Команда університету Великого залізничного району вирішує проблему шахрайства з розпізнаванням обличчя, оснащуючи фінансову боротьбу з шахрайством "вогняним оком"

Від масштабного будівництва розумних міст до мобільних додатків для входу — технологія розпізнавання обличчя, як знакова технологія штучного інтелекту, завдяки своїй зручності та ефективності швидко проникла у сфери фінансових платежів, громадської безпеки, урядових послуг, комерційного маркетингу та інших галузей, ставши однією з «стандартних» складових цифрової трансформації.

Однак, у той час як швидко поширюються «розпізнавання обличчя для зняття готівки» та «оплата за допомогою розпізнавання обличчя», фінансові термінали для ідентифікації стикаються з безпрецедентними безпековими викликами. Зображення обличчя можна високоточно відтворити за допомогою паперових фотографій, електронних екранів, 3D-моделей голови та навіть DeepFake відео, що ускладнює традиційні системи розпізнавання. Традиційні системи легко проникають через «атаки на обличчя», що спричиняє зростання кількості фінансових шахрайств і суттєво підриває довіру до систем штучного інтелекту у фінансах.

У відповідь на сучасні основні атаки з підробки за допомогою штучного інтелекту команда професора Ю Цзитонга з Великого затоки, використовуючи ключові технології великих моделей, розробила більш інтелектуальні, універсальні та високобезпечні технології визначення живого обличчя за допомогою інтелектуальних методів збору та зображення, багатофункціональних гетерогенних біометричних ознак для захисту від підробки. Вони створили модуль з алгоритмовою моделлю, що формує програмно-апаратну систему для електронної та інтелектуальної обробки, здатну визначати живе обличчя за секунди з точністю понад 99.9%, а також видавати відповідний аналітичний звіт.

Ю Цзитонг — доцент з Великого затоки, який довгий час займається дослідженнями у галузі мікро-візуальних обчислень та мультимодальних базових моделей. За словами Ю, спочатку технологія розпізнавання обличчя широко застосовувалася для розблокування телефонів, обліку відвідувань та безпеки, але сценарії були досить обмеженими. Після магістратури він працював у компанії з безпеки протягом року, що допомогло глибше зрозуміти застосування технології у галузі безпеки та виявити її недоліки у алгоритмах та архітектурі моделей.

Під час навчання у Фінляндії та Сінгапурі команда Ю запропонувала алгоритм підсилення слабкої інформації в просторі за допомогою оператора центральної різниці згортки, що підвищує стійкість моделей до високоточного обману обличчя та змінних умов навколишнього середовища, успішно застосувавши його у сфері протидії шахрайству з обличчями.

На думку Ю Цзитонга, сучасні технології розпізнавання обличчя вже перенасичені, що спричиняє витік особистої інформації та зростання випадків шахрайства з використанням штучного інтелекту. Виявлення живого обличчя стало найважливішим і найскладнішим етапом у системах інтелектуальних фінансових терміналів і є основою захисту національної фінансової безпеки.

Зі швидким розвитком розумних фінансів у країні банки швидко переходять від традиційних відділень до інтелектуальних терміналів, таких як автоматичні касові апарати (ATM), віддалені відео-каси (VTM) та розумні касири (STM). Інтелектуальні фінансові термінали вже є важливою частиною національної фінансової інфраструктури, безпосередньо впливаючи на доступність та зручність фінансових послуг, а також на стабільність фінансової та інформаційної безпеки країни, виконуючи роль першої лінії захисту від системних ризиків і забезпечуючи довіру до транзакцій.

«Зараз технології визначення живого обличчя швидко розвиваються завдяки глибокому навчанню, але ключові елементи — високобезпечні алгоритми, стійкі моделі міжрасових ознак, детекція фізіологічних сигналів — досі домінують у Європі та Америці. Внутрішній рівень розвитку значно відстає, виникають проблеми з високоточною ідентифікацією підроблених зразків, недостатньою здатністю до міжрасової генералізації, слабкою інтеграцією мультимодальних даних та алгоритмічною реалізацією», — зазначив Ю Цзитонг.

Він додав, що наразі технології AI для заміни обличчя та 3D-друку дозволяють підробляти деталі обличчя з високою точністю, але традиційні текстури та оптичні ознаки мають високий рівень помилкових спрацьовувань і не досягають фінансових стандартів безпеки. Внутрішні алгоритми здебільшого базуються на одній шкірі або сценах, що знижує точність розпізнавання темних шкір та іноземних користувачів, обмежуючи міжнародне застосування. Існуючі рішення здебільшого покладаються на зовнішні ознаки, такі як RGB, інфрачервоні та глибокі зображення, але використовують їх недостатньо ефективно у неконтактних фізіологічних сценаріях, а пояснюваність моделей і їх стійкість до складних умов залишаються низькими. Алгоритми протидії шахрайству здебільшого залишаються на рівні академічних досліджень або програмного забезпечення, ще не створено самостійних інтелектуальних пристроїв із патентами та можливістю масового виробництва.

У контексті глобалізації та інтелектуалізації фінансів необхідно подолати ці бар’єри, створивши автономну, безпечну, надійну та універсальну систему протидії шахрайству з обличчями.

Як один із центрів виробництва фінансового обладнання та інновацій у галузі штучного інтелекту, за останні п’ять років Гуандун активно використовує технології розпізнавання обличчя та протидії шахрайству як рушійні сили нової хвилі розвитку фінтеху.

Зосереджуючись на «ключових технологіях протидії шахрайству з обличчями та розробці високобезпечних інтелектуальних фінансових терміналів», команда Ю Цзитонга з Великого затоки веде системні дослідження у напрямках посилення слабких сигналів у просторі та часі, мультимодальної міждоменної адаптації, фізіологічних ознак для визначення живого обличчя, прагнучи забезпечити високоточну ідентифікацію та аутентифікацію у складних умовах та серед різних груп, створюючи нове покоління міжнародних, експортних інтелектуальних протидіючих шахрайству терміналів.

У сфері визначення живого обличчя команда Ю розробила технологію, схожу на 3D-об’єктиви, що підвищує зручність захоплення та взаємодії з обличчями. На сьогодні їхня система протидії шахрайству з обличчями є лідером у країні за надійністю та швидкодією, має гарну взаємодію з користувачами та міжнародну адаптивність, здатна вирішувати проблеми міжрасових та міжетнічних відмінностей, — зазначив Ю Цзитонг.

Фактично, розроблена командою Ю система інтегрованих та промислових застосувань у сфері інтелектуального фінансового протидії шахрайству базується на алгоритмічних дослідженнях і створила повний автономний ланцюг «алгоритм-апаратна частина-система» для системи протидії шахрайству з обличчями, що дозволяє реальне часове виявлення та обробку на краю мережі. Вона включає функції розпізнавання облич, виявлення шахрайства, ідентифікацію та шифровану комунікацію, що дозволяє масове виробництво фінансових протидіючих пристроїв. Наразі ця система вже впроваджена у таких ключових фінансових установах, як Китайський промисловий банк, і успішно застосовується у Південно-Східній Азії, маючи широкі перспективи для міжнародного застосування.

Ю додав, що завдяки інноваціям у мультимодальній інтеграції та міждоменній адаптації система вирішила проблему довіри до розпізнавання живого обличчя у складних умовах, досягла наукових та інженерних проривів і промислового впровадження. Проект отримав позитивну оцінку від Гуандунського товариства з графіки та зображень, продемонструвавши створення інноваційних технологій та здобуття патентів, що відповідають світовому рівню; зокрема, технології мультивізуальних ознак для протидії шахрайству з обличчями та міждоменної адаптації визнані світовими лідерами.

За даними, обладнання за цим проектом вже застосовується у фінансових пристроях групи Гуандунського телебачення та радіомовлення, за три роки реалізовано продажів на суму понад 1.814 мільярдів юанів, чистий прибуток склав понад 72,6 мільйонів юанів, що забезпечило перше місце на внутрішньому ринку та третю позицію у світі за масштабами.