Amazon Rekognition Face Liveness
Amazon Rekognition Face Liveness จะตรวจสอบยืนยันเพื่อให้เฉพาะผู้ใช้จริงเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงบริการของคุณได้ ไม่ใช่ผู้ไม่หวังดีที่ใช้การปลอมแปลง Amazon Rekognition Face Liveness จะวิเคราะห์วิดีโอเซลฟี่สั้นๆ เพื่อตรวจหาการปลอมแปลงที่แสดงในกล้อง เช่น ภาพถ่ายที่พิมพ์ออกมา ภาพถ่ายดิจิทัล วิดีโอดิจิทัล หรือหน้ากาก 3 มิติ ตลอดจนการปลอมแปลงที่เลี่ยงผ่านกล้อง เช่น วิดีโอที่บันทึกไว้ล่วงหน้าหรือวิดีโอ Deepfake Face Liveness เป็นคุณสมบัติที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งสามารถเพิ่มลงในเว็บ React, iOS ดั้งเดิม และแอปพลิเคชัน Android ดั้งเดิมที่ทำงานบนอุปกรณ์ส่วนใหญ่ที่มีกล้องด้านหน้าได้อย่างง่ายดาย โดยไม่จำเป็นต้องมีการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน การปรับใช้เฉพาะฮาร์ดแวร์ หรือแมชชีนเลิร์นนิง คุณสมบัตินี้จะขยายขนาดขึ้นหรือลงโดยอัตโนมัติตามความต้องการ และคุณจะถูกเรียบเก็บค่าบริการเฉพาะการตรวจสอบ Face Liveness เท่านั้น
กรณีใช้งาน
การเริ่มต้นใช้งานของผู้ใช้
ลดการสร้างบัญชีปลอมในบริการของคุณโดยการตรวจสอบผู้ใช้ใหม่ด้วย Face Liveness ตัวอย่างเช่น ลูกค้าบริการทางการเงินสามารถใช้ Face Liveness และ Amazon Rekognition Face Matching เพื่อยืนยันตัวตนของผู้ใช้ก่อนที่จะเปิดบัญชีออนไลน์ได้
การยืนยันตัวตนแบบ Step-up
เสริมความรัดกุมของการตรวจสอบกิจกรรมผู้ใช้ที่มีค่าสูง เช่น การเปลี่ยนอุปกรณ์ การเปลี่ยนรหัสผ่าน และการโอนเงินด้วย Face Liveness ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ใช้การแชร์รถสามารถใช้ Face Liveness และ Face Matching เพื่อยืนยันตัวตนของผู้ขับขี่ก่อนเริ่มการเดินทางได้
การยืนยันอายุของผู้ใช้
ป้องกันผู้ใช้ที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะจากการเข้าถึงเนื้อหาที่จํากัดด้วย Face Liveness ตัวอย่างเช่น ลูกค้าเกมออนไลน์หรือหาคู่สามารถใช้ Face Liveness และการประเมินอายุจาก Amazon Rekognition Facial Analysis เพื่อตรวจสอบอายุของผู้ใช้ก่อนที่จะให้สิทธิ์การเข้าถึง
การตรวจจับบอท
ป้องกันไม่ให้บอทใช้บริการของคุณด้วย Face Liveness ตัวอย่างเช่น ลูกค้าโซเชียลมีเดียสามารถใช้ Face Liveness เพื่อตรวจสอบว่าเป็นมนุษย์จริงหรือไม่ เพื่อไม่ให้บอทเข้าใช้งาน
วิธีทำงาน
ความสามารถ
| ความปลอดภัยสูง | การตรวจจับการโจมตีที่แสดงต่อกล้อง | ตรวจจับการโจมตีปลอมที่แสดงต่อกล้อง เช่น ภาพถ่าย 2 มิติแบบพิมพ์ หน้ากากกระดาษ 2 มิติ และภาพถ่ายหรือวิดีโอความละเอียดสูงบนหน้าจอดิจิทัล |
การตรวจจับการโจมตีที่ข้ามกล้อง |
ตรวจจับการโจมตีปลอมที่ข้ามกล้อง เช่น วิดีโอที่บันทึกไว้ล่วงหน้า ภาพสังเคราะห์ และวิดีโอดีพเฟคที่ส่งเข้าไปในระบบย่อยการจับภาพวิดีโอโดยตรง | |
การตรวจจับการโจมตีของหน้ากาก 3 มิติ |
ตรวจจับการโจมตีปลอมที่ใช้หน้ากาก 3 มิติที่ทําจากซิลิโคน ยาง พลาสติก ผ้า และอื่นๆ | |
คะแนนความเชื่อมั่นที่กําหนดค่าได้ |
ให้คะแนนความเชื่อมั่นระหว่าง 0 ถึง 100 ในระดับความปลอดภัยที่ปรับค่าได้ตามกรณีการใช้งานของคุณ | |
| แรงเสียดทานของผู้ใช้ต่ํา | การดำเนินงานของผู้ใช้โดยปราศจากความวุ่นวาย |
ดำเนินการง่ายๆ โดยแสดงใบหน้าในวงรีที่ปรากฏบนหน้าจออุปกรณ์ของผู้ใช้คล้ายกับการถ่ายวิดีโอเซลฟี่ |
การยืนยันตัวตนที่รวดเร็ว |
วิเคราะห์วิดีโอเซลฟี่ของผู้ใช้แบบเรียลไทม์เพื่อลดเวลาแฝงแบบต้นทางถึงปลายทางและให้ผลลัพธ์ในไม่กี่วินาที | |
คําแนะนําและความคิดเห็นของผู้ใช้ |
ให้คําแนะนําบนหน้าจอและคําแนะนําตามบริบทเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางทําการตรวจสอบตัวตนได้อย่างรวดเร็ว | |
เป็นไปตามข้อกําหนดในการเข้าถึง |
ยึดมั่นในแนวทาง Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.1 สําหรับหน้าจอสีที่แสดงในการตรวจสอบผู้ใช้ของ Face Liveness ซึ่งช่วยลดผลกระทบต่อผู้ใช้ที่ไวต่อภาพถ่าย | |
| ความง่ายในการติดตั้งใช้งาน | รองรับแพลตฟอร์มที่หลากหลาย |
ใช้งานได้ร่วมกับ AWS Amplify SDK สําหรับเว็บ (React) และมือถือ (iOS แบบเนทีฟและ Android แบบเนทีฟ) ไม่จําเป็นต้องใช้งานฮาร์ดแวร์เฉพาะ |
ส่วนประกอบอินเทอร์เฟซผู้ใช้ (UI) แบบพรีบิลด์ |
มีอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบพรีบิลด์เพื่อรวม Face Liveness เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณอย่างรวดเร็ว | |
เพิ่มประสิทธิภาพการจับภาพวิดีโอและการสตรีม |
ลดขนาดวิดีโอเซลฟี่ให้ต่ำกว่า 1 MB เพื่อการถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ | |
กรอบเซลฟี่พร้อมการตรวจสอบคุณภาพ |
มีกรอบเซลฟี่คุณภาพสูงสําหรับการจับคู่ใบหน้าหรือการประเมินอายุ | |
| ความสะดวกในการจัดการ | การจัดการอย่างเต็มรูปแบบ |
ไม่จําเป็นต้องปรับใช้หรือจัดการซอฟต์แวร์การตรวจสอบมนุษย์ในโครงสร้างพื้นฐานในองค์กรหรือโฮสต์ |
ภาพตรวจสอบ |
แสดงผลลัพธ์สูงสุดสี่เฟรมเพื่อการตรวจสอบด้วยตนเองหรือเพื่อเส้นทางการตรวจสอบ | |
จ่ายตามการใช้งานและปรับขนาดอัตโนมัติ |
จ่ายตามจำนวนการตรวจสอบความเป็นมนุษย์และขยายขนาดการตรวจสอบความเป็นมนุษย์เป็นล้านรายการต่อวันโดยอัตโนมัติ | |
SDK อุปกรณ์โอเพ่นซอร์ส |
ความโปร่งใสและการมองเห็นเต็มรูปแบบใน AWS Amplify SDK | |
ลูกค้า
แถวนี้ถูกซ่อนไว้อยู่!!
Entersekt เป็นผู้ให้บริการชั้นนําด้านข้อมูลประจําตัวของอุปกรณ์และซอฟต์แวร์ตรวจสอบสิทธิ์ลูกค้าที่แข็งแกร่ง สถาบันการเงินและองค์กรขนาดใหญ่อื่นๆ ในประเทศต่างๆ ทั่วโลกพึ่งพาเทคโนโลยีที่ได้รับการจดสิทธิบัตรหลายฉบับเพื่อสื่อสารกับลูกค้าอย่างปลอดภัย ปกป้องพวกเขาจากการฉ้อโกง และให้บริการด้วยประสบการณ์ใหม่ที่สะดวกโดยไม่คํานึงถึงช่องทางหรืออุปกรณ์ที่ใช้งาน
"เป้าหมายของเราคือการช่วยเหลือองค์กรในการต่อสู้กับการฉ้อโกง อำนวยความสะดวกการเริ่มต้นใช้งานของลูกค้าที่แท้จริง และปฏิบัติตามข้อกําหนดด้านกฎระเบียบโดยใช้เทคนิคที่หลากหลายรวมถึงไบโอเมตริกซ์ใบหน้า จากการประเมินของเราเราพบว่า Amazon Rekognition Face Liveness โดดเด่นด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและความแม่นยําที่ยอดเยี่ยมในการตรวจจับการโจมตีปลอมที่ซับซ้อน การรวม Rekognition Face Liveness เข้ากับกระบวนการยืนยันตัวตนของเรานั้นง่ายและรวดเร็ว"
Software Colombia เป็นบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ชั้นนําที่ตั้งอยู่ในโบโกตาประเทศโคลอมเบีย ซึ่งให้บริการโซลูชั่นเทคโนโลยีที่ทันสมัยทั่วโลก
"การยืนยันตัวตนของ AWS และ Amazon Rekognition Face Liveness ใหม่ช่วยให้โซลูชันไบโอเมตริกซ์ eLogic ใหม่ของเราลดการฉ้อโกงและความเสี่ยงได้ถึง 95% และทําให้ผลิตภัณฑ์ของเราครอบคลุมและเข้าถึงได้มากขึ้น"
Alex Chacón ผู้บริหารสูงสุดจาก Software Colombia
คำถามที่พบบ่อย
AWS Region ใดบ้างที่รองรับ
Face Liveness มีให้บริการใน AWS Region ห้าแห่งได้แก่ สหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก (เวอร์จิเนียฝั่งเหนือ) สหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันตก (ออริกอน) ยุโรป (ไอร์แลนด์) เอเชียแปซิฟิก (โตเกียว) และเอเชียแปซิฟิก (มุมไบ) หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับรีเจี้ยนที่รองรับ โปรดไปที่หน้าตําแหน่งข้อมูล Amazon Rekognition
ผลลัพธ์จาก Face Liveness คืออะไร
คุณสมบัติ Face Liveness จะแสดงผลลัพธ์เป็นคะแนนความมั่นใจที่น่าจะเป็นไปได้ตั้งแต่ 0 ถึง 100 คะแนนที่สูงขึ้นเท่ากับความมั่นใจที่สูงขึ้นว่าผู้ใช้มีชีวิตและเป็นผู้ใช้จริง Face Liveness จะมีกรอบเซลฟี่สําหรับการจับคู่ใบหน้าหรือการประมาณอายุ คุณสมบัตินี้จะสร้างเฟรมการตรวจสอบสูงสุดสี่เฟรมเพื่อการตรวจสอบโดยมนุษย์และเส้นทางการตรวจสอบ
ฉันควรใช้ Face Liveness แทนชื่อผู้ใช้และรหัสผ่านหรือไม่
เราไม่แนะนําให้ใช้ Face Liveness และ Face Matching แทนชื่อผู้ใช้/รหัสผ่าน เราขอแนะนําให้ใช้ Face Liveness และ Face Matching เป็นวิธีรองหรือขั้นตอนเสริมสําหรับชื่อผู้ใช้/รหัสผ่านเพื่อเพิ่มความปลอดภัยอีกชั้น
คุณจัดการกับไบแอสใน Face Liveness ได้อย่างไร
Face Liveness ได้รับการเทรนและทดสอบโดยใช้ชุดข้อมูลที่แสดงลักษณะใบหน้าและโทนสีผิวที่หลากหลายของมนุษย์ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงชุดข้อมูลของวิดีโอเซลฟี่ที่เรามีป้ายกํากับข้อมูลประชากรที่เชื่อถือได้ เช่น เพศ อายุ และโทนสีผิว
วิดีโอผู้ใช้ที่ Face Liveness ประมวลผลจะถูกจัดเก็บหรือไม่ ฉันจะเลือกไม่ยินยอมให้ข้อมูลถูกจัดเก็บได้อย่างไร
Face Liveness อาจจัดเก็บและใช้วิดีโอเซลฟี่ที่ประมวลผลเพื่อจัดหา บํารุงรักษา และปรับปรุงคุณสมบัติเท่านั้น เว้นแต่คุณจะเลือกที่จะไม่ยินยอม หากต้องการดูข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่ Rekognition Data Privacy
Face Liveness คิดราคาอย่างไร
Face Liveness มีราคาตามการตรวจสอบแต่ละครั้ง หากต้องการดูข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่หน้าราคา Amazon Rekognition
ทรัพยากร
ก. TBD
ข. TBD
ค. TBD
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับราคาของ Amazon Rekognition