根據 ID R&D 釋出的研究，與執行相同任務的計算機相比，人類識別生物識別欺騙攻擊影象的難度要大得多。

研究報告發現，計算機比人類更擅長準確、快速地確定照片是真實的、活生生的人還是演示攻擊。欺詐者試圖在建立新銀行賬戶或登入現有賬戶等過程中模模擬實客戶。活體檢測可立即驗證實時拍攝的照片是否為真人。

該研究透過向人類和機器展示最常見的欺騙技術來測試人類和機器：列印照片、影片、數字影象以及 2D 或 3D 面具。

計算機在所有型別的面部生物識別欺騙方面都優於人類

在對所有五種影象的測試中，計算機比人類更準確，在所有 175,000 張影象和所有型別的攻擊中得分為 0%。人類對每種型別的欺騙技術的準確度都要低得多，包括錯誤識別 30% 的照片列印，這是欺詐者最容易執行的攻擊型別之一。即使一組 17 人對影象進行投票，產生比個人更準確的結果，他們的多數決定也永遠不會比計算機執行相同任務的效能更好。

計算機識別真人照片或惡搞照片的速度也快了近 10 倍。平均而言，人類每張影象需要 4.8 秒來確定活躍度，而在單個 CPU 上執行的計算機每張影象需要不到 0.5 秒來確定活躍度。這些最新的技術進步支援用於身份驗證和身份驗證的面部識別技術的迅速發展。

這一表現有力地證明了金融服務和其他行業的組織對自動化的信任。使用 AI 面部活性技術檢測欺詐的能力可以節省時間，並使人力資源能夠專注於更復雜的欺詐。

技術確保最順暢的客戶體驗

儘管計算機在發現欺騙方面表現出色，但欺詐檢測絕不能損害真正客戶的體驗。市場上的很多人臉活體系統都擅長將騙子拒之門外，但在此過程中，也有相當多的真人落網。

然而，在這項研究中，人工智慧系統錯誤地將只有 1% 的真實面孔歸類為惡搞。另一方面，人類將 18% 的真實面孔錯誤分類為欺騙，證實被動面部活動檢測在阻止真實客戶進入欺詐網路方面也比人類更好。

“結果是不可否認的，” ID R&D執行長Alexey Khitrov說。“近年來，用於身份驗證的生物識別技術已經發展到提高速度和準確性，現在明顯優於人眼。組織可以透過使用包含生物識別元件的身份驗證系統來實現巨大的效率。然而，仍有工作要做，我們很高興看到生物識別技術有助於建立消費者信任。”