{"id":20439,"date":"2024-07-02T15:50:41","date_gmt":"2024-07-02T15:50:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.complycube.com\/?p=20439"},"modified":"2024-07-08T16:02:02","modified_gmt":"2024-07-08T16:02:02","slug":"pratiques-anti-usurpation-didentite-pour-la-detection-de-la-presence-physique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.complycube.com\/fr\/liveness-detection-anti-spoofing-practices\/","title":{"rendered":"D\u00e9tection d'activit\u00e9\u00a0:\u00a0meilleures pratiques pour la s\u00e9curit\u00e9 anti-usurpation d'identit\u00e9"},"content":{"rendered":"


La d\u00e9tection biom\u00e9trique de l'activit\u00e9 est un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 pour stopper les attaques de pr\u00e9sentation, renforcer les syst\u00e8mes d'authentification faciale \u00e0 travers le monde en identifiant les attaques d'usurpation d'identit\u00e9, les vid\u00e9os deepfakes et d'autres formes de fraude \u00e0 l'identit\u00e9. Ce guide expliquera comment la d\u00e9tection de l'activit\u00e9 prot\u00e8ge les entreprises du monde entier gr\u00e2ce \u00e0 l'activit\u00e9 KYC qui analyse des \u00e9chantillons de donn\u00e9es biom\u00e9triques et identifie m\u00eame les signes de fraude les plus subtils.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u2019est-ce que la d\u00e9tection biom\u00e9trique de l\u2019activit\u00e9\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n

La d\u00e9tection biom\u00e9trique de l'activit\u00e9 est utilis\u00e9e pour renforcer les syst\u00e8mes biom\u00e9triques faciaux, ce qui rend plus difficile pour les fraudeurs de s'en sortir avec des attaques de pr\u00e9sentation et d'obtenir un acc\u00e8s illicite via des instruments tels que des photos imprim\u00e9es, des masques 3D et d'autres formes d'attaques par usurpation d'identit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Syst\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9 et de reconnaissance faciale solides<\/h2>\n\n\n\n

Les revenus du march\u00e9 de la reconnaissance faciale sont devrait atteindre $19.3B d\u2019ici 2032<\/a>, la protection des t\u00e9l\u00e9phones et des appareils \u00e9lectroniques \u00e9tant son utilisation la plus courante. Cependant, 7 gouvernements sur 10<\/a> d\u00e9pendent fortement de la technologie de reconnaissance faciale et l\u2019utilisent pour prot\u00e9ger des donn\u00e9es extr\u00eamement sensibles.<\/p>\n\n\n\n

La reconnaissance biom\u00e9trique a parcouru un long chemin depuis l'introduction de Touch ID en septembre 2013, ces syst\u00e8mes utilisant d\u00e9sormais commercialement la technologie de reconnaissance de l'iris et du visage, consid\u00e9r\u00e9e comme infaillible par beaucoup.<\/p>\n\n\n\n

Des recherches sur l'utilisation de la technologie de v\u00e9rification faciale dans 99 pays ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 70% des forces de police utilisent la technologie de reconnaissance faciale, ainsi que 60% des a\u00e9roports, 20% des \u00e9coles et pr\u00e8s de 80% des \u00e9tablissements bancaires et financiers<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\"D\u00e9tection<\/figure>\n\n\n\n

Analyse d'\u00e9chantillons biom\u00e9triques<\/h2>\n\n\n\n

La d\u00e9tection de la vivacit\u00e9 fonctionne en analysant des \u00e9chantillons biom\u00e9triques de selfies ou de vid\u00e9os soumis par les utilisateurs et am\u00e9liore la s\u00e9curit\u00e9 des m\u00e9thodes de v\u00e9rification d'identit\u00e9. Plusieurs aspects diff\u00e9rents sont examin\u00e9s lors de ces contr\u00f4les, notamment l'analyse du mouvement, qui analyse les mouvements pour identifier les signes de vie, ou l'analyse de la texture, qui consiste \u00e0 examiner les moindres d\u00e9tails du visage ou du doigt d'une personne.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage automatique et pr\u00e9vention de la fraude<\/h2>\n\n\n\n

L'IA d'apprentissage automatique est exploit\u00e9e dans la d\u00e9tection de l'activit\u00e9 pour identifier les signes d'une attaque de pr\u00e9sentation, comme la falsification de pixels, l'absence d'expressions faciales subtiles ou la texture de peau inauthentique sur le visage de l'utilisateur qui sugg\u00e8rent que l'utilisateur n'est pas physiquement pr\u00e9sent.<\/p>\n\n\n\n

\n

Ces subtiles diff\u00e9rences de texture sont souvent compl\u00e8tement invisibles \u00e0 l\u2019\u0153il humain, mais peuvent pourtant \u00eatre rep\u00e9r\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Les algorithmes de d\u00e9tection d'activit\u00e9 sont capables d'utiliser \u00e0 la fois des m\u00e9thodes de d\u00e9tection d'activit\u00e9 active et de d\u00e9tection d'activit\u00e9 passive, en fonction des besoins de l'organisation.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9tection de vivacit\u00e9 active<\/h2>\n\n\n\n

La d\u00e9tection d'activit\u00e9 active repose sur l'interaction de l'utilisateur avec le syst\u00e8me d'authentification, exigeant que les utilisateurs effectuent des mouvements sp\u00e9cifiques ou prononcent des mots sp\u00e9cifiques. Ces t\u00e2ches de d\u00e9fi-r\u00e9ponse prouvent que l'utilisateur est une personne r\u00e9elle en montrant des signes de vie. Cependant, cela peut s\u2019av\u00e9rer une exp\u00e9rience utilisateur moins positive, car le processus n\u00e9cessite une interaction de la part de l\u2019utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

La pierre angulaire des solutions de d\u00e9tection active de la vie est qu\u2019elles recherchent des signes de vie qui ne peuvent pas \u00eatre facilement reproduits par la fraude. L\u2019utilisation de plusieurs modalit\u00e9s, comme la reconnaissance vocale, l\u2019analyse des frappes au clavier et l\u2019examen des mouvements subtils de la bouche ou du visage, peut aider \u00e0 d\u00e9tecter les signes de vie, mais tout cela n\u00e9cessite une interaction de l\u2019utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

Ce type de processus d'authentification biom\u00e9trique garantit la s\u00e9curit\u00e9 et la robustesse v\u00e9rification d'identit\u00e9<\/a> en utilisant \u00e0 la fois l\u2019analyse du mouvement et l\u2019IA, et examinera souvent plus d\u2019une image.<\/p>\n\n\n\n

Caract\u00e9ristiques cl\u00e9s de la d\u00e9tection d'activit\u00e9 active<\/h2>\n\n\n\n