Veröffentlicht am: Dec 7, 2023
Amazon Rekognition Face Liveness ermöglicht es Anwendungsanbietern, in Echtzeit zu erkennen, ob es sich bei einem Benutzer, der auf einen Service zugreift, um eine reale Person oder um einen böswilligen Akteur handelt, der versucht, Gesichter zu fälschen, um sich als eine andere Identität auszugeben oder der Erkennung zu entgehen. Bei Gesichtsfälschungen kann es sich um Präsentationsangriffe (z. B. gedruckte Fotos, die einer Kamera präsentiert werden) oder um Digital-Injection-Angriffe (z. B. Deep-Fake-Videos, bei denen Software zur Umgehung der Kamera verwendet wird) handeln. Amazon hat eine neue Version von Rekognition Face Liveness auf den Markt gebracht, die die Modellgenauigkeit bei der Erkennung von Angriffen verbessert und eine neue Benutzeroberfläche (UI) bietet, um das Erlebnis für echte Benutzer zu optimieren.
Kunden aus verschiedenen Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gig Economy, Telekommunikation, Gesundheitswesen und Social Media verwenden die Lebendigkeitserkennung von Amazon Rekognition und den Gesichtsabgleich für virtuelles Onboarding, fortlaufende Authentifizierung, altersabhängige Zugriffsbeschränkungen und Bot-Erkennung. Anwendungsanbieter können beispielsweise beim Onboarding neuer Benutzer eine Live-Überprüfung durchführen, um zu bestätigen, dass es sich um eine echte Person handelt, bevor sie ihre Identität weiter überprüfen. Das Update für Rekognition Face Liveness bietet eine höhere Genauigkeit bei der Betrugsbekämpfung und eine einfachere Benutzeroberfläche, um die Live-Überprüfungen echter Benutzer zu verkürzen.
Anwendungsanbieter erhalten die neue Benutzeroberfläche, indem sie ihre React-, iOS- und Android-SDKs aktualisieren. Dieses Update ist in allen unterstützten Regionen ohne zusätzliche Kosten verfügbar. Weitere Informationen über den verantwortungsvollen Einsatz von Liveness und die Benchmark-Ergebnisse von Drittanbietern von iBeta (ISO/IEC 30107-3) finden Sie auf unserer Rekognition Face Liveness Service Card. Um mit der Implementierung zu beginnen, besuchen Sie bitte die Dokumentation zu Rekognition Face Liveness.