Il riconoscimento facciale è diventato un pilastro fondamentale degli attuali sistemi di sicurezza nell'autenticazione degli smartphone, nei servizi bancari e nella sorveglianza. Tuttavia, con la crescente applicazione del riconoscimento facciale, aumenta la probabilità di attacchi di spoofing, in cui gli impostori utilizzano input biometrici artificiali per aggirare i sistemi di riconoscimento facciale. Le tecnologie anti-spoofing sono emerse come il rimedio più efficace a questo problema, assicurando che solo un essere umano vivo possa passare attraverso il sistema sicuro.
L'importanza dell'anti-spoofing facciale
L'anti-spoofing facciale si riferisce ai metodi per rilevare e bloccare i tentativi di indurre i sistemi di riconoscimento visivo ad accettare foto, video o maschere come prova di identità da parte di applicazioni Android/Windows o nei giochi. Con il rapido aumento dell'uso di sistemi di riconoscimento facciale per la verifica dell'identità, l'autorizzazione dei pagamenti e la sicurezza pubblica, questo sta diventando sempre più importante.
Sbloccare gli smartphone o accedere alle app bancarie.
Autorizzazione delle transazioni in modo sicuro.
Monitorare le aree pubbliche.
Tuttavia, con la proliferazione del riconoscimento facciale, i criminali hanno puntato a quei sistemi. Ciò diventa un rischio importante poiché gli aggressori possono presentare falsi campioni biometrici, noti come attacchi di presentazione, al momento del tentativo di ingannare il sistema. Potrebbero seguire le possibilità di furto di identità, truffe finanziarie o messa in pericolo di aree sensibili come l'assistenza sanitaria o il controllo delle frontiere.
Il rilevamento della vitalità è emerso come una soluzione chiave a queste sfide. Verificando che l'input provenga da una persona in vita piuttosto che da una rappresentazione statica o preregistrata, il rilevamento della vitalità aggiunge un livello essenziale di sicurezza ai sistemi di riconoscimento facciale.
Comprensione degli attacchi di presentazione
Gli attacchi di presentazione comportano tentativi di ingannare i sistemi biometrici utilizzando input falsi. Questi attacchi sfruttano le vulnerabilità nei sistemi di riconoscimento facciale tradizionali, che si concentrano esclusivamente sulla corrispondenza delle caratteristiche senza verificarne la vitalità.
Tipi di attacchi di presentazione
Ecco alcuni dei tipi più comuni di attacchi di presentazione:
Questi comportano l'uso di foto ad alta risoluzione di una persona per ingannare il sistema. Spesso, queste stampe sono laminate o testurizzate per assomigliare alle proprietà della pelle.
Con questo metodo, alcuni video preregistrati o immagini digitali vengono visualizzati sugli schermi per impersonare qualcuno.
Questi attacchi utilizzano maschere 3D realizzate con materiali come silicone o lattice per replicare i contorni del viso.
Alcuni esempi concreti dimostrano i problemi che questi attacchi pongono:
- Nel 2023, i truffatori hanno utilizzato fotografie stampate per aggirare i portali di assistenza sociale, dove non esisteva alcun rilevamento della profondità per misurare la presenza di una persona.
- Nei sistemi bancari, gli attacchi di replay hanno utilizzato video preregistrati durante i processi di verifica dell'identità da remoto.
- Gli attacchi con maschere stanno diventando piuttosto sofisticati: l'Europol ha segnalato un aumento delle violazioni delle frontiere effettuate utilizzando maschere iperrealistiche.
Che cos'è il rilevamento della vitalità del volto?
Liveness detection è una tecnologia che verifica che un volto presentato appartenga a un individuo in vita, non a una fonte falsificata. Distingue tra utenti reali e input falsi analizzando caratteristiche dinamiche come movimento o texture.
Differenze chiave tra il riconoscimento facciale tradizionale e i sistemi anti-spoofing
- Il riconoscimento facciale tradizionale si basa sui tratti del viso e cerca di confrontarli con i modelli memorizzati.
- I sistemi anti-spoofing aggiungono un ulteriore livello di verifica della vitalità utilizzando indicatori fisiologici come il lampeggiamento e tecniche di valutazione delle proprietà dei materiali come la consistenza.
Tecniche di rilevamento della vitalità
I moderni sistemi anti-spoofing differiscono tra loro nelle caratteristiche che utilizzano per distinguere i volti reali dalla rappresentazione falsificata:
Analisi della tessitura
In questo metodo, le proprietà superficiali della faccia vengono trovate per verificare incongruenze che mostrano prove di tentativi di spoofing. Ad esempio:
- Le foto stampate spesso non hanno la consistenza naturale della pelle umana.
- Gli schermi digitali potrebbero presentare pixel o una fluidità innaturale.
Analisi del movimento
Questi metodi riguardano il riconoscimento di movimenti involontari, come ammiccare o inclinare leggermente la testa. Tali movimenti naturali difficilmente sono replicati con la precisione delle immagini statiche.
Rilevamento della profondità
Con la tecnologia di rilevamento della profondità, la struttura 3D del volto viene mappata utilizzando sensori a infrarossi o luce strutturata. Questa tecnica può facilmente distinguere tra superfici piatte (come le foto) e volti reali con profondità.
Analisi temporale
L'analisi temporale è l'analisi di frame seriali in un video per riconoscere incongruenze che indicano attacchi di replay nel corso di un certo periodo di tempo. Ad esempio, sfarfallii o loop di schermi possono indicare l'uso di display digitali durante i tentativi di autenticazione.
Approcci di deep learning
I modelli di apprendimento profondo, che potrebbero essere addestrati su grandi set di dati, in genere classificano gli input con elevata precisione come autentici o falsi. Ad esempio: le reti neurali convoluzionali (CNN) analizzano caratteristiche complesse come la consistenza della pelle o le dinamiche del movimento.
Sfide dell'anti-spoofing del viso
Lo sviluppo di sistemi anti-spoofing più robusti continua ad affrontare diverse sfide:
I metodi di spoofing variano da immagini di bassa o alta qualità fino a deepfake avanzati.
La variabilità ambientale, come le condizioni di illuminazione e la qualità del dispositivo, può influire sulle prestazioni del sistema.
A causa di set di dati di addestramento non bilanciati, alcuni dei primi sistemi tendevano ad avere tassi di errore più elevati per determinati gruppi etnici.
A causa di vincoli etici e logistici, non è possibile raccogliere quantità adeguate di dati diversificati e di alta qualità per l'addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale.
Il futuro dell'anti-spoofing facciale
Le tendenze emergenti indicano sviluppi entusiasmanti nelle tecnologie anti-spoofing.
- Approcci multimodali: Ciò comporta l'associazione di diversi dati biometrici, come il volto e la voce, per garantire una maggiore sicurezza.
- Reti neurali avanzate: Ottenere architetture migliori per una migliore generalizzazione tra i dati demografici.
- Fusione biometrica: Integrazione di diverse modalità biometriche in sistemi unificati per un'autenticazione più affidabile.
Con l'implementazione del riconoscimento facciale nei settori bancario, sanitario e dei dispositivi intelligenti, la domanda di meccanismi anti-spoofing affidabili continuerà ad aumentare.
Come la raccolta di dati facciali alimenta i modelli di intelligenza artificiale anti-spoofing
Dati di alta qualità sono essenziali per sviluppare sistemi anti-spoofing efficaci:
- I dati dovrebbero essere generalizzabili al resto del mondo e comprendere una diversità di condizioni demografiche e ambientali.
- Ecco perché l'annotazione è così importante nella creazione di set di dati etichettati che aiutano a distinguere gli input reali da quelli falsificati.
Il caso di studio di Shaip mostra le migliori pratiche nella raccolta dati:
Un caso studio di Shaip rivela l'importanza di metodi anti-spoofing robusti. L'azienda ha sviluppato un set di dati di 25,000 video con input reali e falsificati per addestrare modelli di intelligenza artificiale per il rilevamento della vita.
- Il set di dati è stato sviluppato con i contributi di 12,500 partecipanti appartenenti a cinque gruppi etnici.
- Grazie all'etichettatura dei metadati, per ogni video venivano annotate le condizioni di illuminazione e i tipi di dispositivi.
- La consegna graduale ha consentito di effettuare controlli di qualità in ogni fase, catturando al contempo scenari diversi.
Le organizzazioni che collaborano con noi possono accelerare lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, garantendo elevata accuratezza e robustezza ai loro sistemi anti-spoofing.
