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ShieldID

लाइवनेस डिटेक्शन

एक जीवित व्यक्ति। उसकी फ़ोटो नहीं।

Face Match चलने से पहले, ShieldID आवेदक से उसके अपने फ़ोन पर एक छोटी, निर्देशित चुनौती पूरी करवाता है: यह साबित करती है कि कोई असली, मौजूद, त्रिआयामी व्यक्ति कैमरा थामे हुए है, जिसे कम से कम दस फ़्रेम में 478 चेहरे के लैंडमार्क पर ट्रैक किया जाता है। स्थिर फ़ोटो, वीडियो रीप्ले या मास्क इसे पास नहीं कर सकता।

सक्रिय चुनौती

ऐसी चुनौती जिसे केवल जीवित चेहरा ही पूरा कर सकता है।

आवेदक से यादृच्छिक क्रम में कुछ स्वाभाविक गतिविधियों के छोटे समूह में से एक या अधिक करने को कहा जाता है, जबकि फ्रंट कैमरा चेहरे के 478 बिंदुओं को 3D में ट्रैक करता है।

पलकें झपकाना

जानबूझकर आँख बंद करना और फिर खोलना, जिसे फ़्रेमों के क्रम में आँख के आकार से मापा जाता है।

बाएँ मुड़ें / दाएँ मुड़ें

सिर केंद्र से एक ओर घूमता है, फिर — यह हिस्सा मायने रखता है — वापस आता है।

सिर हिलाना

सिर नीचे और ऊपर झुकता है, ऐसी गति जो कोई सपाट छवि पैदा नहीं कर सकती।

मुस्कुराना

चेहरे के भाव में वास्तविक बदलाव, जिसे चेहरे की अपनी गति से आँका जाता है, न कि किसी स्थिर मुस्कान से।

चुनौती को आँकने से पहले कम से कम दस फ़्रेम आवश्यक हैं। एक अकेली फ़ोटो, चाहे जैसे भी प्रस्तुत की जाए, पास होने के लिए कभी पर्याप्त फ़्रेम नहीं दे सकती।

वापसी क्यों मायने रखती है

केंद्र में वापसी ही पूरी बात है।

मुड़ने की चुनौती केवल "क्या सिर बगल में घूमा" पर नहीं रुकती। चुनौती गिनी जाने से पहले यह आवश्यक है कि सिर कैमरे के सामने उस मोड़ के मध्य-बिंदु से आगे वापस आए।

प्रिंट की हुई फ़ोटो या बगल में पकड़ा गया फ़ोन मुड़ने के पहले आधे हिस्से की नकल कर सकता है, उसे झुकाइए तो कोण बदल जाता है। लेकिन वह फिर सहजता से खुद को कैमरे की ओर वापस नहीं मोड़ सकता, क्योंकि उसके पीछे हिलने वाला कोई चेहरा नहीं है। वापसी की शर्त ही गर्दन पर घूमते जीवित सिर को लेंस के सामने झुकाई गई सपाट छवि से अलग करती है।

हर सेल्फ़ी पर तीन अलग-अलग जाँचें

तीन स्वतंत्र जाँचें, हर सेल्फ़ी पर, हर बार।

सक्रिय चुनौती के साथ, तीन और जाँचें खुद सेल्फ़ी को देखती हैं कि कहीं उसमें इस बात के संकेत तो नहीं कि वह किसी जीवित व्यक्ति की है ही नहीं। हर जाँच की रिपोर्ट अलग से दी जाती है, किसी एक अपारदर्शी स्कोर में कभी नहीं मिलाई जाती।

Anti-spoof

प्रेज़ेंटेशन-अटैक डिटेक्शन, जो सबसे आम हमले पर केंद्रित है: किसी और का चेहरा दिखाती प्रिंट की हुई फ़ोटो या फ़ोन स्क्रीन को कैमरे के सामने पकड़ना।

डीपफ़ेक डिटेक्शन

दो-मॉडल का समूह उन आर्टिफ़ैक्ट्स को खोजता है जो AI से बने या फ़ेस-स्वैप किए गए वीडियो छोड़ जाते हैं, ऐसे संकेत जिन्हें अकेला क्लासिफ़ायर चूक जाने की अधिक संभावना रखता है।

3D-मास्क / प्रिंट / रीप्ले डिटेक्शन

अधिक कठिन मामलों के लिए खास तौर पर बनी अलग जाँच: प्रिंट किया हुआ मास्क, ढाला गया 3D मास्क, या असली आवेदक के रिकॉर्ड किए वीडियो को दोबारा चलाती स्क्रीन।

शोर के प्रति सहनशील, स्पूफ़ पर सख़्त

धुँधला फ़ोन कैमरा कोई सुरक्षा ख़तरा नहीं है। हम उसे वैसा ही मानते हैं।

फ़ोन कैमरे हर दिन असली चेहरों को कंप्रेस करते हैं, गलत रोशनी देते हैं और धुंधला कर देते हैं। हर सीमा-रेखा वाले परिणाम को अस्वीकार करने से ईमानदार आवेदक हमलों को रोकने की तुलना में कहीं अधिक बार विफल होंगे।

  • सीमा के बीच के स्कोर, जैसे सामान्य कंप्रेशन और रोशनी से पैदा होते हैं, विफलता मानने के बजाय सहन किए जाते हैं।
  • केवल उच्च-विश्वास वाला स्पूफ़ या नकली निर्णय ही जाँच को विफल करता है। सीमा-रेखा वाला परिणाम किसी असली आवेदक से संदेह का लाभ नहीं छीनता।
  • नतीजा: खराब रोशनी के कारण दोबारा फ़ोटो लेने के लिए लौटाए जाने वाले लोग कम, और कैमरे को वास्तव में धोखा देने की कोशिश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए अधिक कठिन मानक।

हर जाँच चलती है, हर बार

कोई सशुल्क टियर नहीं। कोई टॉगल नहीं। हर वेरिफ़िकेशन, हर बार।

सक्रिय लाइवनेस, एंटी-स्पूफ़, डीपफ़ेक डिटेक्शन और मास्क डिटेक्शन हर एक वेरिफ़िकेशन पर, हर प्लान में चलते हैं। ऐसा कोई सस्ता टियर नहीं है जो इनमें से किसी को छोड़ दे, और न ही कोई सेटिंग जो पैसे बचाने के लिए किसी को बंद कर दे।

4हर सत्यापन पर किए जाने वाले चेकActive liveness, anti-spoof, deepfake and mask detection. Every plan.

ख़तरों का कवरेज

हर हमला कैसा दिखता है, और उसे क्या रोकता है।

सीधी-सादी भाषा में, स्कोरकार्ड नहीं। जहाँ कोई ख़तरा लाइवनेस की समस्या है ही नहीं, वहाँ हम यह साफ़ कह देते हैं।

छह प्रेज़ेंटेशन-अटैक परिदृश्य और हर एक को निशाना बनाने वाला ShieldID चेक।
ख़तरायह क्या हैइसे क्या रोकता है
फ़ोटोकैमरे के सामने पकड़ी गई प्रिंट की हुई या स्क्रीन पर दिखाई गई स्थिर फ़ोटो।सक्रिय चुनौती इसे रोकती है, क्योंकि सपाट छवि कहने पर पलक नहीं झपका सकती, मुड़कर लौट नहीं सकती, सिर नहीं हिला सकती या मुस्कुरा नहीं सकती, और एंटी-स्पूफ़ डिटेक्शन इसका समर्थन करता है।
स्क्रीन रीप्लेअसली आवेदक का रिकॉर्ड किया हुआ वीडियो, जो दूसरी स्क्रीन पर चलाया जा रहा हो।3D-मास्क/प्रिंट/रीप्ले जाँच द्वारा सीधे लक्षित, एंटी-स्पूफ़ और डीपफ़ेक डिटेक्शन के साथ।
प्रिंटेड मास्कहमलावर के अपने चेहरे पर पहना या थामा गया सपाट, प्रिंट किया हुआ चेहरे का मास्क।3D-मास्क/प्रिंट/रीप्ले जाँच द्वारा सीधे लक्षित।
3D मास्ककिसी और के चेहरे से मेल खाने के लिए बनाया गया ढाला हुआ, त्रिआयामी मास्क।3D-मास्क/प्रिंट/रीप्ले जाँच द्वारा सीधे लक्षित, यह वह सबसे कठिन मामला है जिसके लिए इसे बनाया गया है।
डीपफ़ेक वीडियोकैमरे में डाला गया रियल-टाइम, AI से बना या फ़ेस-स्वैप किया हुआ वीडियो।दो-मॉडल डीपफ़ेक समूह द्वारा सीधे लक्षित, एंटी-स्पूफ़ डिटेक्शन के साथ।
उधार लिया गया दस्तावेज़एक जीवित, असली आवेदक चुनौती को ईमानदारी से पूरा करता है, पर किसी और का असली ID थामे हुए।यह लाइवनेस की समस्या नहीं है। लाइवनेस साबित करता है कि कोई असली व्यक्ति मौजूद है, यह नहीं कि वह कौन है। यही Face Match जाँचता है, उसी वेरिफ़िकेशन पर।

प्रमाणन

हम ऐसा बैज नहीं छापेंगे जो हमने अर्जित नहीं किया।

ISO/IEC 30107-3 जैसे लाइवनेस परीक्षण मानक मौजूद हैं, और हमने वह परीक्षण अभी पूरा नहीं किया है। "उद्योग में अग्रणी" जैसी अस्पष्ट पंक्ति से किसी प्रमाणन का आभास देने के बजाय, यहाँ बताया गया है कि हम वास्तव में कहाँ खड़े हैं।

  • आज हमारे पास कोई लाइवनेस या एंटी-स्पूफ़िंग प्रमाणन नहीं है।
  • परीक्षण पूरा होने पर हम अपनी परीक्षण स्थिति और उसकी तारीख़ प्रकाशित करेंगे, तब तक कोई मार्केटिंग दावा नहीं।
  • तब तक, यह पेज ठीक-ठीक बताता है कि क्या चलता है और हर जाँच किसे लक्षित करती है, ताकि आप कवरेज का खुद आकलन कर सकें।

प्रश्न

चैलेंज पर सीधे जवाब।

चुनौती को खुद देखें

एक sandbox वेरिफ़िकेशन चलाएँ और इसे मात देने की कोशिश करें।

पलकें झपकाएँ, मुड़ें, सिर हिलाएँ, मुस्कुराएँ, अपने ही फ़ोन पर, अपने ही sandbox सेशन में। Sandbox सेशन का कभी बिल नहीं बनता।