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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2024-07-26 15:02:58
作者：超能AI
阅读量：1067
文章目录
在当今数字化时代，人脸识别技术因其便捷性和高效性被广泛应用于各种场景，如金融交易、安全监控等。
然而，随着技术的发展，人脸识别系统也面临着越来越多的安全挑战，从应用层、数据层、算法层各个环节都存在各式各样的攻击方式。如摄像头劫持、数据篡改、数据替换等注入式攻击行为，以及纸质照片、电子照片、3D面具类的道具攻击，和AI换脸、对抗样本等算法类高危呈现式攻击。
人脸身份核验系统已在金融机构的广泛使用，上述高危风险行为，不仅使人脸核验业务系统面临随时被攻破的风险，还对资金安全、金融机构声誉都造成了严重影响。
为应对这些高危风险点，中关村科金得助开启以【新一代多模态防伪大模型】为基座，以算法和运营为核心能力的全链路保护机制，力图构建一个真实、可信、安全的人脸身份核验业务系统。
开启全链路保护机制
构建安全可信人脸核验系统
【新一代多模态防伪大模型】作为整个保护机制的基座，承载着2B海量数据和先进的Transform架构技术。
通过对大量真伪样本进行深度学习和分析，中关村科金【新一代多模态防伪大模型】可以准确识别上百种复杂的呈现式攻击的防伪特征，不仅能够在保证真人通过率99%的情况下，实现平均拦截率大于96%，并且可以对每个攻击样本都输出具体的防伪信息，为后续的算法、运营提供坚实的数据支撑。
模型基座犹如百米高楼的地基，只有稳固可靠，才能支撑整个保护机制的有效运行。
算法是实现全链路保护的关键技术之一。先进的算法可以快速、准确地处理每次业务数据，从多样的攻击样本中提出关键的价值线索，识别出潜在的风险和欺诈行为。
例如声波活体检测算法可以精准识别高清屏的攻击；图标检测算法可以识别因共享屏幕产生的截屏身份证或人像信息；身份证防伪检测算法可以识别电子翻拍、打印、PS等身份证伪造行为；背景聚类算法可以识别多个申请单中活体照背景相似的数据，作为业务方判定团伙欺诈的依据；声纹聚类算法可以识别多个不同申请单中声纹相似的数据，作为代客投诉的证据。
除了不断优化算法，中关村科金将人脸识别和声纹识别算法进行了深度融合，开创了国内领先的跨模态活体认证创新算法，通过解决人脸识别技术存在的漏洞，大大提高整体保护机制的安全性。
在保证算法技术领先的基础上，加强整个身份核验链路源头的安全检查也是重中之重。
中关村科金独特的ROM防劫持功能融合了数十种探测检测，不仅可以有效防止手机摄像头、MIC被控制，还可以检测手机的运行环境安全。比如手机系统是否安装了模拟器、云手机、虚拟摄像头、IOS越狱、定制ROM等风险情况；在业务操作端建议增加手动动态密码方式和提示信息，加强此类防御。
确保源头数据安全的同时，加强整个数据链路传输过程中数据的安全同样重要。除了传统的SSL认证、国密加密的技术手段外，中关村科金自研的私有加密技术可以有效防止数据重放、数据篡改风险，保证数据传输过程中系统的安全性。
技术与运营融合
构建闭环运营流程保障系统持续进化
除了强大的防伪大模型、领先的算法支撑，运营也是至关重要的一环。
事前调研使用方的业务场景、攻击样本类型、高峰并发量、负样本处理流程等问题，通过专业的测试团队进行技术评估，提出最佳的攻防测方案进行灰度测试评估。事中通过后台监控和运营端埋点服务，实时监控活体攻击的风险预警，并结合客户方的SLA服务，保障客户体验的同时，又能采集每次活体的过程数据，用于事后的攻击样本、失败样本分析和研判，反哺算法、功能的优化和迭代。
通过有效的运营，能够及时发现和解决系统中存在的问题，优化和完善保护机制，使系统能够适应不断变化的攻击手段和环境。
面对日新月异的生成式技术，新的攻击手段层出不穷，中关村科金以【新一代多模态防伪大模型】为基座，算法和运营为核心能力的全链路保护机制，各个环节紧密协助，从数据采集到模型训练，再到算法执行与运营监控，为企业构建了一道强大的防伪屏障。
该全链路保护机制不仅在理论上具有前瞻性，且已在实践中展现出卓越的安全性和可靠性。目前，落地某头部金融机构实现了百万日活，保障了过万亿资金的安全落地，并在365天内实现了零攻破成绩。
安全始终是技术发展的基石。展望未来，随着技术的不断进步和创新，人脸识别技术的安全性将得到更进一步加强。中关村科金得助也将继续致力于技术研发和运营优化，以应对日益复杂的安全威胁，保障企业的信息安全和财产安全。
关于得助：
得助是北京中关村科金技术有限公司旗下自主研发的全场景智能营销服务平台。依托大模型、ASR、NLP、TTS等AI技术，得助自研了领域大模型、智能文本服务机器人、全媒体云呼叫中心、语音外呼机器人、智能IVR、智能音视频平台、智能助手、智能质检、智能陪练、智能工单、OCR、数字人等产品，覆盖企业服务与营销有关的售前、售中、售后全场景，帮助千行百业实现服务营销的数字化转型升级。
客服中心日均通话量动不动就数千通甚至上万通。然而质检人员每日最多仅能够精确复核30条录音，这使得多数企业的实际抽检率远远达不到标准。传统人工抽检模式好似探查冰山的一角，给企业合规以及服务质量管理带来巨大的“盲区”。大量隐藏风险只能被动等待客户投诉才暴露。质检系统如何实现100%全量覆盖，正成为企业合规管理最紧迫的问题。
伴随监管合规要求不断持续收紧，以及客户体验期望迅速快速提升，传统的人工抽检质检模式已然完全根本无法适配企业精细化管理的核心关键需求。抽检覆盖率不足3%，存在违规问题事后才进行追溯，质检标准随着执行人而产生波动等这些共性痛点，正在倒逼各领域主体转向智能化的质控方案。智能质检系统应用场景有哪些？
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