We współczesnym, cyfrowym świecie coraz więcej interakcji odbywa się online: od otwierania konta bankowego, przez składanie wniosków kredytowych, po dostęp do opieki zdrowotnej i weryfikację portfeli cyfrowych. Każdy z tych procesów sprowadza się do kluczowego pytania: czy rzeczywiście mamy do czynienia z osobą, za którą się podaje?

Potwierdzenie obecności prawdziwego człowieka w takich interakcjach jest trudne, bo środowisko cyfrowe sprzyja podszywaniu się i różnym formom oszustw.

Uwierzytelnianie biometryczne — zwłaszcza rozpoznawanie twarzy — miało być szybkim i bezpiecznym rozwiązaniem. Wraz z jego rozwojem pojawiły się jednak nowe zagrożenia: zdjęcia przykładane do kamery, odtwarzane na telefonie nagrania wideo, maski 3D, a dziś także deepfake’i generowane przez sztuczną inteligencję.

Tu właśnie wkracza liveness detection (wykrywanie żywotności) — pierwsza linia obrony, która w czasie rzeczywistym sprawdza, czy próbka biometryczna pochodzi od żywego człowieka. Dzięki temu potwierdzamy obecność prawdziwej osoby, a nie jedynie jej cyfrowej czy sztucznej imitacji. Bez tej warstwy zabezpieczeń systemy weryfikacji tożsamości są zaskakująco łatwe do oszukania.

Czym jest liveness detection? Wyjaśnienie typów

Wykrywanie żywotności (liveness check / liveness detection) to mechanizm bezpieczeństwa w systemach biometrycznych potwierdzający, że próbka (np. twarz, odcisk palca czy głos) pochodzi od prawdziwego, żywego człowieka, a nie z materiału sfałszowanego.

Technologia ta została zaprojektowana po to, by wykrywać oznaki żywotności i zapobiegać oszustwom — takim jak użycie fałszywych dokumentów, deepfake’ów czy obrazów generowanych przez AI — poprzez potwierdzenie fizycznej obecności użytkownika.

W praktyce wykrywanie żywotności gwarantuje, że:

• zdjęcie twarzy nie posłuży do odblokowania konta,
• nagranie wideo nie oszuka procesu onboardingu,
• deepfake nie podszyje się pod prawdziwego użytkownika podczas kontroli bezpieczeństwa.

Biometryczne wykrywanie żywotności korzysta z rejestracji i analizy sygnałów, takich jak odbicie światła od skóry, mapowanie głębi czy mikroekspresje, aby potwierdzić autentyczność użytkownika i zablokować ataki prezentacyjne.

Odpowiada na proste, ale kluczowe pytanie: „Czy ta próbka biometryczna jest prawdziwa i żywa?”

Historia liveness detection: Od zdjęć do deepfake’ów

Wczesne lata: Zdjęcia i proste oszustwa

Na początku lat 2000, gdy uwierzytelnianie biometryczne trafiło do użytku konsumenckiego, wiele systemów dawało się oszukać zwykłym wydrukowanym zdjęciem. Oszuści szybko to wykorzystali, co doprowadziło do fali ataków spoofingowych na wczesne rozwiązania rozpoznawania twarzy.

Kolejna faza: Ruch i analiza tekstury

W odpowiedzi na te ataki pojawiła się kolejna generacja narzędzi, które prosiły użytkownika o wykonanie ruchu (np. mrugnięcie, uśmiech, obrót głowy) i analizowały naturalne mikroruchy oraz teksturę skóry (odróżnianie powierzchni płaskich od struktury skóry). Metody te dobrze radziły sobie z prostymi próbami oszustwa, ale miały ograniczenia wobec coraz bardziej zaawansowanych technik.

Dziś: Deepfake’i i ataki AI

Lata 2020 przyniosły nowy poziom zagrożeń: deepfake’i i media syntetyczne napędzane AI. Takie fałszerstwa potrafią wiernie naśladować mimikę, ruchy i nawet „postarzanie” twarzy. Coraz częściej mamy do czynienia z atakami prezentacyjnymi (PAs), gdzie algorytmy muszą rozpoznać i zablokować maski, zdjęcia czy nagrania, oraz z atakami iniekcyjnymi (IAs), które polegają na podaniu zmanipulowanego strumienia danych bezpośrednio do systemu.

Tradycyjne metody wykrywania żywotności już nie wystarczają. Nowoczesne, oparte na AI rozwiązania muszą być adaptacyjne i skuteczne w każdych warunkach — podczas zdalnego onboardingu, na urządzeniach mobilnych i w procedurach bezpieczeństwa na miejscu.

Typy liveness detection

Wyróżniamy dwa główne podejścia: aktywne oraz pasywne wykrywanie żywotności.

1. Aktywne uwierzytelnianie polega na proszeniu użytkownika o proste działania (np. mrugnięcie, uśmiech, obrót głowy) w celu potwierdzenia, że mamy do czynienia z żywą osobą. Metoda jest bardzo skuteczna, choć może czasem naruszać płynność doświadczenia użytkownika.

2. Pasywne uwierzytelnianie działa w tle — analizuje subtelne ruchy i mikrosygnały, takie jak tekstura skóry, bez dodatkowych zadań dla użytkownika. Zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa przy zachowaniu wygody.

Wiele organizacji wybiera podejście hybrydowe, łącząc obie metody, by znaleźć właściwą równowagę między skutecznością a wygodą.

Systemy biometryczne i wykrywanie żywotności

Współczesne systemy biometryczne opierają się na wykrywaniu żywotności, by dostęp uzyskiwali wyłącznie prawdziwi użytkownicy. Analiza danych biometrycznych — rozpoznawania twarzy, odcisków palców czy próbek głosu — pozwala wykrywać próby podszywania się przy użyciu zdjęć, nagrań i innych fałszywych reprezentacji.

Biometryczne wykrywanie żywotności jest kluczowym elementem procesu weryfikacji tożsamości: potwierdza, że każda próbka pochodzi od żywego człowieka, a nie ze zmanipulowanego źródła. To wzmacnia bezpieczeństwo i ogranicza ryzyko kradzieży tożsamości oraz innych nadużyć.

Wykrywanie żywotności twarzy

Wykrywanie żywotności twarzy to wyspecjalizowana odmiana wykrywania żywotności skupiona na autentyczności twarzy użytkownika. Wykorzystuje zaawansowane algorytmy rozpoznawania twarzy i analizuje cechy biometryczne — ruchy, teksturę skóry, mikrosygnały — aby odróżnić prawdziwych użytkowników od obrazów, nagrań czy deepfake’ów.

Dzięki stałemu rozwojowi technologii i uczenia maszynowego wykrywanie żywotności twarzy potrafi dziś rozpoznawać nawet najbardziej wyrafinowane oszustwa.

Najczęstsze zagrożenia i ataki

Systemy biometryczne są coraz częściej celem wyrafinowanych ataków. Poniżej przedstawiamy najczęstsze zagrożenia, które wykrywanie żywotności musi skutecznie neutralizować.

1. Ataki prezentacyjne (PAs): użycie zdjęć, wideo, masek i replik do podszywania się.
2. Ataki iniekcyjne (IAs): omijanie kamer i sensorów poprzez wstrzykiwanie fałszywych strumieni danych.
3. Deepfake’i: obrazy i głosy generowane przez AI, które naśladują prawdziwe osoby.
4. Oszustwa wielotożsamościowe: wykorzystanie tych samych danych biometrycznych do tworzenia wielu fałszywych tożsamości.

Wykrywanie ataków prezentacyjnych (PAD) stało się nieodzowną częścią nowoczesnych systemów biometrycznych — pomaga spełniać normy (np. ISO/IEC 30107-3) i realnie ograniczać skuteczność ataków.

Jak IDENTT rewolucjonizuje wykrywanie żywotności

W IDENTT szybko zauważyliśmy, że rozwiązania zewnętrzne nie nadążają za wymaganiami bezpieczeństwa stawianymi przez dzisiejsze przedsiębiorstwa, administrację publiczną i sektor obronny. Często są sztywne, podatne na nowe wektory ataków i uzależnione od dostawców.

Dlatego wybraliśmy inną drogę: zbudowaliśmy autorskie rozwiązanie do wykrywania żywotności od podstaw.

Nasze podejście

• Własna platforma AI — wszystkie modele w naszym silniku biometrycznym projektujemy, trenujemy i rozwijamy wewnętrznie.
• Kod od zera — pełna kontrola nad bezpieczeństwem, przejrzystością i zgodnością.
• Odporność na współczesne zagrożenia — identyfikacja twarzy sztucznie modyfikowanych, ataków prezentacyjnych i iniekcyjnych oraz deepfake’ów.
• Elastyczne wdrożenia — obsługa w chmurze i on-premise, zgodna z najsurowszymi wymaganiami branżowymi.
• Działanie w czasie rzeczywistym — niezawodność w warunkach rzeczywistych: zdalny onboarding, kontrola bezpieczeństwa na lotniskach czy w obiektach wojskowych.

Dlaczego IDENTT liveness detection się wyróżnia?

Wiele firm korzysta z zewnętrznych SDK lub zleca rozwój silników AI na zewnątrz. IDENTT poszedł inną drogą. Dzięki pełnej kontroli — od modeli AI po przetwarzanie biometryczne — zapewniamy:

• brak zewnętrznego dostępu do wrażliwych danych biometrycznych,
• maksymalną zgodność z wymaganiami instytucji publicznych i korporacji,
• innowacje odporne na przyszłe zagrożenia.

To dlatego liderzy tacy jak PKO BP, Swisscom, BNP Paribas, KGHM i FEG powierzają nam najbardziej krytyczne procesy weryfikacji tożsamości.

Jak wdrożyć technologię wykrywania żywotności?

Skuteczne wdrożenie wymaga strategii, która łączy wysokie bezpieczeństwo z dobrym doświadczeniem użytkownika. Warto ocenić, czy lepiej sprawdzi się podejście aktywne, pasywne czy hybrydowe.

Kluczowym momentem jest onboarding — to tam integracja wykrywania żywotności pozwala szybko wykryć próby oszustwa i zapobiec kradzieży tożsamości.

Ponieważ techniki nadużyć stale ewoluują, konieczne są ciągły monitoring i regularne aktualizacje. Analiza zebranych danych biometrycznych pomaga utrzymać skuteczność systemu wobec nowych zagrożeń.

Zastosowania wykrywania żywotności w różnych branżach

Wykrywanie żywotności znajduje zastosowanie w wielu sektorach, wszędzie tam, gdzie kluczowe jest potwierdzenie tożsamości i ochrona przed oszustwami. Są to np.:

• Bankowość i finanse — zapobieganie przejęciom kont, nadużyciom przy onboardingu i oszustwom eKYC.
• Telekomunikacja — bezpieczna rejestracja kart SIM i blokowanie wielokrotnych fałszywych tożsamości.
• Administracja i obronność — niezawodna weryfikacja tożsamości w systemach krytycznych i na granicach.
• Bezpieczeństwo przedsiębiorstw — ochrona systemów przed zagrożeniami wewnętrznymi i nieautoryzowanym dostępem.

Najlepsze praktyki wykrywania żywotności

Najlepsze efekty daje podejście warstwowe: połączenie metod aktywnych i pasywnych zwiększa odporność systemu na różnorodne ataki.

Warto wdrażać zaawansowane algorytmy wykrywania żywotności i wykorzystywać uczenie maszynowe, by wychwytywać nawet subtelne sygnały oszustwa. Niezbędne są także stały monitoring i regularne aktualizacje — przy zachowaniu płynnego, przyjaznego doświadczenia dla uczciwych użytkowników.

Przyszłość liveness detection

Znaczenie wykrywania żywotności będzie rosło. Wraz z szybkim rozwojem generatywnej AI granica między prawdziwą a syntetyczną tożsamością coraz bardziej się zaciera. Systemy muszą być:

1. adaptacyjne — uczyć się nowych wzorców ataków,
2. skalowalne — obsługiwać miliony weryfikacji dziennie,
3. godne zaufania — wolne od ukrytych zależności i podatności dostawców zewnętrznych.

Misja IDENTT jest jasna: budować zaufanie i bezpieczeństwo w weryfikacji tożsamości, stale wprowadzając innowacje na naszej autorskiej platformie AI.

Podsumowanie

Wykrywanie żywotności przeszło drogę od prostego „testu mrugnięcia” do złożonej, opartej na AI ochrony przed najbardziej zaawansowanymi zagrożeniami cyfrowymi.

W IDENTT poszliśmy krok dalej — zbudowaliśmy tę technologię całkowicie wewnętrznie, na własnej platformie AI, bez zależności od podmiotów trzecich.

W świecie, w którym tożsamość jest nieustannie atakowana, dostarczamy nie tylko technologię, ale i pewność: że osoba po drugiej stronie ekranu jest prawdziwa, żywa i dokładnie tą, za którą się podaje.

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak silnik biometryczny IDENTT i autorskie wykrywanie żywotności mogą zabezpieczyć przyszłość Twojej organizacji.