Amazon Rekognition Face Liveness

Während der Gesichtsüberprüfung innerhalb von Sekunden echte Benutzer erkennen und böswillige Akteure mithilfe von Spoofing abzuhalten

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Warum Amazon Rekognition Face Liveness?

Amazon Rekognition Face Liveness stellt sicher, dass nur echte Benutzer und keine bösartigen Akteure, die Spoofing verwenden, auf Ihre Services zugreifen können. Amazon Rekognition Face Liveness analysiert ein kurzes Selfie-Video, um Fälschungen zu erkennen, die der Kamera vorgelegt werden, z. B. gedruckte Fotos, digitale Fotos, digitale Videos oder 3D-Masken, sowie Fälschungen, die die Kamera umgehen, z. B. voraufgezeichnete Videos oder Deepfake-Videos. Face Liveness ist ein vollständig verwaltetes Feature, das einfach zu Ihren React-Web-, nativen iOS- und nativen Android-Anwendungen hinzugefügt werden kann, die auf den meisten Geräten mit einer Frontkamera ausgeführt werden. Es ist kein Infrastrukturmanagement, keine hardwarespezifische Implementierung und kein Fachwissen über Machine Learning erforderlich. Das Feature wird je nach Bedarf automatisch nach oben oder unten skaliert und Sie zahlen nur für die von Ihnen durchgeführten Gesichtstests.

Anwendungsfälle

Onboarding von Benutzern

Reduzieren Sie die betrügerische Kontoerstellung in Ihrem Service, indem Sie neue Benutzer mit Face Liveness validieren. Finanzdienstleistungskunden können beispielsweise Face Liveness und Amazon Rekognition Face Matching verwenden, um die Benutzeridentität vor der Eröffnung eines Online-Kontos zu überprüfen.

Step-up-Authentifizierung

Verstärken Sie mit Face Liveness die Überprüfung wertvoller Benutzeraktivitäten wie Gerätewechsel, Passwortänderung und Geldüberweisung. Beispielsweise können Fahrgemeinschaftskunden Face Liveness und Face Matching nutzen, um die Identität des Fahrers vor Beginn einer Fahrt zu überprüfen.

Altersüberprüfung der Benutzer

Halten Sie minderjährige Benutzer davon ab, auf eingeschränkte Inhalte zuzugreifen. Online-Gaming- oder Dating-Kunden können beispielsweise Face Liveness und die Altersschätzung von Amazon Rekognition Facial Analysis verwenden, um das Alter eines Benutzers zu verifizieren, bevor Zugriff gewährt wird.

Bot-Erkennung

Vermeiden Sie mit Face Liveness, dass Bots Ihren Service nutzen. Zum Beispiel können Social-Media-Kunden Face Liveness verwenden, um Überprüfungen auf echte menschliche Personen vorzunehmen, um Bots in Schach zu halten.

Funktionen


Hohe Sicherheit	Erkennung von Präsentationsangriffen	Erkennt gefälschte Angriffe auf die Kamera, z. B. gedruckte 2D-Fotos, ausgeschnittene 2D-Papiermasken und hochauflösende Fotos oder Videos auf einem digitalen Bildschirm.
	Erkennung von Umgehungsangriffen	Erkennt Spoofing-Angriffe, die die Kamera umgehen, z. B. vorab aufgezeichnete, synthetische und Deepfake-Videos, die direkt in das Videoaufnahme-Subsystem eingespeist werden.
	Erkennung von 3D-Maskenangriffen	Erkennt Spoofing-Angriffe, bei denen 3D-Masken aus Silikon, Latex, Kunststoff, Stoff und mehr verwendet werden.
	Konfigurierbarer Konfidenzwert	Stellt einen Konfidenzwert zwischen 0 und 100 für anpassbare Sicherheitsstufen bereit, die auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind.
Niedrige Benutzerfriktion	Nahezu passive Benutzeraktion	Erfordert eine einfache Aktion, bei der das Gesicht in ein Oval bewegt wird, das auf dem Bildschirm des Geräts des Benutzers gerendert wird, ähnlich wie beim Aufnehmen eines Selfie-Videos.
	Schnelle verifizierung	Analysiert Benutzer-Selfie-Videos in Echtzeit, um die End-to-End-Latenz zu minimieren und Ergebnisse innerhalb von Sekunden zu liefern.
	Benutzeranleitung und Feedback	Bietet Anleitungen auf dem Bildschirm und kontextbezogene Anleitungen, damit Endbenutzer die Live-Überprüfungen schnell durchführen können.
	Einhaltung der Barrierefreiheit	Entspricht den Richtlinien zur Barrierefreiheit von Webinhalten (WCAG) 2.1 für die farbigen Bildschirme, die in der Face Liveness User Challenge angezeigt werden, wodurch die Auswirkungen auf lichtempfindliche Benutzer minimiert werden.
Einfache Integration	Unterstützung mehrerer Plattformen	Integriert in AWS Amplify SDKs für Web (React) und Mobilgeräte (natives iOS und natives Android). Keine hardwarespezifische Implementierung erforderlich.
	Vorgefertigte Benutzeroberflächenkomponenten (UI)	Bietet vorgefertigte Benutzeroberflächen, um Face Liveness schnell in Ihre Anwendung zu integrieren.
	Optimierte Videoaufnahme und optimiertes Videostreaming	Minimiert die Größe von Selfie-Videos auf unter 1 MB für eine effiziente Datenübertragung.
	Selfie-Rahmen mit Qualitätsprüfungen	Bietet einen hochwertigen Selfie-Rahmen zum Abgleichen von Gesichtern oder zur Altersschätzung.
Einfache Verwaltung	Vollständig verwaltet	Sie müssen Liveness-Software nicht in ihrer On-Premises- oder gehosteten Infrastruktur bereitstellen oder verwalten.
	Bild prüfen	Gibt bis zu vier Frames für manuelle Inspektions- oder Audit-Trail-Zwecke zurück.
	Nutzungsabhängige Zahlung und Auto Scaling	Zahlen Sie pro Liveness-Überprüfung und skalieren Sie automatisch auf bis zu Millionen von Liveness-Überprüfungen pro Tag.
	Open-Source-Geräte-SDKs	Vollständige Transparenz und Sichtbarkeit der AWS Amplify SDKs.

Kunden

Software Colombia

Software Colombia ist ein führendes Softwareentwicklungsunternehmen mit Sitz in Bogotá, Kolumbien, das weltweit modernste Technologielösungen anbietet.

AWS-Identitätsüberprüfung und das neue Amazon Rekognition Face Liveness haben dazu beigetragen, dass unsere neue biometrische Lösung von eLogic Betrug und Risiko um 95 % reduziert und gleichzeitig unser Produkt inklusiver und zugänglicher gemacht hat.

Alex Chacón, CEO, Software Colombia

Allgemeines

Welche AWS-Regionen werden unterstützt?

Face Liveness ist in fünf AWS-Regionen verfügbar: USA Ost (Nord-Virginia), USA West (Oregon), Europa (Irland), Asien-Pazifik (Tokio) und Asien-Pazifik (Mumbai). Weitere Informationen zur Unterstützung der Region finden Sie auf der Seite mit den Amazon-Rekognition-Endpunkten.

Was sind die Ausgaben von Face Liveness?

Das Feature Face Liveness erzeugt einen probabilistischen Konfidenzwert im Bereich von 0 bis 100. Eine höhere Punktzahl entspricht einem höheren Vertrauen, dass der Benutzer live und real ist. Face Liveness bietet einen Selfie-Frame für den Gesichtsabgleich oder die Altersschätzung. Das Feature gibt außerdem bis zu vier Audit-Frames für menschliche Überprüfungen und Audit-Trail-Zwecke zurück.

Sollte ich Face Liveness verwenden, um Benutzernamen und Passwörter zu ersetzen?

Wir empfehlen nicht, Face Liveness und die Gesichtsübereinstimmung anstelle von Benutzername/Passwort zu verwenden. Wir empfehlen, Face Liveness und Gesichtsübereinstimmung als sekundäre Methode zu Benutzername/Passwort zu verwenden, um eine zusätzliche Sicherheitsebene zu gewährleisten.

Wie geht man mit Voreingenommenheit bei Face Liveness um?

Face Liveness wird anhand von Datensätzen trainiert und getestet, die eine Vielzahl von menschlichen Gesichtszügen und Hauttönen unter einer Vielzahl von Umwelteinflüssen repräsentieren. Dazu gehören Datensätze von Selfie-Videos, für die wir zuverlässige demografische Kennzeichnungen wie Geschlecht, Alter und Hautton haben.

Werden von Face Liveness verarbeitete Benutzer-Videos gespeichert? Wie kann ich mich von der Datenspeicherung abmelden?

Face Liveness darf verarbeitete Selfie-Videos ausschließlich zur Bereitstellung, Wartung und Verbesserung des Features speichern und verwenden, sofern Sie sich nicht abmelden. Weitere Informationen finden Sie unter Datenschutz von Amazon Rekognition.