Поскольку обнаружение презентационных атак становится всё более известным как важный элемент любой биометрической системы, используемой для предотвращения мошенничества или обеспечения безопасности, ID R&D опубликовала справочную информацию, которая поможет заказчикам и внедренцам понять, как измеряется эффективность этой технологии.
Как и точность в биометрических системах, эффективность обнаружения презентационных атак иногда понимается неправильно и представляется, например, в виде одного процента, выражающего «когда это работает».
Технический документ ID R&D знакомит с концепциями частоты ошибок классификации атак (APCER) и частоты ошибок классификации добросовестных презентаций (BPCER), а также с тем, как они используются.
«Обнаружение презентационных вложений: Измерение эффективности с помощью APCER и BPCER» доступно для скачивания. В ней проводится аналогия с измерениями ошибок для биометрических алгоритмов: частота ложного совпадения и частота ложного несоответствия (FMR и FNMR), а также частота ложного принятия и частота ложного отклонения (FAR и FRR).
«Они похожи, но есть причины, по которым у нас есть три набора коэффициентов ошибок», – поясняется в документе.
За разделами, посвящёнными проверке статистических гипотез и частоте ошибок в биометрии, следует раздел, посвящённый частоте ошибок при атаках на презентацию. Вводится концепция кривых DET («компромисс между ошибками обнаружения»), а также предоставляется глоссарий, который поможет читателям разобраться в технических моментах.
ID R&D предлагает PAD для голосовых и лицевых биометрических модальностей с помощью «пассивных» проверок, о которых компания говорила в предыдущем техническом документе.
Компания также работала с BixeLab над разработкой тестирования смещения для определения живучести, результаты которого были обнародованы ранее в этом году.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Chris Burt