाई गई और छेड़छाड़-प्रूफ तरीके से उत्पादित डिजिटल आईडी के सत्यापन के साथ तकनीक अब मौजूद है।"
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