Айтрекинг против дипфейков. 🔸Распознавание лиц уже есть в турникетах метро, на терминалах оплаты улыбкой, в системе "Безопасный город" – везде, но не в Интернете. И на это есть веская причина. При идентификации через Интернет устройство находится под полным контролем пользователя. При желании он может подменить видеопоток с камеры на заранее записанное видео или дипфейк.

🔸Защита от поддельной биометрии – это научная задача, ее называют Liveness Detection (проверка присутствия). Есть два основных вида атак на биометрические системы: 1️⃣ атака предъявления, когда камере предъявляется что-то поддельное, например силиконовая маска или распечатанная фотография; 2️⃣ подмена данных на выходе камеры, сюда относятся и дипфейки.

🔸Первую атаку можно отбить, анализируя текстуру кожи, моргания, микродвижения. В целом это решенная задача. А для защиты от второй атаки требуется что-то принципиально новое. Поскольку если злоумышленник заранее запишет лицо жертвы на видео и отправит его серверу, то оно будет неотличимо от видео живого пользователя.

🔸В качестве решения предлагается следующий подход. Вместо того чтобы анализировать, как выглядит лицо, мы проверяем, как человек реагирует на непредсказуемый стимул. 1️⃣ На экране появляется движущаяся точка. 2️⃣ Пользователь следит за ней глазами несколько секунд. 3️⃣ Система сравнивает траектории взгляда и стимула, и если они совпадают – перед нами живой человек.

🔸Ключевой момент: траектория точки генерируется случайно в момент аутентификации на сервере. Злоумышленник не может подготовить видео заранее, потому что не знает, какую именно траекторию нужно будет отслеживать.