VisionLabs победила в международном конкурсе по защите систем распознавания лиц от взлома

В этом году соревнование было сфокусировано на верификации живого человека и обнаружении спуфинг-атак (кибер-атака, в рамках которой мошенник выдает себя за какой-либо надежный источник, чтобы получить доступ к важным данным или информации) с использованием 3D-масок. На сегодняшний день эта задача считается одной из самых сложных – в зависимости от качества маски, даже человек может не всегда верно определить её на фотографии.

Организаторы повысили сложность конкурса за счет использования в датасете фотографий с представителями нескольких рас, различными 3D-масками (прозрачными, пластиковыми и силиконовыми) и дополнительными атрибутами, как очки или парик, которые скрывали детали. Данные по самой сложной атаке – с силиконовой маской – были открыты только за 10 дней до конца соревнования, чтобы исключить разметку вручную.

Также одним из условий был запрет на использование внешних данных и предобученных нейронных сетей. Такое ограничение позволило выбирать победителя на основе новых идей и оптимизации архитектуры модели, а не количества данных для обучения. Среди всех участников команда VisionLabs создала наиболее эффективный алгоритм Liveness, который с точностью 97% отличает живого человека от его подмены в 3D-маске.

Результаты соревнования подводили по следующим метрикам:

• APCER — процент невыявленных атак, в которых алгоритмы участников определили фейк, как реального человека;
• BPCER — процент неправильно выявленных людей, где алгоритмы участников определили реальных людей, как фейк;
• ACER — средний показатель APCER и BPCER.

Дмитрий Марков, генеральный директор VisionLabs: «Создание liveness-алгоритмов с высокой точностью даже для таких сложных спуфинг-атак, как 3D-маски, помогает сделать решения на основе компьютерного зрения более массовыми и доступными. Мы гордимся нашей командой исследователей, которая из года в год продолжает развивать эту тему и обеспечивает высокую защищенность продуктов VisionLabs. Разработанные алгоритмы противодействия фроду усилят наши промышленные решения для финансовой отрасли, ритейла, транспорта, где особенно востребованы оплата по лицу и удаленная верификация».

В 2019 году алгоритмы Liveness VisionLabs стали лучшими в распознавании фейков на мультимодальных данных с камер глубины, а в 2020 году – определении  атак с помощью распечатанных фотографий, видео с экрана телефона или планшета, 3D-масок на наборе RGB кадров.

Сергей Ходаков, директор по операционной работе Кластера информационных технологий Фонда «Сколково»: «Российская школа видеоаналитики традиционно является одной из самых сильных в мире, что подтверждается такими знаковыми событиями. Победой в крупнейшем международном конкурсе VisionLabs в очередной раз подтвердила свой статус – одного из самых профессиональных разработчиков систем видеоаналитики. Решения и алгоритмы компании постоянно совершенствуются, позволяют бороться с действиями злоумышленников и делать современные методы оплаты по биометрическим данным более безопасными».
Алгоритмы VisionLabs среди прочих используются в московском метрополитене для биометрической идентификации пассажиров. По итогам второго квартала 2021 года они показали лучший результат по точности среди конкурентов. До конца года на базе системы распознавания лиц планируется запуск оплаты проезда через Face Pay.