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事实上，身份核验时面临的主要考验即确定人脸是否为活人、是否为本人，多模态生物防伪与安全平台便可以有效解决这一问题，其整体技术方案囊括了视觉/听觉环境感知、人脸活体检测、人脸识别、声纹活体检测、声纹识别、核验决策引擎等方面。其中，人脸活体检测可以确保图像是实时采集自真人，而非翻拍翻录或伪造生成的数据。
得助多模态生物防伪与安全平台
在这方面，中关村科金得助综合运用了基于序列的唇语识别算法、基于静默人脸的活体算法和基于单帧图像的伪造人脸检测算法来解决活体检测问题。针对深度伪造，则运用混合专家模式，结合轻量线性方法找到最优阈值，该技术可以有效识破高伪造质量且低清晰度的困难样本。
同时，中关村科金通过自主研发的“得助多模态生物防伪与安全平台”顺利通过了信通院评估，并与腾讯云、百度、京东、蚂蚁集团等行业巨头共同被评为高级别的“优秀级”，成为首批通过人脸识别评估的公司，这标志着中关村科金多模态生物防伪与安全平台的人脸识别防伪能力已达到行业领先水平。
得助多模态生物防伪与安全平台具有全面防伪的能力，可以有效抵御六种攻击手段，即2D打印攻击、3D打印攻击，电子屏攻击，深度伪造攻击，语音重放&拼接攻击、链路数据劫持攻击。
举例来说，当前很多人脸伪冒案例都是熟人作案，相比运用道具对人脸识别系统进行攻击，利用熟人的面孔进行直接攻击也很常见，但多模态生物防伪与安全平台都可以将这些攻击一一破解。
比如，当有人趁熟人睡觉时进行人脸识别，多模态生物防伪与安全平台便能识别其中不合理之处，若人脸长期处于闭眼姿态，这会被认定为拒不配合的表现；如果在读数字时没有张嘴，将被认定为唇语动作与声音不相符；若底库储存了用户的声纹，也将比对声音是否与声纹相符。
得助多模态防伪落地场景多元
在关乎我们“钱袋子”的金融领域，人脸识别已成为市面上多数金融APP的“标配”，解锁、认证、支付、转账……无一不需“刷脸”。
随着监管越来越严格，金融机构在身份核验等领域也面临相应的监管合规要求。为筑牢人脸识别“防火墙”，截至目前，中关村科金已与多家银行、信托机构达成合作，通过多模态生物防伪与安全平台为机构提供安全可靠的人脸识别技术服务。
数据也体现了该产品强大的防伪能力。据中关村科金提供的数据显示，得助多模态生物防伪与安全平台人已抵御核身攻击150万+人次；静默活体检测准确度达到98.75%；人脸识别准确度达99.95%；唇语识别准确度达到98.45%；声纹识别准确度达到98.20%；AI语音识别准确度达到95%。此外，支持防伪能力检测类型达11种。
据中关村科金预计，到2023年，该产品防伪种类将达30+种，平均防伪精度可超过95%，服务将扩展到零售、教育、大健康、政企等泛行业领域。
除了强大的生物核验与防伪能力外，得助多模态生物防伪与安全平台还兼顾了用户体验，该产品体系可运用决策控制引擎感知环境和用户场景，自动为用户选择最优的核验方案。
比如，在授信、用信、查看转账记录和消费记录等敏感信息这样的场景下，多模态生物防伪与安全平台会为用户匹配体验相对较差、但安全性更高的核验流程；而在不涉及敏感信息变动的相对低风险场景中，则会自动为用户匹配体验更好同时也相对安全的核验流程。
截至目前，得助多模态生物防伪与安全平台已应用于多个金融业务场景。例如，当前有“黑灰产中介”以牟利为目的，诱导消费者委托其代理维权，让金融机构不堪其扰。在某大型呼叫中心，多模态生物防伪与安全平台可以用于识别代理维权机构，通过声纹识别和语音伪造检测，明确用户是否为本人。
除此之外，在智慧城市监管方面如网络黑户的蛀虫发现、公安舆情稽查赋能等场景中，得助多模态生物防伪与安全平台均已有落地实例。
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