La detección de vida pasiva es más segura y fluida en comparación con la detección activa, según demuestran los datos

Durante el proceso de incorporación de nuevos clientes a distancia, la verificación biométrica es solo uno de los pasos que las organizaciones deben realizar. Es igualmente importante comprobar que el cliente está presente y no está intentando engañar al sistema con un ataque de presentación.

Las primeras tecnologías PAD de «detección de vida activa» se centraban en enseñar a los usuarios a reaccionar voluntariamente a las instrucciones como, por ejemplo, inclinar la cabeza de una determinada manera o seguir con la mirada un objeto que se movía aleatoriamente (este era el método usado en las primeras iteraciones del kit de herramientas de incorporación digital de Innovatrics). Estos métodos, aunque eficaces hasta cierto punto, pueden ser engañados con un poco de esfuerzo e ingenio.

Más recientemente, los proveedores tecnológicos han ideado métodos de detección de ataques de presentación más avanzados. Estos nuevos métodos entran en la categoría de «detección de vida pasiva», ya que no requieren que el usuario realice ninguna acción para que el algoritmo pueda calcular su puntuación de vida. Aquí es donde las cosas empiezan a ponerse interesantes.

La detección de vida pasiva usa técnicas de aprendizaje profundo de reconocimiento de imágenes para distinguir un rostro real de una imagen. El conjunto de formación contiene muchos vectores de suplantación diferentes: fotografías impresas, máscaras impresas, máscaras 3D y capturas de pantalla de un móvil u ordenador.

Los datos muestran al ganador

Entonces, ¿qué enfoque es mejor en las aplicaciones del mundo real como la incorporación remota? Las pruebas que hemos recopilado de docenas de despliegues son concluyentes. Uno de nuestros clientes pioneros inició su proyecto utilizando la detección de vida activa y luego, en el 2020, decidió pasarse a la detección de vida pasiva. ¿El resultado?

• Detección de vida activa: el 63 % de los clientes completaron correctamente este paso con una media de 13 segundos
• Detección de vida pasiva: el 99,9 % de los clientes completaron correctamente este paso con una media de 1 segundo

Al introducir la detección de vida pasiva, simultáneamente mejoramos la experiencia de incorporación del usuario y aumentamos la seguridad global de la aplicación.

Además, cuando ejecutamos el algoritmo de detección de vida pasiva en su base de datos existente (de más de 30 millones de imágenes de incorporación), descubrimos que aproximadamente el 1 % de todas las incorporaciones previas se habían completado con la ayuda de un ataque de presentación. Consciente de esta información, nuestro cliente pudo cerrar estas cuentas, protegiendo su negocio de posibles fraudes.

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