vi
en
Liveness Detection là công nghệ tiên tiến giúp xác minh sự sống của người dùng, đảm bảo rằng mẫu sinh trắc học được cung cấp là từ người thật, có mặt trực tiếp tại thời điểm quét. Bài viết này của FPT.AI sẽ giúp bạn hiểu rõ Liveness Detection là gì và cách công nghệ này bảo vệ các giải pháp định danh điện tử (eKYC) và các hệ thống sinh trắc học khỏi các hình thức giả mạo tinh vi.
>>>> XEM CHI TIẾT HƠN: Generative AI là gì?
Liveness Detection là gì?
Liveness Detection, hay còn gọi là Xác minh tính sống, là công nghệ sử dụng các thuật toán AI để xác minh rằng một mẫu sinh trắc học (như khuôn mặt, dấu vân tay, hoặc mống mắt) được ghi nhận từ một đối tượng sống, có mặt thực tế tại thời điểm quét, chứ không phải từ các hình thức giả mạo như hình ảnh in, video, hoặc mặt nạ 3D. Công nghệ này ngày càng quan trọng trong các lĩnh vực cần xác minh nhanh và chính xác như sinh trắc học hay định danh điện tử (eKYC).
Thuật ngữ “Liveness Detection” được gián tiếp tạo ra bởi nhà toán học nổi tiếng người Anh Alan Turing vào năm 1950, khi ông mô tả về cách máy tính thể hiện hành vi “như người” trong tình huống tương tác của thí nghiệm Turing Test. Tuy nhiên, một số nguồn lại cho rằng khái niệm này được nhắc đến lần đầu bởi chuyên gia bảo mật thông tin người Mỹ, Dorothy E. Denning, vào năm 2001. Bà cho rằng một hệ thống sinh trắc học hiệu quả không chỉ cần nhận diện đối tượng mà còn phải phát hiện được dấu hiệu của sự sống trong đối tượng đó.
Ngày nay, Liveness Check đã phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo và các phương pháp xác minh sinh trắc học. Công nghệ này có thể áp dụng vào các hình thức bảo mật như nhận diện khuôn mặt, lấy dấu vân tay, giọng nói và mống mắt, giúp các tổ chức và doanh nghiệp ngăn chặn hiệu quả các hành vi gian lận và giả mạo trong quá trình xác minh danh tính khách hàng.
>>> XEM NGAY: Công nghệ nhận diện gương mặt trong ngân hàng và 4 ứng dụng thực tiễn
Các công nghệ hình thành nên Liveness Detection là gì?
Các công nghệ hình thành nên Liveness Detection là gì? Liveness Detection sử dụng nhiều công nghệ tiên tiến để Xác minh tính sống thông qua các đặc điểm sinh trắc học và phản ứng tự nhiên của cơ thể. Dưới đây là các công nghệ chính trong Liveness Detection:
- Challenge & Response (Thử thách & Phản hồi): Yêu cầu người dùng thực hiện các hành động theo chỉ dẫn như nháy mắt, quay đầu, hoặc cười để xác minh sự sống. Công nghệ này giúp ngăn chặn việc sử dụng ảnh tĩnh hoặc video để đánh lừa hệ thống.
- Depth & Motion Perception (Nhận thức độ sâu và chuyển động): Áp dụng công nghệ nhận dạng 3D để kiểm tra độ sâu và chuyển động của khuôn mặt người dùng, đảm bảo hệ thống có thể phân biệt giữa khuôn mặt thật và ảnh in 2D. Công nghệ này tạo ra bản đồ 3D khuôn mặt để tăng độ chính xác trong quá trình nhận dạng.
- Machine Learning và Artificial Intelligence (Học máy và trí tuệ nhân tạo): Sử dụng các thuật toán để so sánh mẫu sinh trắc học thu thập được với mẫu đã đăng ký trước đó. Công nghệ AI và Machine Learning cũng cho phép hệ thống nhận ra các thay đổi tự nhiên trên khuôn mặt, như sự thay đổi của tóc, đeo kính, hoặc sự phát triển của râu.
>>> TÌM HIỂU: Ứng dụng định danh khách hàng điện tử eKYC tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Cách thức hoạt động của Liveness Detection
Liveness Detection hoạt động bằng cách phân tích các đặc điểm không tự nhiên của khuôn mặt, chẳng hạn như ảnh 2D giấy, mặt nạ giấy, các hình nộm; đồng thời phát hiện các loại mặt nạ silicon hoặc cao su và tông màu da nhân tạo, moiré noise (một hiện tượng xuất hiện khi hai mô hình có cấu trúc lặp lại, chẳng hạn như đường kẻ hoặc lưới, chồng chéo lên nhau và tạo ra các hoa văn lượn sóng hoặc vằn vện) hoặc bóng đổ không tự nhiên trong hình ảnh. Công nghệ này còn có thể phát hiện các tín hiệu nhân tạo trong giọng nói hoặc các đặc trưng nhân tạo trong âm thanh.
Để thực hiện điều này, mạng nơ-ron nhân tạo, được huấn luyện trên hàng trăm nghìn hình ảnh khuôn mặt với các bối cảnh khác nhau, sẽ được sử dụng để nhận diện các chi tiết nhân tạo đặc trưng của hình ảnh giả mạo. Bản đồ khuôn mặt 2D hoặc 3D cũng sẽ được tạo ra. Trong đó, bản đồ 2D dùng cho kiểm tra thụ động (Passive Liveness) còn bản đồ 3D được dùng để kiểm tra chủ động (Active Liveness).
>>> KHÁM PHÁ: eKYC có an toàn không? Giải pháp chống giả mạo từ FPT.AI
Sự khác biệt giữa Active Liveness Detection và Passive Liveness Detection
Active Liveness Detection (Xác minh thực thể sống chủ động) và Passive Liveness Detection (Xác minh thực thể sống thụ động) là hai phương pháp xác minh sự sống của người dùng dựa trên mức độ tham gia của họ. Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa hai phương pháp này:
| Tiêu chí so sánh | Active Liveness Detection (Chủ động) | Passive Liveness Detection (Thụ động) |
| Khái niệm | Yêu cầu người dùng thực hiện một chuỗi hành động theo yêu cầu của hệ thống để xác minh họ là người thật. | Xác minh thực thể sống ngầm trong quá trình xác minh mà không yêu cầu người dùng thực hiện bất kỳ hành động nào. |
| Cách thức hoạt động | Người dùng phải thực hiện các thao tác như quay đầu, mỉm cười, hoặc nhìn theo đối tượng chuyển động trên màn hình, đọc một dãy số,… | Hệ thống sử dụng các kỹ thuật AI để phân tích đặc điểm sinh trắc học, như độ sâu, ánh sáng và kết cấu da, từ một bức ảnh hoặc video được chụp sẵn. |
| Ưu điểm | Độ bảo mật cao vì yêu cầu thao tác từ người dùng, giúp ngăn chặn các hành vi giả mạo phức tạp như deepfake. | Mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch và tiện lợi, không yêu cầu thao tác từ người dùng. |
| Nhược điểm | Người dùng cần thực hiện nhiều thao tác, có thể mất thời gian và gây bất tiện. | Dễ bị đánh lừa hơn khi gặp phải các hình thức giả mạo tinh vi, đặc biệt là với những thiết bị có chất lượng camera không cao. |
| Ứng dụng thực tiễn | Thường được áp dụng cho các dịch vụ yêu cầu bảo mật cao như ngân hàng, tài chính và dịch vụ công nghệ nhạy cảm. | Được dùng phổ biến trong các ứng dụng cần đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà như eKYC, các ứng dụng thương mại điện tử và truyền thông xã hội. |
Hybrid Liveness Detection lai là phương pháp kết hợp ưu điểm của cả Active và Passive Liveness Detection. Phương pháp này linh hoạt, tiện lợi nhưng vẫn đảm bảo bảo mật cao vì chỉ yêu cầu người dùng thực hiện thao tác bổ sung trong trường hợp không đủ dữ liệu để xác minh sự sống. Hybrid Liveness Detection đang trở nên phổ biến trong các lĩnh vực cần cân bằng giữa trải nghiệm người dùng và bảo mật cao, như các dịch vụ tài chính và xác thực danh tính trực tuyến.
>>> XEM THÊM: Facematch AI – Giải pháp Xác thực khuôn mặt quan trọng trong quy trình eKYC
Tại sao Liveness Detection là phần không thể thiếu trong eKYC và sinh trắc học?
Trong bối cảnh công nghệ số phát triển mạnh mẽ, các tổ chức tài chính và doanh nghiệp ngày càng phải đối mặt với các thủ đoạn lừa đảo tinh vi. Nhu cầu về công nghệ xác minh danh tính đáng tin cậy, đảm bảo an toàn cho cả người dùng và doanh nghiệp, trở nên cấp thiết.
Liveness Detection đáp ứng tốt yêu cầu này nhờ khả năng chống gian lận cao, giúp ngăn chặn các hình thức giả mạo như ảnh in, video hoặc deepfakes. Công nghệ này đảm bảo người dùng đang thực sự tương tác với hệ thống, giảm thiểu nguy cơ gian lận và bảo vệ tài sản.
Việc tích hợp Liveness Detection vào eKYC còn giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình xác minh danh tính trực tuyến, giảm nhu cầu khách hàng đến trực tiếp văn phòng mà vẫn đảm bảo khách hàng thật sự có mặt trong quá trình xác minh. Đặc biệt, trong các giao dịch có rủi ro cao, Liveness Detection cung cấp lớp bảo mật vững chắc, bảo vệ người dùng khỏi các hành vi gian lận và lỗ hổng bảo mật.
Công nghệ này không chỉ là một lớp bảo mật mà còn trở thành yếu tố không thể thiếu trong các hệ thống eKYC và xác thực sinh trắc học hiện đại, vừa đảm bảo độ tin cậy, an toàn vừa duy trì trải nghiệm người dùng mượt mà.
>>> XEM THÊM: Video eKYC gia tăng hàng rào bảo mật cho các giải pháp KYC
FPT.AI tích hợp công nghệ Liveness Detection và các thuật toán học sâu (Deep Learning) vào giải pháp FPT AI eKYC để xác minh danh tính người dùng trong quá trình eKYC. Người dùng chỉ cần thực hiện các thao tác đơn giản như nháy mắt, mỉm cười hoặc xoay đầu để hệ thống xác nhận sự sống, đồng thời đảm bảo họ thực sự hiện diện bằng cách phân tích và so khớp khuôn mặt người dùng với hình ảnh đã đăng ký qua API Facematch. Quá trình xác minh này chỉ mất vài giây, với độ chính xác trên 95%, nhờ sử dụng GPU NVIDIA T4.
FPT AI eKYC cũng đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật quốc tế, giúp các tổ chức tài chính tuân thủ quy định quản lý rủi ro. Đây là giải pháp lý tưởng cho các dịch vụ tài chính nhạy cảm và có độ rủi ro cao, mang lại an ninh cao cho quá trình số hóa dịch vụ. Các ngân hàng lớn như VPBank đã triển khai thành công, không chỉ giảm thời gian và chi phí vận hành mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng khi khách hàng có thể mở tài khoản hoặc thực hiện giao dịch trực tuyến nhanh chóng mà không cần đến văn phòng.
Trong bối cảnh công nghệ số phát triển và các mối đe dọa về an ninh mạng ngày càng gia tăng, Liveness Detection đã trở thành yếu tố thiết yếu trong xác thực danh tính điện tử (eKYC) và các ứng dụng sinh trắc học. Với độ chính xác trên 95% và khả năng bảo mật cao, FPT.AI Liveness Detection đang là công cụ tối ưu giúp các doanh nghiệp tại Việt Nam đảm bảo an toàn và độ tin cậy trong các giao dịch trực tuyến, đồng thời nâng cao hiệu quả vận hành và thu hút khách hàng.
Để tìm hiểu thêm bạn hãy truy cập website: FPT.AI hoặc liên hệ với chúng tôi qua hotline: 1900 638 399 và email: support@fpt.ai để được tư vấn chi tiết.
>>> KHÁM PHÁ THÊM:
- AI tạo sinh là gì? Xu hướng công nghệ Generative AI trong giai đoạn 2024-2027
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? 3 Ứng dụng thực tế của NLP
- ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free
- AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot
