Генеративті жасанды интеллект пен дипфейктердің дамуымен қаржы секторы клиенттерді қашықтан сәйкестендіру кезінде алаяқтықтың бұрын-соңды болмаған қатерімен бетпе-бет келді. Инженер Сейілбек Мықтыбеков негізін қалаған отандық Beyne.ai DeepTech-компаниясы тірі адамды цифрлық қолдан жасалған бейнеден ажырата алатын биометриялық верификацияның озық нейрожелілік платформасын жасап шығарды.
Liveness Detection және секундтың үлесіндегі верификация
Beyne.ai алгоритмдері компьютерлік көрудің ең күрделі міндеттерін нақты уақыт режимінде шешеді:
- Спуфингтен қорғау (Anti-Spoofing): смартфондар экрандарынан түсірілген фотоларды, басып шығарылған маскаларды, синтетикалық дипфейктер мен силикон төсемдерді 99.8% дәлдікпен анықтау;
- Мемлекеттік ID-мен салыстыру: жеке куәліктердің мәтіндік деректерін тану және бейнекамера ағынында адамның жүзін лезде валидациялау;
- SDK және API арқылы икемді интеграция: цифрлық KYC модулін банктік мобильді қосымшаларға, микрокредиттеу сервистеріне және режимдік нысандардың БӨЖ (СКУД) жүйелеріне кіріктіру.
Astana Hub мойындауы және Startup Radar каталогының 100-жобасы
Beyne.ai стартапы Digital Bridge форумында Astana Hub Battle жеңімпаздары мен финалистерінің қатарына еніп, Қазақстанның финтех секторы үшін биометриялық шешімдердің негізгі жеткізушісі мәртебесін бекітті. Жоба Startup Radar тізілімінде елдің үздік жүз технологиялық стартапының тізімін символдық түрде қорытындылайды.
Liveness Detection қалай жұмыс істейді: пассивті және белсенді қорғаныс алгоритмдері
Заманауи биометриялық жүйелерде клиенттерді қашықтан сәйкестендіру қауіпсіздігі көпдеңгейлі компьютерлік көруге негізделеді. Камера алдында нақты адамның бар екенін тексерудің екі іргелі әдісі қолданылады:
- Пассивті тексеру (Passive Liveness): пайдаланушы қосымша әрекеттер жасамайды. Нейрожелілік модель терідегі жарықтың спектрлік таралуын, көз қарашығының микроқозғалысын, тереңдік пен текстураны лезде талдайды. Бұл тәсіл банктік қосымшаларда клиентті тіркеу барысында өте ыңғайлы және жоғары конверсияны сақтайды.
- Белсенді тексеру (Active Liveness): жүйе кездейсоқ динамикалық сценарийлерді орындауды сұрайды (жымию, көзді қысу, басты бұру), бұл алдын ала жазылған бейнелер мен виртуалды камералар арқылы дипфейктерді жіберуге тосқауыл қояды.
- ISO/IEC 30107-3 халықаралық стандарты: алгоритмдер биометриялық жүйенің физикалық маскаларға, силикон төсемдерге және жоғары ажыратымдылықтағы экрандарға төзімділігін бағалайтын жаһандық Presentation Attack Detection (PAD) регламентіне сәйкес келеді.
Beyne.ai биометриясы бойынша жиі қойылатын сұрақтар (FAQ)
1. Liveness Detection деген не және ол Қазақстан банктері үшін неге өте маңызды?
Liveness Detection — онлайн несие беру және қашықтан шот ашу кезінде бейне ағынын фотосуреттермен, маскалармен немесе цифрлық дипфейктермен ауыстыруды жоққа шығаратын адамның нақты қатысуын тексеру технологиясы.
2. Beyne.ai нейрожелісі жалған бейнеағындарды қалай анықтайды?
Жүйе смартфон экранынан шағылысқан жарықтың физикалық қасиеттерін, кадрлардың жаңару жиілігін, қысу артефактілерін және беттің микромимикасын талдап, тіпті ең күрделі синтетикалық дипфейктерді 99%-дан астам дәлдікпен анықтайды.
3. Шешім қолданыстағы банктік инфрақұрылымға қалай біріктіріледі?
Платформа кроссплатформалық мобильді SDK (iOS, Android) және серверлік REST API арқылы жеткізіледі, бұл биометриялық бақылауды банктік қосымшалар мен СКУД жүйелеріне жылдам кіріктіруге мүмкіндік береді.
