Skip to main content

DeepFake Detection

Sunum saldırısı tespit ve azaltma önlemleri ilerledikçe, dolandırıcılar giderek daha fazla enjeksiyon saldırılarına yöneliyor. Dizüstü ve masaüstü bilgisayarların kullanımına izin veren dijital katılım ve kimlik doğrulama işlemleri özellikle savunmasızdır. DeepFake Detection, açıkça bu tür enjeksiyon saldırılarının tespitine odaklanan bilinen ilk üründür. Ürün en tehdit edici saldırı vektörlerini tespit eder: sanal kameralar, harici cihazlar, tarayıcı saldırıları, ağ saldırıları. Ürün çeşitli saldırı içeriklerini durdurabilmektedir: 3D rendering, face morphing, face swap, cheap fake, deep fake

The logic flow for using IDLive Face Plus (IAD) iOS frameworks is as follows:

  1. Instantiate and configure the camera controller.
  2. Present the camera controller.
  3. Wait for the user to take the photo (automatically or manually).
  4. Handle result via delegate methods.
  5. If result is unsuccessfull (photo is not taken), process the error and dismiss the controller, or let the user retry.
  6. If result is successfull (photo is taken), receive the data (photo or IAD bundle) from the controller.
  7. For attack detection, send the data to server or process locally
  8. Receive the result and process it (e.g. show it in the controller UI).

Çözüm tanımı​

Bu çözüm iki katmandan oluşmaktadır: Yakalama Kitaplığı ve DeepFake Sunucusu. Yakalama Kitaplığı, istemci yakalama işlemini kontrol eder ve uygulamanızın çağırması için bir nesneyi kullanılabilir hale getirir. Ayrıca yakaladığı görüntülerle birlikte meta verileri paketler ve iletim için tüm paketi şifreler. DeepFake Sunucusu, hem enjeksiyon saldırısı tespiti hem de sunum saldırısı tespiti gerçekleştirmek için istemciden paketin nasıl açılacağını bilir

DeepFake Sunucusu​

Önce liveness sunucusu kaldırılmalıdır.

docker run -dit --name uls --cap-add=SYS_PTRACE --env SERVER_ALLOW_CORS=true --publish 8180:8080 registry.fraud.com/udentify/udentify-live-server:2.4

Ardından sonrasında deep fake servisi liveness URL'ine göre kaldırılır.

docker run --name iad -dit -p 8080:8080 --env SERVER_ALLOW_CORS=true --env IAD_SERVER_FACE_LIVENESS_ENABLE=true --env IAD_SERVER_FACE_LIVENESS_URL=http://172.30.20.115:8180/check_liveness iad-server-eval:1.1.0

DeepFake Sunucusu, çözümün sunucu kısmıdır. Sunucu, DeepFake İstemci Kütüphanelerinden gelen istekleri işlemek için bir uç nokta sağlar. Docker, Kubernetes veya diğer popüler konteyner çalışma zamanları ile kullanılabilen bir konteyner görüntüsü olarak dağıtılır.

External capture liveness check(sunucuyu manuel besleme)​

Sunucu, harici ön uçta alınan bir görüntü ile yakalama canlılığını kontrol etmek için bir uç nokta sunar. Yakalama kontrolü yapmak için /check_external_capture_liveness uç noktasına application/octet-stream HTTP isteği olarak bir görüntü göndermeniz gerekir. Yöntem, görüntülerin kaynağını tanımlayan zorunlu sorgu parametrelerinin geçilmesini gerektirir: platform-type ve os-type.

ParameterTypeDescriptionRequired
platform-typequeryA platform on which an image was taken.yes
os-typequeryAn OS on which an image was taken.yes

platform-type can take one of the following values:

  • WEB - image was taken by a web application in a web browser.
  • NATIVE - image was taken by a native mobile application.

os-type can take one of the following values:

  • WINDOWS - image was taken on the Windows operating system.
  • LINUX - image was taken on the Linux operating system.
  • ANDROID - image was taken on the Android operating system.
  • IOS - image was taken on the iOS operating system.
  • MACOS - image was taken on the macOS operating system.
  • UNKNOWN - image was taken on any other operating system.
  • IAD Sunucusu bunun gibi bir JSON yanıtı döndürecektir:
{
  "capture_liveness": {
    "probability": 1.0
  }

Aşağıdaki değerleri içerir:

  • capture_liveness.probability - capture liveness probability from 0 (attack) to 1 (live).

Görüntü Kalitesi Gereksinimleri​

Bu yöntem, bir görüntünün doğru işlenmesi için bir dizi koşulla eşleşmesini gerektirir: Bir görüntüyü yakalamak için minimum çözünürlük (müşteri yakalama yoluyla) HD'dir (1280 x 720). Görüntü yakalama için yalnızca JPEG sıkıştırmaya izin verilir. JPEG kullanırken, sıkıştırma seviyesi 90'ı geçmemelidir (90-100 kalite parametresi anlamına gelir). Görüntüyü yakaladıktan ve sıkıştırdıktan sonra, ek işlem sonrası yöntemlerin (kırpma veya yeniden boyutlandırma gibi) kullanımına izin verilmez.