Trong bài viết cuối cùng của chúng tôi, "Sinh trắc học giọng nói cho ngân hàng tư nhân và quản lý tài sản: Cảm giác an toàn sai lầm?", Chúng tôi đã khám phá lý do tại sao sinh trắc học giọng nói đang bị người tiêu dùng, chính phủ và các nhà hoạch định chính sách trên toàn thế giới đặt câu hỏi. Bài báo đã xác định rằng chống lại mối đe dọa ngày càng tăng của AI tạo ra, giọng nói được định vị là phương thức sinh trắc học dễ sao chép nhất.
Bây giờ, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào những nhược điểm chính xác của sinh trắc học giọng nói. Sau đó, chúng ta sẽ khám phá sinh trắc học khuôn mặt như một phương pháp xác thực thay thế – một phương pháp cung cấp bảo mật nâng cao chống lại bối cảnh mối đe dọa đang phát triển đồng thời mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch.
Nhược điểm của sinh trắc học giọng nói
Các tổ chức tài chính đã tìm cách đáp ứng nhu cầu về trải nghiệm kỹ thuật số toàn diện, thuận tiện trong quản lý tài sản và các tổ chức ngân hàng tư nhân của họ. Điều này đã liên quan đến việc xoay trục theo hướng giới thiệu, đầu tư và dịch vụ khách hàng từ xa.
Công nghệ sinh trắc học giọng nói đã được chứng minh là không đáng tin cậy với âm thanh tổng hợp ngày càng tiên tiến, hiệu quả và dễ tiếp cận: các cuộc tấn công nhân bản giọng nói đang lan tràn. Sinh trắc học giọng nói cũng đã bị chỉ trích vì không đáp ứng được kỳ vọng về hiệu suất và khả năng tiếp cận.
Hãy chia nhỏ các vấn đề chính với xác thực bằng giọng nói:
Mức độ đảm bảo thấp; Không phù hợp để giới thiệu người dùng
Một trong những thách thức với sinh trắc học giọng nói là xác định rằng giọng nói mẫu ban đầu là xác thực và nó thuộc về danh tính dự định - không có nguồn hoặc tài liệu nhận dạng đáng tin cậy để xác minh từ xa. Ngay cả khi thu được mẫu chính hãng, các mẫu ghi danh có thể không đủ đa dạng hoặc có thể không thể hiện đầy đủ sự thay đổi giọng nói của một cá nhân, điều này có thể dẫn đến khó khăn trong việc xác định chính xác. Cuối cùng, công nghệ giọng nói sinh trắc học không đảm bảo rằng một cá nhân là người mà họ tuyên bố - chỉ có giọng nói khớp với mẫu gốc. Theo logic này, sinh trắc học giọng nói không thể đảm bảo điểm rủi ro cao nhất trong hành trình của người dùng: giới thiệu. Do đó, nó cung cấp khả năng bảo vệ hạn chế chống lại các loại gian lận danh tính phổ biến và gây tổn hại nhất: deepfake và gian lận danh tính tổng hợp. Lỗ hổng cơ bản này rất quan trọng đối với bảo mật của tổ chức dịch vụ tài chính; Không có khả năng ràng buộc danh tính kỹ thuật số với một người trong thế giới thực có nghĩa là các tổ chức tài chính phải dựa vào các phương pháp khác để thiết lập mức độ đảm bảo cao.
Mối quan tâm về bảo mật
Sinh trắc học giọng nói đặc biệt dễ bị deepfake và các cuộc tấn công phương tiện tổng hợp, có khả năng dẫn đến truy cập trái phép hoặc đánh cắp danh tính. Các tác nhân đe dọa thậm chí đã phát triển các dịch vụ nhân bản giọng nói, với các công cụ có sẵn để mua trên Telegram. Điều này báo hiệu sự xuất hiện của dịch vụ nhân bản giọng nói (VCaaS).
Vấn đề về khả năng sử dụng
Sinh trắc học giọng nói có thể bị ảnh hưởng xấu bởi một số điều kiện y tế hoặc khuyết tật ảnh hưởng đến các mẫu lời nói, khiến một số cá nhân khó hoặc không thể sử dụng công nghệ một cách hiệu quả. Các cá nhân có thể không phải lúc nào cũng nói rõ ràng hoặc nhất quán, điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống. Giọng nói thay đổi theo thời gian, đó là vấn đề. Ngoài ra, ai đó có thể bị câm, hoặc bị cúm / bệnh tật - một nhà cung cấp sinh trắc học giọng nói hàng đầu thừa nhận rằng "nếu một người bị viêm thanh quản, thì hệ thống sinh trắc học giọng nói sẽ gặp khó khăn khi khớp với giọng nói".
Mối quan tâm về quyền riêng tư
Trong khi sử dụng xác thực giọng nói, bạn có thể bị nghe lén - làm cho nó ít phù hợp hơn để sử dụng công khai. Điều này cũng làm tăng mối quan tâm về khả năng tiếp cận, vì mọi người có thể không thoải mái khi nói to.
Độ chính xác và độ tin cậy tương đối thấp
Công nghệ sinh trắc học giọng nói nhạy cảm với các yếu tố môi trường, chẳng hạn như tiếng ồn xung quanh lớn, chất lượng của micrô hoặc tình trạng của micrô, suy giảm âm thanh và trạng thái cảm xúc hoặc tình trạng thể chất của người nói. Những yếu tố này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống thoại sinh trắc học, dẫn đến tỷ lệ chấp nhận hoặc từ chối sai kém.
Thay thế cho giọng nói: Công nghệ xác minh khuôn mặt sinh trắc học
Làm thế nào công nghệ sinh trắc học khuôn mặt có thể phá vỡ những nhược điểm khác nhau của sinh trắc học giọng nói?
Thứ nhất, khuôn mặt có thể được xác minh dựa trên các tài liệu nhận dạng của chính phủ. Giọng nói không thể. Điều này có nghĩa là bạn có thể thiết lập một nguồn sự thật để khớp với danh tính từ xa và đảm bảo các số nhận dạng liên quan đến người đó được cơ quan pháp lý xác nhận.
Thứ hai, sinh trắc học khuôn mặt hoàn toàn có thể truy cập được ngay cả đối với người dùng khiếm thị. Theo định nghĩa, sinh trắc học giọng nói yêu cầu người dùng nói - có nghĩa là không phải tất cả người dùng đều có thể sử dụng sản phẩm.
Ngoài ra, sinh trắc học khuôn mặt là một công nghệ trưởng thành và có các tiêu chuẩn hiệu suất của các tổ chức chính phủ và các cơ quan tiêu chuẩn. Thiếu một bảng xếp hạng độc lập, khách quan cho hiệu suất sinh trắc học giọng nói.
Không phải tất cả các xác minh khuôn mặt sinh trắc học đều được tạo ra như nhau
Có một số điểm khác biệt chính mà iProov sử dụng để đi trước các phương pháp bảo mật khác và các nhà cung cấp khác. Điều này bao gồm, mặc dù không giới hạn ở:
- Bảo mật năng động, phát triển và hiểu biết về các mối đe dọa: Phòng thủ chống lại AI tạo ra không thể tĩnh, bởi vì sự phát triển của AI vốn đã năng động - liên tục phát triển và phát triển, thường tự kiểm tra dựa trên chính các công cụ được sử dụng để phát hiện chúng. Bảo mật sinh trắc học phải học hỏi từ các mối đe dọa trên cơ sở liên tục và được quản lý tích cực 24/7.
- Phân phối dựa trên đám mây: Công nghệ xác minh được phân phối qua đám mây cho phép giám sát mối đe dọa theo thời gian thực. Nó cũng cho phép các biện pháp phòng thủ được cập nhật nhanh chóng và hiệu quả (phía máy chủ) khi cần thiết, thay vì chờ đợi các bản vá thủ công.
- Công nghệ sinh trắc học một lần: Sinh trắc học một lần - được cấp bằng sáng chế bởi iProov - đảm bảo rằng người dùng từ xa không chỉ 'sống' tại thời điểm giới thiệu mà còn xác minh trong thời gian thực, sử dụng công nghệ dựa trên khoa học, với phản ứng thách thức ngẫu nhiên để phân biệt giữa phương tiện tổng hợp và người trực tiếp, thời gian thực.
Những điểm khác biệt này rất cần thiết để bảo vệ chống lại AI tạo ra và bối cảnh mối đe dọa ngày càng tăng. Giải pháp xác minh khuôn mặt sinh trắc học phù hợp có thể tạo thành công nghệ nền tảng cho toàn bộ vòng đời nhận dạng của khách hàng, trong khi sinh trắc học giọng nói chỉ có thể đóng một vai trò hạn chế, không đáng tin cậy.
Sinh trắc học giọng nói so với công nghệ sinh trắc học khuôn mặt: Tóm tắt
Với những lo ngại nêu trên, những rủi ro do nhân bản giọng nói trong lĩnh vực dịch vụ tài chính đòi hỏi sự chú ý và hành động ngay lập tức. Sinh trắc học khuôn mặt là giải pháp thay thế tốt nhất.
Bởi vì có rất ít dữ liệu vốn có trong bản ghi âm giọng nói, cuối cùng không thể phân biệt giữa thật và giả. Do sự dễ dàng đã được chứng minh trong việc phá vỡ xác thực giọng nói bằng âm thanh tổng hợp trong các trường hợp sử dụng dịch vụ tài chính và thiếu sự đảm bảo mà công nghệ mang lại, sinh trắc học giọng nói chỉ nên được sử dụng trong các tình huống rủi ro rất thấp.
Bằng cách chuyển từ xác thực sinh trắc học giọng nói sang sinh trắc học khuôn mặt để giới thiệu và xác thực hoặc sử dụng cả hai công nghệ, các tổ chức dịch vụ tài chính có thể đạt được sự đảm bảo cao hơn rằng khách hàng từ xa là người mà họ tuyên bố. Điều này có thể làm giảm gian lận và tội phạm tài chính, giảm thiểu rủi ro không tuân thủ quy định và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về công nghệ xác minh khuôn mặt sinh trắc học của iProov - hoặc cách chuyển đổi từ sinh trắc học giọng nói sang khuôn mặt - bạn có thể liên hệ với chúng tôi hoặc đặt bản demo trực tiếp tại đây.
Blog tiếp theo của chúng tôi sẽ xem xét cách các tổ chức có thể chuyển đổi khỏi sinh trắc học giọng nói và chi tiết hơn về các điểm khác biệt cụ thể tách biệt công nghệ xác minh khuôn mặt iProov với các nhà cung cấp khác.
Đọc tiếp theo: Từ giọng nói sang mặt mũi: Chuyển đổi xác thực sinh trắc học của bạn
