7 августа 2019 г. 18:16 | Новостной канал: Основной канал
 77

Как искусственный интеллект решает задачу идентификации личности

 

Злоумышленнику достаточно освоить азы использования компьютерной обработки изображений, чтобы онлайн вводить в заблуждение банки или страховые компании. Глобальные потери финансового рынка от действий мошенников в 2018 году достигли показателя в $35 млрд – это 17 млн пострадавших. Как этому противостоять? Путей, очевидно, два. Первый – сделать шаг назад, убрав электронных посредников между фининститутами и клиентами. Второй – вывести систему идентификации на недосягаемый для мошенников уровень.
 

И так как первый противоречит интересам добропорядочных клиентов, оптимальный выход – принять технологический вызов и гарантировать безопасность онлайн-инструментов. Лучшие перспективы в этом направлении имеют решения, созданные на основе искусственного интеллекта. 

Какая технология заменит sms-пароли 

В Казахстане удаленная идентификация клиента в основном построена на основе sms-паролей. Но с ними связано много рисков по причине давности самой технологии. К примеру, мошенники могут создать виртуальную копию сим-карты клиента, через которую получить код доступа к электронному счету жертвы. По этой причине недавно шесть крупнейших банков Германии заявили об отмене sms-паролей и переходе на более глубокие инструменты идентификации.
 

У нас же пока только передовые цифровые банки используют удаленную идентификацию клиента для открытия счета онлайн, выдачи кредита или кредитной карты путем предоставления клиентом фото документа, удостоверяющего личность, и своей фотографии или видео лица. Безусловно, это возможно сделать только с помощью технологической системы. Один из разработчиков такой системы – компания Oz Forensics. Некоторые аспекты этой работы для нас раскрыла Светлана Ефимова, сооснователь и операционный директор стартапа. 

Разоблачение цифрового мошенника: начало 

Проект начался три года назад с разоблачения поддельных документов, предоставленных страховой компании. Владелец редкого застрахованного автомобиля требовал компенсации в 9 млн рублей. Компания обратилась за помощью к Артему Герасимову, преподавателю компьютерной криминалистики (форензики) МИФИ. Эксперт создал алгоритм, который объединил известные способы оценки изображений, и быстро и эффективно доказал фальсификацию. 

«Распознать подделку может и человек, но он может ошибиться, а программные алгоритмы делают это быстрее и точнее, таким образом, мы помогаем нашим клиентам предотвратить цифровое мошенничество еще на стадии подачи документов и фото», – говорит Светлана Ефимова. 

По ее словам, технологии Oz Forensics в 99% случаев обнаруживают подделку в цифровом документе или фотографии. Секрет эффективности кроется в 12 алгоритмах анализа изображений. 
 

«Успех определяет качество технологии, поэтому важно иметь пул разработчиков, обладающих глубокими экспертными знаниями в области цифровой форензики, нейросетей, машинного обучения», – говорит Светлана. 

Она не раскрыла финансовые показатели стартапа, ограничиваясь такими данными: в 2016 году проект вышел на самоокупаемость и с тех пор ежегодно удваивает получаемую прибыль.

В руках мошенников ваше фото или видео – не безобидный инструмент 

Oz Forensics реализует биометрическое распознавание лиц и определение Liveness (живой человек или это фото или видео с другого устройства) при удаленной идентификации. Программа уже несколько лет работает в Аltyn Bank. 

«Совместный проект Oz Forensics и Altyn-i стал для нас не просто поводом для гордости, как пример успешного применения новых технологий в банковских бизнес-процессах, а реально позволил нам существенно повысить эффективность процесса онлайн-регистрации новых клиентов за счет увеличения точности и скорости реализации процедур безопасности на стороне банка» – комментирует Артем Туленов, директор департамента информационной безопасности АО «Altyn Bank». 

«Мы оцифровали процесс. Любой клиент банка может открыть счет, получить кредит и кредитную карту, отдыхая на пляже», – говорит Светлана Ефимова. 
 

При виртуальном обслуживании клиентов риски особенно высоки. Мошенники часто используют похожих людей или поддельные документы. Широкому распространению мошенничества способствует современная открытость приватной жизни. Через социальные сети мошенник может получить фотографию и использовать ее. Это так называемый спуфинг – когда изображение напрямую транслируется с экрана другого устройства. Обманным путем можно взять кредит, получить доступ к аккаунту и вывести деньги.
 

С помощью новомодных мобильных приложений для забавы можно сделать из фото видео и также использовать в таких же целях. Алгоритм распознавания спуфинга и определение Liveness – все это реализовано в Oz Forensics. Проект работает в трех направлениях: проверка биометрических данных лица с фото и видео и определение живого человека, проверка документа на валидность, проверка на цифровую подделку скана или фотографии. 
 

«Мы помогаем минимизировать процент цифрового мошенничества и автоматизируем процесс, чтобы организации могли ускорить работу с клиентами и получить прибыль», - объясняет Светлана Ефимова. 
 

Данный процесс невозможен без применения нейросетей, которые помогают добиться высокой точности определения идентичности лиц. Oz Forensics обладает исключительными сценариями и датасетами в этой области. Вписаться в глобальный рынок разработчиков Глобальный рынок подобных услуг Светлана Ефимова характеризует как растущий.
 

На нем пока не выделился монополист или просто доминирующая компания. Большинство игроков – интеграторы имеющихся решений очень небольшого количества вендоров, таких как Oz Forensics. Разработкой технологий распознавания лиц, а также верификации и идентификации по документам в основном занимаются компании из Израиля и США. Сейчас у Oz Forensics обширная клиентская география: Казахстан, Россия, страны Азии, Африки и Европы. Недавно открыт офис в США и подписан первый контракт. 
 

«Благодаря качеству нашей технологии мы можем стать одним из глобальных вендоров на рынке удаленной идентификации», – говорит Светлана Ефимова.


Источник
 

Media Forensic Software