Szczegoly

Nie jest tajemnicą, że oszustwa związane z tożsamością to rosnący problem. Liczba nieuczciwych transakcji, masowych naruszeń danych i przypadków kradzież tożsamości stale rośnie, ponieważ hakerzy i oszuści stają się coraz bardziej wyrafinowani. Rozwiązania do skanowania dokumentów tożsamości mają swoje słabe i mocne strony: niektóre skanują po prostu kod kreskowy lub kod QR, podczas, gdy bardziej niezawodne oprogramowanie przeprowadza testy, aby upewnić się, że identyfikator nie jest sfałszowany. Sztuczna inteligencja i techniki uczenia maszynowego umożliwiają dokładne przetwarzanie weryfikację i uwierzytelnianie tożsamości na dużą skalę.

Dokumenty tożsamości, takie jak dowody osobiste, paszporty i prawa jazdy, są skanowane w celu przetestowania różnych elementów dowodu tożsamości, zarówno stacjonarnie, jak i zdalnie za pomocą urządzeń mobilnych. Niektóre testy uwierzytelniania obejmują potwierdzenie autentycznego tekstu mikrodruku i nici magnetycznych, testy ważności danych, weryfikację papieru i atramentu, porównanie OCR z kodami kreskowymi i paskami magnetycznymi oraz biometrię lub rozpoznawanie twarzy w celu powiązania osoby z danymi identyfikacyjnymi.

Korzystanie z uczenia maszynowego (ML) – lub automatyzacji – tworzy bardziej wydajny i dokładny proces niż poleganie na nieprzeszkolonej osobie weryfikującej dokument. Rozwiązania oparte o ML powinny zawierać anonimowy wewnętrzny mechanizm gromadzenia danych, zdolny do przechowywania informacji o działaniu i wydajności oprogramowania. Ten proces – jeśli jest zautomatyzowany – oszczędza czas i poprawia jakość wyników.

Istnieją tysiące rodzajów dokumentów tożsamości: paszporty, dowody osobiste, prawa jazdy, legitymacje wojskowe, karty stałego pobytu, etc. oraz dziesiątki tysięcy metod ich weryfikacji. Skuteczne uwierzytelnianie ID opiera się na gromadzeniu metadanych w procesie ich rozpoznawania. Zamiast zawierać informacje o przetwarzanym dokumencie, te metadane zawierają informacje o uruchomionych procesach oraz szczegóły i wyniki tych procesów. Analizując te informacje, oprogramowanie może wykrywać złożone wzorce i generować natychmiastowy wynik testu. Gdy system weryfikacji autentyczności dokumentów optymalizuje wydajność oprogramowania i biblioteki w oparciu o uczenie maszynowe, wynikiem jest zwiększona niezawodność odczytu i uwierzytelniania.

Wykorzystanie uczenia maszynowego do rozróżniania autentycznych od fałszywych dokumentów jest niezwykle ważne. Jednak bez nadzoru logika algorytmów może wykluczać identyfikatory, które nie są podrobione. Istnieje wiele powodów dla których dowód tożsamości może nie przejść testu uwierzytelnienia, mimo iż jest ważny: zużycie, uszkodzenia fizyczne, błędy lub wady produkcyjne, drobne zmiany projektowe, a nawet różnice w sposobie produkcji.

Większość państw używa centralnego systemu produkcji dokumentów, choć wobec licznych ataków terrorystycznych i zagrożeń klęsk żywiołowych nie jest to idealne rozwiązanie. Biorąc pod uwagę, że te identyfikatory drukowane są na maszynach o różnych stopniu zużycia, często występują anomalie związane z jakością druku lub błędami druku. Często zdarza się, że cała partia identyfikatorów zawiera błędy produkcyjne.

Oprogramowanie musi zatem uwzględniać fakt, że identyfikatory mogą być zużyte lub uszkodzone, ale nadal ważne. Niezbędna jest zatem solidna biblioteka, z którą można porównać takie dokumenty – dostęp do obszernej i regularnie aktualizowanej biblioteki skraca czas, jaki oprogramowanie potrzebuje na porównanie wzorców oraz maksymalizuje możliwości ekstrakcji danych i uwierzytelniania.

Eksploracja danych, częściowo nadzorowana przez uczenie maszynowe i analizę regresji pętli sprzężenia zwrotnego uwierzytelniania identyfikatorów tożsamości jest możliwa dzięki:

• badaniu dużych baz danych i przetwarzania przydatnych informacji,
• częściowym nadzorowaniu procesów uwierzytelniania, polegającego na zautomatyzowanym uczeniu maszynowym,
• analizie regresji, która nieustannie testuje i sprawdza wyniki celem ulepszenia algorytmów uwierzytelniania.

Nowe dane, wprowadzane do algorytmów uwierzytelniania identyfikatorów tożsamości i testowane pod kątem wyników ich autentyczności nazywane jest pętlą sprzężenia zwrotnego. W miarę wprowadzania nowych danych pętla sprzężenia zwrotnego sprawdza, czy wyniki są spójne i poprawiają efektywność. Wynik te są następnie wprowadzane do algorytmów, aby oprogramowanie mogło działać sprawniej.

Metody weryfikacji tożsamości obejmują również biometrię, taką jak rozpoznawanie twarzy lub głosu. Metody te nie tylko są pasywne (nie wymagają zapamiętywania haseł, ani innych danych), ale również stanowią bardziej rygorystyczne zabezpieczenia bezpieczeństwa.

Rozwiązania bezpieczeństwa biometrycznego wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego. Dzięki technologii uczenia maszynowego oprogramowanie może modelować duże ilości złożonych danych.

Przeszkoleni specjaliści korzystający z oprogramowania weryfikującego autentyczność dokumentów mogą interweniować, aby zapobiec nieprzyjemnym doświadczeniom obywateli, gdy oprogramowanie oznaczy legalny dokument jako fałszywy. W przypadku, gdy oprogramowanie nie uwierzytelni prawidłowo dokumentu, specjalista może podjąć próbę określenia autentyczności dokumentu na podstawie znanych zabezpieczeń.

Kluczem do sukcesu jest szybkie zrozumienie, które elementy procesu weryfikacji są newralgiczne, a które mogą generować niepotrzebne sytuacje stresogenne. Synergia algorytmów uwierzytelniania dokumentów połączona z uczeniem maszynowym i ludzką detekcją to na chwilę obecną rozwiązanie, które zapewnia możliwie największą skuteczność weryfikacji tożsamości.