Blinzeln
Ein bewusstes Schließen und erneutes Öffnen der Augen, gemessen anhand der Augenform über die Abfolge der Frames.
Liveness-Erkennung
Eine lebende Person. Kein Foto einer Person.
Bevor Face Match überhaupt läuft, bittet ShieldID die antragstellende Person, auf ihrem eigenen Smartphone eine kurze, geführte Aufgabe zu absolvieren: Sie belegt, dass eine echte, anwesende, dreidimensionale Person die Kamera hält, erfasst über 478 Gesichtsmerkmalspunkte in mindestens zehn Frames. Ein Standfoto, eine Videowiedergabe oder eine Maske besteht nicht.
Die aktive Aufgabe
Eine Aufgabe, die nur ein lebendiges Gesicht bewältigen kann.
Die antragstellende Person wird aufgefordert, eine oder mehrere aus einer kleinen Auswahl natürlicher Bewegungen in zufälliger Reihenfolge auszuführen, während die Frontkamera 478 Punkte im Gesicht in 3D verfolgt.
Nach links drehen / nach rechts drehen
Der Kopf dreht sich von der Mitte weg und kehrt dann – und das ist entscheidend – zurück.
Nicken
Der Kopf neigt sich nach unten und oben, eine Bewegung, die ein flaches Bild nicht erzeugen kann.
Lächeln
Eine echte Änderung des Gesichtsausdrucks, bewertet anhand der Eigenbewegung des Gesichts, kein statisches Grinsen.
Mindestens zehn Frames sind erforderlich, bevor eine Aufgabe bewertet werden kann. Ein einzelnes Foto hat, egal wie es präsentiert wird, nie genug Frames, um zu bestehen.
Warum die Rückbewegung wichtig ist
Die Rückkehr zur Mitte ist der springende Punkt.
Eine Drehaufgabe endet nicht bei „Hat sich der Kopf seitlich bewegt“. Sie verlangt, dass der Kopf vor der Kamera über den Mittelpunkt dieser Drehung zurückkehrt, bevor die Aufgabe zählt.
Ein ausgedrucktes Foto oder ein seitlich gehaltenes Smartphone kann die erste Hälfte einer Drehung vortäuschen: Man neigt es, und der Winkel ändert sich. Es kann sich aber nicht gleichmäßig wieder zur Kamera zurückdrehen, weil kein Gesicht dahinter ist, das sich bewegen könnte. Die geforderte Rückbewegung unterscheidet einen lebendigen Kopf, der sich auf einem Hals dreht, von einem flachen Bild, das vor dem Objektiv geneigt wird.
Jedes Selfie, drei getrennte Prüfungen
Drei unabhängige Prüfungen, bei jedem Selfie, jedes Mal.
Zusätzlich zur aktiven Aufgabe untersuchen drei weitere Prüfungen das Selfie selbst auf Hinweise, dass es überhaupt keine lebende Person zeigt. Jede wird einzeln ausgewiesen, nie in einem einzigen undurchsichtigen Score gebündelt.
Anti-spoof
Presentation-Attack-Erkennung, ausgerichtet auf den häufigsten Angriff: das Hochhalten eines ausgedruckten Fotos oder eines Telefonbildschirms, der das Gesicht einer anderen Person zeigt.
Deepfake-Erkennung
Ein Ensemble aus zwei Modellen sucht nach den Artefakten, die KI-generierte oder per Face-Swap erzeugte Videos hinterlassen, also Signalen, die ein einzelner Klassifikator eher übersieht.
Erkennung von 3D-Masken / Ausdrucken / Wiedergaben
Eine eigene Prüfung, speziell für die schwierigeren Fälle entwickelt: eine gedruckte Maske, eine geformte 3D-Maske oder ein Bildschirm, der ein aufgezeichnetes Video der echten antragstellenden Person abspielt.
Tolerant gegenüber Rauschen, streng bei Spoofs
Eine körnige Smartphone-Kamera ist keine Sicherheitsbedrohung. Wir behandeln sie auch nicht so.
Smartphone-Kameras komprimieren, beleuchten falsch und verwischen echte Gesichter jeden Tag. Jeden grenzwertigen Messwert abzulehnen, würde ehrliche Antragstellende weit häufiger scheitern lassen, als es Angriffe stoppt.
- Werte im mittleren Bereich, wie sie bei üblicher Kompression und Beleuchtung entstehen, werden toleriert und nicht als Fehlschlag gewertet.
- Nur ein Spoof- oder Fälschungsurteil mit hoher Konfidenz lässt die Prüfung scheitern. Ein grenzwertiger Messwert nimmt einer echten antragstellenden Person nicht den Vertrauensvorschuss.
- Das Ergebnis: weniger Personen, die wegen schlechter Beleuchtung zu einer Wiederholung aufgefordert werden, und eine höhere Hürde für alle, die tatsächlich versuchen, die Kamera zu täuschen.
Jede Prüfung läuft, jedes Mal
Keine kostenpflichtige Stufe. Kein Schalter. Jede Verifizierung, jedes Mal.
Aktive Liveness, Anti-Spoofing, Deepfake-Erkennung und Maskenerkennung laufen bei jeder einzelnen Verifizierung und in jedem Tarif. Es gibt keinen günstigeren Tarif, der eine davon auslässt, und keine Einstellung, die eine davon abschaltet, um Geld zu sparen.
4Prüfungen bei jeder VerifizierungActive liveness, anti-spoof, deepfake and mask detection. Every plan.
Abdeckung von Bedrohungen
Wie jeder Angriff aussieht und was ihn stoppt.
Klare Sprache statt Bewertungsbogen. Wo eine Bedrohung gar kein Liveness-Problem ist, sagen wir das.
| Bedrohung | Was es ist | Was es stoppt |
|---|---|---|
| Foto | Ein gedrucktes oder auf einem Bildschirm angezeigtes Standfoto, das vor die Kamera gehalten wird. | Wird von der aktiven Aufgabe gestoppt, denn ein flaches Bild kann auf Aufforderung nicht blinzeln, sich drehen und zurückkehren, nicken oder lächeln, und zusätzlich durch die Anti-Spoofing-Erkennung abgesichert. |
| Bildschirmwiedergabe | Ein aufgezeichnetes Video der echten antragstellenden Person, das auf einem zweiten Bildschirm abgespielt wird. | Wird direkt von der Prüfung auf 3D-Masken/Ausdrucke/Wiedergaben erfasst, zusammen mit Anti-Spoofing- und Deepfake-Erkennung. |
| Gedruckte Maske | Eine flache, gedruckte Gesichtsmaske, die der Angreifer vor oder über seinem eigenen Gesicht trägt oder hält. | Wird direkt von der Prüfung auf 3D-Masken/Ausdrucke/Wiedergaben erfasst. |
| 3D-Maske | Eine geformte, dreidimensionale Maske, die dem Gesicht einer anderen Person nachempfunden ist. | Wird direkt von der Prüfung auf 3D-Masken/Ausdrucke/Wiedergaben erfasst, dem schwierigsten Fall, für den sie entwickelt wurde. |
| Deepfake-Video | Echtzeitvideo, KI-generiert oder per Face-Swap erzeugt, das in die Kamera eingespeist wird. | Wird direkt vom Zwei-Modell-Deepfake-Ensemble erfasst, zusammen mit der Anti-Spoofing-Erkennung. |
| Geliehenes Dokument | Eine lebende, echte antragstellende Person absolviert die Aufgabe ehrlich und hält dabei den echten Ausweis einer anderen Person. | Kein Liveness-Problem. Liveness belegt, dass eine echte Person anwesend ist, nicht welche Person. Das prüft Face Match bei derselben Verifizierung. |
Zertifizierung
Wir drucken kein Siegel ab, das wir uns nicht verdient haben.
Standards für Liveness-Tests wie ISO/IEC 30107-3 existieren, und wir haben diese Tests noch nicht abgeschlossen. Statt mit einer vagen Formulierung wie „branchenführend“ eine Zertifizierung anzudeuten, zeigen wir hier, wo wir tatsächlich stehen.
- Derzeit besteht keine Zertifizierung für Liveness oder Anti-Spoofing.
- Wir veröffentlichen unseren Teststatus und das Datum, sobald es so weit ist, und bis dahin keine Marketingbehauptung.
- Bis dahin beschreibt diese Seite genau, was läuft und worauf jede Prüfung abzielt, damit Sie die Abdeckung selbst beurteilen können.
Fragen
Klare Antworten zur Challenge.
Die Aufgabe selbst ausprobieren
Führen Sie eine Sandbox-Verifizierung durch und versuchen Sie, sie zu überlisten.
Blinzeln, drehen, nicken, lächeln, auf Ihrem eigenen Smartphone in Ihrer eigenen Sandbox-Sitzung. Sandbox-Sitzungen werden nie berechnet.