Integration mit einem Liveness Detection SDK

Wie funktioniert die Lebendigkeitserkennung?

Die Lebenderkennungstechnologie nutzt Bewegungsanalyse und hochentwickelte Algorithmen, um die physische Anwesenheit eines Nutzers während der biometrischen Authentifizierung oder Verifizierung zu bestätigen. Diese Verifizierungsschritte, sogenannte Lebenderkennungsprüfungen, bestätigen die tatsächliche Interaktion einer Person. Systeme erkennen beispielsweise aktiv Mikrobewegungen wie unwillkürliches Blinzeln und Zuckungen der Gesichtsmuskulatur, um die Anwesenheit einer lebenden Person zu überprüfen.

Die Lebenderkennung senkt aktiv das Datenschutzrisiko, indem sie ausschließlich authentische biometrische Daten erfasst. Ohne diese Funktion erleichtern Unternehmen es Personen mit böswilligen Absichten, Sicherheitssysteme mithilfe gefälschter Darstellungsmethoden, wie beispielsweise manipulierten biometrischen Daten (Selfies), zu umgehen.

Arten von Lebenderkennungssystemen

Verfahren zur Lebenderkennung lassen sich in zwei Haupttypen unterteilen: aktive und passive Lebenderkennung. Erstere nutzt Reaktionen auf Bildschirmanzeigen, wie Blinzeln und Lächeln. Die passive Lebenderkennung hingegen erfolgt im Hintergrund mithilfe fortschrittlicher Algorithmen, die natürliche Lebenszeichen erkennen, ohne dass eine Benutzerinteraktion erforderlich ist.

Jede Lebenderkennungsmethode hat unterschiedliche Anwendungsfälle. Aktive Lebenderkennung bietet beispielsweise eine hohe Identitätssicherheit und wird üblicherweise für Personen oder Regionen mit hohem Risiko eingesetzt. Unternehmen nutzen hingegen passive Lebenderkennung, wenn sie einen reibungslosen und schnelleren Identitätsprüfungsprozess für Nutzer mit geringem Risiko bevorzugen.

Was ist Presentation Attack Detection (PAD)?

UNTERLAGE Die Technologie zur Erkennung von Präsentationsangriffen (PATH) ist eine entscheidende Betrugspräventionstechnologie, die eine Schlüsselrolle bei der biometrischen Verifizierung spielt. Sie hilft dabei, betrügerische Versuche, sich unbefugten Zugriff auf eine Plattform, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu verschaffen, zu identifizieren und zu blockieren.

Um dies zu erreichen, kombinieren fortschrittliche PAD-Technologien passive und aktive Lebenderkennung, um sicherzustellen, dass eine echte Person den biometrischen Verifizierungsprozess durchführt. Darüber hinaus haben globale Regulierungsbehörden, wie beispielsweise die … Task Force Finanzielle Maßnahmen (FATF), Die Nutzung von Liveness-Technologie wird daher gefördert. Diese Entwicklung unterstreicht die wachsende Notwendigkeit, Unternehmen und Verbraucher vor der Zunahme betrügerischer Angriffe und Spoofing-Attacken zu schützen.

Arten von Präsentationsangriffen

Mit der Weiterentwicklung der Technologie sind neue Techniken für Präsentationsangriffe entstanden. Einige dieser Angriffe lassen sich jedoch nur mit modernsten Identitätsprüfungslösungen erkennen, die Lebendigkeitsprüfungen beinhalten. Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem sie kontinuierlich aus großen Datensätzen lernt, um neue Angriffsmuster zu erkennen und die Mechanismen zur Erkennung von Spoofing-Angriffen stetig zu verbessern.

Moderne Lösungen erkennen aktiv Spoofing-Artefakte. Zu diesen Artefakten gehören künstliche Hauttöne, ungleichmäßige Gesichtsbehaarung und die Texturanalyse des Gesichts eines Nutzers, die für betrügerische Versuche missbraucht werden. Beispielsweise fordert ein gängiges Challenge-Response-Verfahren den Nutzer auf, zu blinzeln oder zu lächeln, um zu bestätigen, dass er eine lebende Person und kein statisches Bild oder eine Maske ist.

Angriffe auf gedruckte Fotopräsentationen

Dies sind die einfachsten Formen von Spoofing. Ohne PAD-Technologie können Angreifer Authentifizierungsprozesse per Gesichtserkennung leicht umgehen, indem sie gedruckte Ausweisdokumente oder Bilder einer anderen Person vorlegen. Aus diesem Grund ist ein Live-Upload während der biometrischen Echtheitserkennung für die Verbesserung der Sicherheit von entscheidender Bedeutung.

Replay-Versuche und Deepfake-Angriffe

Deepfake- oder Replay-Angriffe finden statt, wenn der Angreifer ein aufgezeichnetes Video abspielt oder dem Gesichtsauthentifizierungssystem ein digitales Bild präsentiert. Deepfakes sind eine ausgeklügelte Form synthetischer Medien, die bei Präsentationsangriffen verwendet werden. Sie werden mithilfe fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens erstellt, wodurch sie ohne fortschrittliche PAD-Methoden schwer zu erkennen sind.

3D-Maskenpräsentationsangriffe

Diese treten auf, wenn Betrüger eine 3D-Maske mit den physischen Merkmalen ihres Opfers verwenden, um biometrische Systeme zu täuschen. Diese Masken werden oft anhand eines Abdrucks des Gesichts des Opfers hergestellt, um die biometrischen Gesichtsmerkmale des echten Benutzers mit hoher Präzision nachzubilden. Weitere Informationen zu PAD finden Sie unter Erkennung von Präsentationsangriffen: Ein umfassender Leitfaden.

Integration mit einem Liveness Detection SDK

Software Development Kits (SDKs) sind Entwicklungswerkzeuge für Entwickler, die spezifische Funktionen für ein bestimmtes System bereitstellen. SDKs sind so konzipiert, dass sie sich problemlos in bestehende Software integrieren lassen und somit flexible Werkzeuge für Entwickler darstellen. Die meisten IDV-SDKs enthalten bereits integrierte Algorithmen zur Lebenderkennung. Wenn Sie einen Anbieter suchen, sollten Sie sich daher unbedingt über die Funktionen des von Ihnen verwendeten SDKs informieren. 

Viele SDKs zur Lebenderkennung verarbeiten biometrische Daten lokal, um Datenschutz und Datensicherheit zu verbessern. Die Verwendung mehrerer biometrischer Daten, wie z. B. Gesichts- und Fingerabdruckerkennung, zählt zu den sichersten Methoden der biometrischen Authentifizierung, und einige SDKs unterstützen diese verschiedenen Modalitäten.

88% aller im Jahr 2023 entdeckten Deepfake-Fälle fanden im Krypto-Sektor statt.

Diese Zahl ist alarmierend, insbesondere wenn man bedenkt, dass viele Kryptobörsen keine Lebenderkennung im Rahmen ihres KYC-Onboarding-Prozesses anbieten. Unabhängig vom Kryptobereich nimmt die Anzahl von Deepfakes und gefälschten Identitäten jedoch monatlich zu. Strenge KYC-Integrationen sind daher unerlässlich, um sich vor böswilligen Personen zu schützen.

Liveness-Erkennung: Web- und Mobile-SDKs

Die Anpassung eines Web- oder mobilen SDK ist für Unternehmen, die ein nahtloses, markengerechtes Benutzererlebnis bieten möchten, von entscheidender Bedeutung. Entwickler können jeden Schritt des Überprüfungsprozesses anpassen, beispielsweise den Einführungsbildschirm, die Einstellungen zur Dokumenterfassung und vieles mehr.

Entwickler können diese Funktion nutzen, um sicherzustellen, dass sich die Überprüfung der Echtheit reibungslos in den restlichen IDV-Ablauf integriert. So wird ein nahtloses und benutzerfreundliches Erlebnis ermöglicht, das eine qualitativ hochwertige Überprüfung garantiert. Richtig gebrandete SDKs stärken nicht nur die Markenbekanntheit, sondern schaffen auch Vertrauen bei den Benutzern, eine wichtige Praxis für robuste, moderne Strategien zur Kundengewinnung.

Häufige Anwendungsfälle und Branchen

Die Lebenderkennungstechnologie ist zentral für sichere Identitäts- und Biometriesysteme. Sie ermöglicht es Unternehmen festzustellen, ob es sich um einen legitimen Nutzer oder einen Angreifer handelt, der das System täuschen will. Insbesondere regulierte Branchen wie Finanzinstitute nutzen sie für sicheres Online-Banking und die Registrierung von Nutzern aus der Ferne. Darüber hinaus setzen Regierungsbehörden sie ein, um den sicheren Zugang zu elektronischen Reisepässen und digitalen Diensten zu verbessern. 

Für digital ausgerichtete Unternehmen, darunter E-Commerce- und Krypto-Plattformen, bietet die biometrische Lebenderkennung Schutz vor Präsentationsangriffen und gewährleistet gleichzeitig eine reibungslose Nutzererfahrung. Diese Lösung validiert das Gesicht des autorisierten Nutzers in Echtzeit und verstärkt so die Anti-Spoofing-Methoden bei gleichzeitig erhöhter Kundenzufriedenheit, Sicherheit und Vertrauen.

ComplyCube Web-SDK

Das Web-SDK von ComplyCube ist eine für die Benutzererfahrung (UX-optimierte) Schnittstelle, die einen leicht verständlichen Verifizierungsprozess ermöglicht. Die Integration umfasst zwei Schritte:

• Generieren eines SDK-Tokens, um das sichere Senden von Daten über das SDK an die ComplyCube-Plattform zu ermöglichen.
• Anschließend wird das SDK zur nahtlosen Integration in den Code Ihrer Plattform eingebunden.

ComplyCube Mobile SDK

Das mobile SDK bietet Benutzern das reibungsloseste Onboarding- und Authentifizierungserlebnis für Kunden. Mit einer intelligenten, anpassbaren UX in der App Ihrer Plattform. Mobile SDKs bieten mehrere Vorteile, wie zum Beispiel:

• Intuitive UX
• PAD (Level 2) Lebendigkeit
• RFID-Authentifizierung
• Automatische Dokumenten- und biometrische Erfassung
• Personalisierung und Branding
• Internationale Reichweite

IDV- und Liveness-Erkennungslösungen von ComplyCube

Die branchenführenden Identitätsüberprüfungslösungen von ComplyCube mit erweiterter Lebendigkeitserkennung sind PAD Level 2-zertifiziert und gehören damit zu den weltweit widerstandsfähigsten Lösungen gegen betrügerische Angriffe. Viele Unternehmen auf der ganzen Welt, die ihr IDV- und Lebendigkeitserkennungs-SDK integriert haben, konnten ihre Betrugsraten deutlich senken und den Zeit- und Kostenaufwand für die Einarbeitung neuer Benutzer verringern.

Ein wichtiger Vorteil des KYC-Anbieters ist die Anpassbarkeit seiner Lösungen. Sobald Ihre Plattform in die Technologie des Anbieters integriert ist, ist er Marktführer bei der Bereitstellung maßgeschneiderter Pakete, die die Entwicklung und Skalierung Ihres Unternehmens nach Ihren Wünschen unterstützen.

Starten Sie noch heute ein Gespräch

ComplyCube unterstützt weltweit Hunderte von Unternehmen, indem es deren Geschäftswachstum durch sichere und reibungslose Lösungen zur Kundengewinnung fördert. So kann sich Ihr Team auf die wichtigsten Initiativen für Ihr Unternehmen konzentrieren. Wenn Sie eine zuverlässige Lösung gegen Spoofing suchen, kontaktieren Sie noch heute einen Spezialisten von ComplyCube.