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訊連科技FaceMe®人臉辨識以完美防偽能力,通過iBeta活體辨識測試之Level 2認證
(本資訊由廠商提供,不代表PCDIY!立場) 2022-03-28 09:40:08
AI 人臉辨識領導廠商訊連科技(5203.TW)宣布旗下 FaceMe® 人臉辨識引擎之活體防偽技術,通過 iBeta 的 PAD 測試(Presentation Attack Detection,活體冒用攻擊測試)之 Level 2 認證。iBeta Level 2 認證係透過高精度之 3D 面具進行人臉辨識技術之活體冒用攻擊。訊連科技 FaceMe® 於該項測試中,以 0% 之攻擊破解率(意即可 100% 之防止活體冒用)之佳績通過測試,證明 FaceMe® 為適用於金融、網路交易、遠距身分認證等安全係數要求較高之生物辨識認證。
iBeta 為全球少數獲得美國國家標準暨技術研究院 (NIST, U.S. National Institute of Standards and Technology) 之國家實驗室自願認可程序 (NVLAP, National Voluntary Laboratory Accreditation Program) 認證的生物特徵測試實驗室。iBeta的 PAD 測試是依據 ISO/IEC 30107-3 標準進行的活體冒用攻擊測試,為人臉辨識防偽技術的全球產業公認標準,測試結果深受市場信賴。
FaceMe® 於去 (2021) 年下半年通過 iBeta PAD Level 1 測試,該測試主要以 2D 照片與影片進行。而此次 Level 2 測試則以更精細的 3D 列印面具、樹脂面具、乳膠面具等,進行活體冒用攻擊測試。FaceMe® 的攻擊遭破解率為 0% (APCER, Attack Presentation Classification Error Rate),代表 FaceMe® 能有效阻擋任何形式之 3D 偽造。此外,FaceMe® 的真人拒認率 (BPCER, Bona Fide Presentation Classification Error Rate) 在 iOS 裝置上僅 1.5%、在 Android 裝置上僅 2.5%。換言之,當測試標的為真人時,FaceMe® 可分別達到 98.5% 與 97.5% 的成功辨識率,以生物辨識詐欺防範而言,為市面上最優秀的人臉辨識解決方案。穩健的活體辨識與防偽技術,在需要遠端認證用戶身分,如:使用網路銀行、購買年齡限制商品,或居家辦公連到公司內網時,尤為重要。
「生物辨識詐欺防範,是金融科技等領域的當務之急;任何安全漏洞都可能造成災難性的影響。此外,用戶要從遠端存取機敏資料,也讓遠端身分驗證的需求爆炸性增長。」訊連科技董事長兼執行長黃肇雄表示。「iBeta PAD 是人臉辨識領域中,廣受全球肯定的活體防偽測試,一向被視為國際標準。FaceMe® 這次以完美的成績通過 Level 2 測試,意味著我們是頂尖的人臉辨識解決方案,能有效防止生物辨識詐欺情形,即便碰上最複雜的 3D 面具攻擊也不成問題。」
FaceMe® 可於各式硬體裝置上運行,包括高階工作站,或 IoT、AIoT 裝置中常見的低功耗晶片裝置皆可導入,是市面上功能最全面且易用的人臉辨識解決方案。FaceMe® 讓系統整合商得以更快速、可靠、精準且彈性的方式,將人臉辨識技術導入門禁安控、公共安全、金融科技、智慧零售或智慧居家等不同應用場景中。
iBeta 為全球少數獲得美國國家標準暨技術研究院 (NIST, U.S. National Institute of Standards and Technology) 之國家實驗室自願認可程序 (NVLAP, National Voluntary Laboratory Accreditation Program) 認證的生物特徵測試實驗室。iBeta的 PAD 測試是依據 ISO/IEC 30107-3 標準進行的活體冒用攻擊測試,為人臉辨識防偽技術的全球產業公認標準,測試結果深受市場信賴。
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「生物辨識詐欺防範,是金融科技等領域的當務之急;任何安全漏洞都可能造成災難性的影響。此外,用戶要從遠端存取機敏資料,也讓遠端身分驗證的需求爆炸性增長。」訊連科技董事長兼執行長黃肇雄表示。「iBeta PAD 是人臉辨識領域中,廣受全球肯定的活體防偽測試,一向被視為國際標準。FaceMe® 這次以完美的成績通過 Level 2 測試,意味著我們是頂尖的人臉辨識解決方案,能有效防止生物辨識詐欺情形,即便碰上最複雜的 3D 面具攻擊也不成問題。」
FaceMe® 可於各式硬體裝置上運行,包括高階工作站,或 IoT、AIoT 裝置中常見的低功耗晶片裝置皆可導入,是市面上功能最全面且易用的人臉辨識解決方案。FaceMe® 讓系統整合商得以更快速、可靠、精準且彈性的方式,將人臉辨識技術導入門禁安控、公共安全、金融科技、智慧零售或智慧居家等不同應用場景中。
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