لا يحتاج المحتال إلى السير إلى فرع البنك. ولا يحتاج حتى إلى وجود وجه حقيقي.
قد يستخدمون هويّة مزورة مسروقة، أو صورة شخصية تم التقاطها من وسائل التواصل الاجتماعي، أو تسجيل شاشة، أو وجه تم إنشاؤه باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ويبدو كافيًا لإخفاء الفحص الضعيف.
بالنسبة للبنوك ومنصات التكنولوجيا المالية وسماسرة العملات المشفرة والأسواق التجارية وأي شركة تتولى التعامل مع عمليات التسجيل عن بُعد، يثير هذا تساؤلاً صعباً. كيف يمكن السماح للعملاء الحقيقيين بالدخول بسرعة مع الحفاظ على منع المستخدمين المزيفين؟
هذا التوازن أصعب مما يبدو. إذا أضفنا الكثير من الاحتكاك، فسوف يغادر المستخدمون الأفضل الأداء. وإذا جعلنا العملية سهلة للغاية، فسوف يجد الاحتيال وسيلة للخروج منها.
ولهذا أصبحت كشف الحالة الحية جزءًا مهمًا جدًا من عملية التحقق من الهوية الحديثة، وليس كخصائص تقنية صغيرة، بل كواحدة من طبقات الثقة التي تساعد الشركات في تحديد من يقف وراء الشاشة.
ما هو اكتشاف الحيوية؟
يقوم اكتشاف الحيوية بشرح طريقة أمنية بصمات، تؤكد ما إذا كان الشخص موجودًا جسديًا أثناء جلسة التحقق من الهوية. وببساطة، يحدد اكتشاف الحيوية الوجه ما إذا كان الوجه الذي تم التقاطه أثناء التحقق ينتمي إلى شخص حقيقي وموجود فعليًا أم إلى صورة أو فيديو أو قناع أو وجه تم إنشاؤه باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
لذا فإن مقارنة الوجه مع الإجابات تثير سؤالًا واحدًا: هل يتطابق التصوير مع الصورة الشخصية؟ أما الكشف عن وجود الشخص في الصورة فيثير سؤالًا آخر: هل هذا شخصٌ حقيقي أمام الكاميرا الآن؟
يحل الكشف عن الحالة الحية في مجال القياسات الحيوية هذه المشكلة من خلال التأكد من أن شخصًا حيًا يقدم عينة القياسات الحيوية في لحظة التقاطها. ويعتمد المحتالون بشكل متزايد على الصور ومقاطع الفيديو والصور المزيفة الاصطناعية والهويات الاصطناعية لتجاوز عمليات التوظيف عن بُعد. بالنسبة لشركة OKID، فإن الكشف عن الحالة الحية ليس تقنية مستقلة. بل هو جزء من عملية أتمتة التحقق من الهوية الأوسع نطاقًا، والتي قد تتضمن OCR والتحقق عن طريق تقنية NFC ومطابقة الوجه والكشف عن الاحتيال والتحقق من KYC.
كيف يعمل اكتشاف الحيوية؟
يقوم نظام الكشف عن الحالة الحية بتحليل لقطة للوجه للتأكد من أنها لجهة حقيقية موجودة فعليًا أثناء جلسة التحقق، وليس لجهة صورة أو فيديو أو قناع أو إعادة عرض شاشة أو تحريف واقعي أو محاولات أخرى لتزييف الهوية.
في عملية التحقق من الهوية النموذجية، يتضمن العملية عدة خطوات مرتبطة ببعضها البعض:
1. يبدأ المستخدم عملية التحقق
يبدأ المستخدم في عملية التحقق من الهوية عن طريق التقاط وثيقة هوية، أو التقاط صورة شخصية، أو تسجيل فيديو قصير، أو إكمال مزيج من هذه الخطوات. يعتمد العملية الدقيقة على مستوى المخاطر والمتطلبات التنظيمية وإعدادات الأمان الخاصة بالمنصة.
2. التحقق من وجود شخص حقيقي
يحلل النظام تسجيل الوجه بحثًا عن إشارات تشير إلى وجود شخص حي. في الكشف عن وجود شخص حي بصورةٍ سلبية، يحدث هذا تلقائيًا في الخلفية دون مطالبة المستخدم بأي إجراء. وفي الكشف عن وجود شخص حي نشط، قد يُطلب من المستخدم أن يلمع عينيه ويتحرك رأسه ويبتسم أو يتبع تعليمات على الشاشة.
3. يتم التحقق من إشارات الهوية المدعومة
عادةً ما يتم دمج كشف الحالة الحية مع عمليات التحقق الأخرى لتحديد الهوية. قد تشمل هذه العمليات عمليات فحص صحة المستندات، واستخراج بيانات OCR، وقراءة رقاقة NFC لتسجيل هوية المستندات المدعومة، ومقارنة الوجه، واستخدام بيانات الجهاز، وتحليل الجلسة، ومؤشرات الاحتيال.
4. يتم مقارنة البيانات المتعلقة بالهوية والمخاطر
يمكن مقارنة عملية التقاط الصورة الشخصية أو صورة الوجه مع الصورة الموجودة في وثيقة الهوية للتأكد من مطابقة الشخص للهوية المعلن عنها. وفي الوقت نفسه، يمكن مراجعة إشارات الجهاز والسلوك والجلسة للكشف عن أنماط مشبوهة، مثل هجمات إعادة العرض، والكاميرات الافتراضية، أو المحاولات الفاشلة المتكررة.
5. يتم إرجاع نتيجة التحقق
وأخيراً، يعيد النظام الأساسي اتخاذ قرار التحقق. تحديد وجود الوجه تؤكد عملية التحقق وجود مستخدم حقيقي، بينما تساعد مطابقة الوجه أو التحقق من الوجه على التأكد من أن الشخص هو المالك الحقيقي للهوية المعروضة.
ما هو اكتشاف الحيوية في التعرف على الوجه؟
في مجال التعرف على الوجه، تضيف آلية الكشف عن وجود الشخصية طبقة أمنية قبل أو إلى جانب عملية مطابقة الوجه. وتُقارن آلية التعرف على الوجه الوجه الواحد بالآخر، بينما تُمكّن آلية الكشف عن وجود الشخصية من التحقق مما إذا كان الوجه المُقدّم حياً وموجوداً فعلياً. وبشكلٍ متزامن، تساعد هذه الطريقتان الشركات على التحقق من ملكية الهوية ووجود المستخدمين الحقيقيين.
لماذا أصبح الكشف عن الحالة الحية ضروريًا لتأكيد الهوية؟
إذن، ما هو اكتشاف الحيوية، ولماذا نحتاج إليه؟ تحتاج الشركات إليه لأن عمليات التحقق من الهوية عن بُعد تكون عرضة لمحاولات التزييف، مثل الصور المطبوعة، ومقاطع الفيديو المكررة، والصور المزيفة، والهويات الاصطناعية.
أدى التوظيف عن بُعد إلى تسريع عملية اكتساب العملاء، لكنه أتاح أيضًا فرصًا جديدة للغش.
قبل بضع سنوات، اعتمد المهاجمون غالبًا على وثائق مسروقة أو صور مطبوعة. اليوم، يمكنهم استخدام وجوه تم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وإعادة تنفيذ الهجمات، والفيشات العمياء، والهويات الاصطناعية التي تبدو صحيحة في البداية. هذا التحول يغير بالفعل بيئة الاحتيال. يتوقع مركز الخدمات المالية في ديلويت أن يمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي زيادة خسائر الاحتيال في الولايات المتحدة إلى $40 مليار بحلول عام 2027، مقارنةً بـ $12.3 مليار في عام 2023.
بالنسبة للشركات، التحدي لا يكمن فقط في منع الاحتيال. بل يكمن في منع الاحتيال دون إنشاء تجربة تسجيل دخول مزعجة. وبدون كشف فعال عن الحالة الحالية، قد تواجه المؤسسات ما يلي:
- إنشاء حسابات مزيفة على نطاق واسع
- زيادة مخاطر الاستحواذ على الحسابات
- زيادة عمليات المراجعة اليدوية
- تحديات الامتثال
- انخفاض ثقة العملاء
تتجاوز الآثار الأبعاد الأمنية. إذ تزيد الاحتيال من تكاليف التشغيل وتُبطئ عملية التوظيف ويمكن أن تقلل من معدلات التحويل. لهذا السبب أصبحت كشف الحيوية أولوية أمنية وأخرى تجارية على حد سواء.
ما هي أنواع الاحتيال التي يمكن أن يساعدها اكتشاف النشاط أثناء التفاعل على منعها؟
يقوم اكتشاف الحيوية بمساعدة الشركات على اكتشاف هجمات العرض, حيث يحاول شخص ما خداع نظام بصمات الأصابع من خلال عرض وجه مزيف، مثل صورة مطبوعة أو فيديو مُعاد تشغيله، أو قناع، أو صورة مُزيفة.
تزوير الصور المطبوعة
ومن أقدم الهجمات ما يشتمل على عرض صورة مطبوعة لشخص آخر على الكاميرا. وعلى الرغم من بساطتها، لا تزال هذه الهجمات فعالة ضد أنظمة التحقق الضعيفة. وفي عام 2023،, أيّ منها؟ ذكرت التقارير أن اختبارات المختبر التي أجريت في شركتها كشفت أن 19 من أصل 48 هاتفًا جديدًا يمكن فتح قفلها باستخدام صورة 2D مطبوعة لصاحب الهاتف. وتوضح هذه النتيجة سبب صعوبة أنظمة التعرف على الوجه الأساسية في تمييز المستخدم الحقيقي عن الصورة الافتراضية.
تكرار الهجمات
تستخدم هجمات إعادة التشغيل مقاطع فيديو مسجلة مسبقًا بدلاً من التفاعل المباشر. قد يقدم المهاجم فيديوً منسوبًا إلى صورة شخصية تم التقاطها مسبقًا ويحاول تمرير عملية التحقق دون وجوده فعليًا.
التزييف العميق
أصبحت عمليات التزييف العميق من بين أخطر التهديدات للخصوصية الرقمية. يمكن لوجوه تم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي تقليد العواطف والحركات الطبيعية، مما يجعل طرق التحقق الأساسية أقل موثوقية. وفقًا لذلك المنتدى الاقتصادي العالمي, استخدم المحتالون صور متحولة مصنّعة بالذكاء الاصطناعي في مكالمة فيديو في أوائل عام 2024 لتزييف هويات كبار المديرين في شركة أروپ. واعتقد الموظف أن المكالمة كانت حقيقية وأرسل $25 مليون إلى المجرمين.
احتيال الهوية الاصطناعية
تجمع الهويات الاصطناعية المعلومات الحقيقية والمصنّعة لإنشاء شخصيات جديدة تمامًا. قد يستخدم المحتالون نقاط بيانات حقيقية إلى جانب وجوه تم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء شخصيات تبدو مشروعة.
احتيال الاستحواذ على الحسابات
كما أن الكشف عن الحالة الحية مفيد بعد التسجيل. أثناء إعادة تعيين كلمة المرور أو استرداد الحساب أو المعاملات الحساسة، يمكن للشركات استخدام عمليات الكشف عن الحالة الحية للتحقق من وجود مالك الحساب الأصلي.
كيف يتم استخدام اكتشاف الحيوية في مختلف الصناعات؟
يمكن لأي شركة تقوم بتفعيل عملية التحقق من المستخدمين عن بُعد الاستفادة من عملية الكشف عن الحالة الحية، لكن يتفاوت نطاق الاستخدام حسب القطاع:
- في مجال الخدمات المصرفية والتقنية المالية،, خدمة تحديد الهوية من خلال الوجه يدعم فتح الحساب والامتثال لمتطلبات الكشف عن الهوية والتحقق من المعاملات.
- في مجال التشفير، يساعد ذلك في الحد من الحسابات المزيفة وانتهاكات الهوية والاحتيال المتعلق بعمليات السحب التي تنطوي على مخاطر عالية.
- تستخدم منصات التجارة الإلكترونية وأسواقها اكتشاف الحالة النشطة للتحقق من هوية البائع واستعادة الحساب والشراء الذي يحدّ من السن.
- في مجال السفر والضيافة، فهو يدعم إجراء تسجيل الدخول عن بُعد وتفعيل تسجيل الضيوف وحماية الحسابات.
ما هي أنواع الكشف عن الوجود؟
تندرج معظم الحلول ضمن ثلاث فئات: نشطة وسلبية وهجينة.
الكشف النشط عن الحياة
يتطلب وجود المستخدم النشط منهم القيام بالتحقق. وتشمل بعض الأمثلة:
- التوهج
- الابتسامة
- تحريك الرأس
- بعد رسائل التوجيه الشاشةية
نظرًا لأن المستخدم يتفاعل بنشاط، فإن هذه الطريقة يمكن أن توفر ضمانًا قويًا. ومع ذلك، فإنها قد تسبب أيضًا إزعاجًا وتزيد من معدلات فشل المستخدمين الحقيقيين.
الكشف عن الحياة السلبية
تُستخدم وظيفة "الوجود السلبي" في الخلفية دون الحاجة إلى إجراءات محددة. وبدلاً من ذلك، يقوم النظام بتحليل جودة الصورة، والعلامات العمقية، والخصائص الوجهية، وأنماط الإضاءة، وغيرها من المؤشرات لتحديد ما إذا كانت الصورة حقيقية أم لا. نظرًا لأن التجربة تبدو سهلة، غالبًا ما يُفضل استخدام وظيفة "الوجود السلبي" في عمليات الإعداد الكبيرة.
الكشف عن الحياة المختلطة
تجمع الاستجابة المختلطة بين التحليل السلبي والتحقق النشط عندما تكون هناك حاجة إلى مزيد من الثقة. على سبيل المثال، يمكن للنظام التحقق من المستخدم ذي المخاطر المنخفضة في الخلفية، بينما يُطلب من المستخدم ذي المخاطر الأعلى إكمال خطوة إضافية.
هذا النهج يوازن بين الأمن وتجربة المستخدم، مما يجعله جذابًا للقطاعات الخاضعة للرقابة.
تستخدم OKID نهجًا متعدّد الأبعاد للكشف عن وجود المستخدمين النشطين، ويجمع بين التحليل البصماتى السلبي والتحديات النشطة الإضافية. ويسمح ذلك للشركات بالحفاظ على سير عملية التحقق سلسًا لمعظم المستخدمين، مع إضافة طبقة إضافية من التأكد عند ارتفاع مستوى المخاطر. وثائق OKID, يدعم وحدة Liveness الحياة النشطة والسلبية، بالإضافة إلى مطابقة الوجه، كجزء من إعداد عملية التحقق.
كيف تختار النوع المناسب من اكتشاف الحياة؟
يعتمد النوع المناسب من اكتشاف الحياة بعد الموت على مستوى المخاطر والهدفين المتعلقين بتجربة المستخدم ومتطلبات الامتثال. لا يكون أفضل برنامج اكتشاف الحياة بعد الموت هو الوحيد الذي يتمتع بأقوى الاختبارات؛ بل هو الذي يوازن بين حماية محاولات الاحتيال والتحويلات والامتثال وإمكانية الوصول وتجربة المستخدم وفقًا لمستوى المخاطر المحدد الخاص بك.
| الهدف التجاري | أفضل تناسب |
| الاستقبال الأسرع والتحويلات الأعلى | الكشف عن الحياة السلبية |
| حماية أقوى ضد هجمات التزييف | الكشف النشط عن الحياة |
| توازن بين الأمن وتجربة المستخدم | الكشف عن الحياة المختلطة |
| الاستقبال الموحد للعملاء من خلال إجراءات اعرف عميلك | الكشف عن الحياة المختلطة أو النشط |
| استعادة الحساب والإجراءات الحساسة | الكشف النشط أو الهجين عن الحياة |
بشكل عام، تعمل الحياة السلبية بشكل أفضل عندما تكون السرعة والتحويل أهمّ العوامل. أما الحياة النشطة، فهي أكثر ملاءمة للسيناريوهات التي تنطوي على مخاطر أعلى، بينما توفر الحياة المختلطة التوازن بين الأمان والاستخدام الفعال.
في النهاية، تعتمد العديد من الشركات نهجًا قائمًا على المخاطر، حيث تعدل متطلبات التحقق بناءً على إشارات المستخدم والعمليات الاحتيالية والاحتيال، بدلاً من الاعتماد على طريقة واحدة في كل حالة.
كيف يندمج اكتشاف الحيوية ضمن عملية تدقيق الهوية؟
تحديد الحالة الحية هو جزء من عملية التحقق من الهوية الأوسع نطاقاً. ويشمل سير العمل النموذجي ما يلي:
| الخطوة | ما الذي يقيّمه | لماذا يهم الأمر |
| استرجاع المستندات | جودة الوثائق وصحتها | يُعد نقطة انطلاق موثوقة |
| استخراج OCR | بيانات الهوية من المستند | تقليل الإدخال اليدوي |
| تحقق NFC | تحقق صحة المستندات القائمة على المعالجات الدقيقة | تحسين ثقة المستند |
| تطابق الوجه | سيلفي بالمقارنة مع صورة الهوية | يقدم تأكيدًا على ملكية الهوية |
| تحديد الحالة الحية | وجود مستخدم حقيقي | يسهم في منع هجمات التزييف |
| تحليل الاحتيال | إشارات المخاطر طوال الجلسة | يدعم اتخاذ قرارات أفضل |
إنه يوضح كيف تعمل المنصات الحديثة. منصة أكيدد للتحقق يجمع بين هذه القدرات لمساعدة الشركات على تحسين أمنها وامتثالها وكفاءة عملية الإعداد داخل مسار عمل واحد. لذا، تصبح الكشف عن الوضعية أكثر فعالية بكثير عند مزجه بتكنولوجيات أخرى للتحقق من الهوية.
ما هي التحديات التي ينبغي على الشركات توقعها مع تقنية الكشف عن الحالة الحية؟
تحديد الحالة الحية فعال للغاية، لكن يجب على الشركات أن تفهم حدوده. لا تقلل هذه التحديات من قيمة تحديد الحالة الحية. بل إنها تسلط الضوء على أهمية اختيار حلول توازن بين الأمان والاستخدام الفعال والامتثال للوائح. وتعمل أفضل الأنظمة على تقليل الإجهاد مع الحفاظ على حماية قوية من الاحتيال. وتشمل التحديات الهامة ما يلي:
- رفضات زائفة من مستخدمين شرعيين
- ظروف الإضاءة السيئة
- دورات الكاميرات منخفضة الجودة
- مشكلات إمكانية الوصول
- زيادة الاحتكاك في التدفقات النشطة
- تقنيات التصوير الزائف المتطورة بسرعة
- متطلبات الخصوصية وحماية البيانات
كيف سيتطور الكشف عن الحالة الحية في عصر الاحتيال الناتج عن الذكاء الاصطناعي؟
تتطور الاحتيالية المتعلقة بالهوية بسرعة، وتتطور آلية الكشف عن الحيوية جنباً إلى جنب معها. وسوف تعتمد الحلول المستقبلية بشكل أقل على عمليات التقييم الفردية، وأكثر على طبقات متعددة من الذكاء تعمل معاً. وهناك بعض الاتجاهات التي تتشكل بالفعل السوق:
- أكثر تجارب التحقق السلبي
- تدفقات هجينية تتكيف بناءً على المخاطر
- تحديد صور وهمية أكثر قوة
- تحسين الكشف عن هجمات الحقن والكاميرا الافتراضية
- استخدام أكبر للمؤشرات المتعلقة بالأجهزة والسلوكيات
- التكامل الأقوى مع محركات KYC والتحري عن الاحتيال
من غير المرجح أن يتم تحديد مستقبل التشفير بتقنية واحدة. بل، سيتم تحقيق النجاح من خلال الجمع بين إشارات مختلفة لإنشاء عملية تحقق تبدو سهلة للمستخدمين الشرعيين ومعقدة للغشّاء.
الخاتمة
أصبح الكشف عن الحالة الحية مكونًا أساسيًا في عملية التحقق من الهوية الحديثة. مع تزايد تطور تقنيات التزييف والتهديدات بالاستعادة للصور، والهويات الاصطناعية، ومحاولات الاستيلاء على الحسابات، تحتاج الشركات إلى طرق أقوى للتحقق من وجود شخص حقيقي أثناء عملية الترحيب والتفاعلات المحفوفة بالمخاطر.
بالنسبة للشركات التي تقوم ببناء رحلات الترحيب الرقمية، فإن السؤال لا يكمن في ما إذا كان الكشف عن الحالة الحقيقية ضروريًا أم لا. بل إن السؤال هو كيفية تنفيذه بطريقة تحسن الأمان وتدعم الامتثال وتضمن تجربة سلسة للعملاء.
أسئلة شائعة
1- لماذا تفشل المستخدمون الشرعيون في بعض الأحيان في فحص صحة الحالة؟
قد يتسبب سوء الإضاءة وجودة الكاميرا ومشاكل الإنترنت أو التثبيت غير الصحيح في حدوث أعطال، حتى عندما يكون المستخدم حقيقياً.
2- هل يمكن لـ Deepfakes تجاوز أنظمة الكشف عن الواقعية الحديثة؟
قد تتجاوز بعض صور الوجه المزيفة المتطورة الاختبارات الأساسية. لهذا السبب غالباً ما تجمع المنظمات الكشف عن صحة الوجه مع مطابقة الوجه وتحليل الاحتيال والتحقق من الوثائق.
3- هل كشف وجود النشاط يكفي لمنع الاحتيال على الهوية؟
لا. إنه يؤكد وجود الشخص، لكن ينبغي استخدامه بالاقتران مع عمليات التحقق من الوثائق ومقارنة الوجه وأدوات منع الاحتيال.
4- ما هو الفرق بين كشف التزييف العميق وكشف صحة الشخص؟
يقوم اكتشاف الحيوية بتأكيد وجود البشر، بينما يركز اكتشاف التزييف على تحديد المحتوى الذي تم إنتاجه أو التلاعب به باستخدام الذكاء الاصطناعي.
5- هل يمكن استخدام فحص حالة الحياة بعد تسجيل عملاء جديدة؟
نعم. تستخدم العديد من المنظمات هذا البرنامج أثناء استعادة الحسابات وإعادة تعيين كلمات المرور وأعمال أخرى تتسم بمستوى مخاطر مرتفع.
6- هل يتطلب اكتشاف الحالة الحية من الشركات تخزين بيانات البصمات؟
ليس دائمًا. تعتمد متطلبات التخزين على مزود الخدمة، والالتزامات التنظيمية، وسياسات الخصوصية.
7- لماذا تتحول المزيد من الشركات نحو الكشف عن الحياة النشطة؟
تقليل الحياة السلبية من صعوبات التوظيف من خلال تمكين التحقق دون الحاجة إلى تفاعل كبير من المستخدم، مع الحفاظ على مستوى أمني قوي.
