Как с помощью распознавания лиц на Flutter отразить 5 000+ попыток атак на банковскую систему за 4 месяца

В 3DiVi мы всегда рады сотрудничать с компаниями, которые активно используют наши технологии для создания и улучшения собственных биометрических решений. Одним из недавних подобных кейсов стала доработка нашим партнером, разработчиком мобильных приложений, системы управления цифровыми учетными данными (Digital Identity Management) в мобильном приложении банка.

На момент обращения в 3DiVi их платформа уже объединяла распознавание отпечатков пальцев, проверку документов, безопасную регистрацию личности и многое другое, являясь надежным решением для безопасного цифрового онбординга.

Для защиты от цифровых мошенников и более быстрой, удобной регистрации / авторизации в приложении руководство компании решило обратиться в 3DiVi для интеграции нашего решения по распознаванию лиц на Flutter.

Партнеру требовалось быстрое распознавание лиц в реальном времени с учетом следующих требований:

• Расширенный пайплайн распознавания, включающий поиск по базе, проверку качества изображений и Liveness-проверки.

• Поддержка кроссплатформенности: интеграция как с iOS, так и с Android для обеспечения стабильной производительности на всех устройствах.

• Высокая точность распознавания для представителей различных этнических групп, поскольку партнеры работают по всему миру.

Партнер внедрил Flutter API от 3DiVi Face SDK в разрабатываемое для банка мобильное приложение, используя расширенный пайплайн распознавания лиц, включающий проверку качества изображений и Liveness-проверки.

Для оценки качества был использован наш Quality Assessment Algorithm (3DiVi QAA), который позволяет осуществлять проверку качества изображений по стандартам ICAO. В случае, если изображение не проходит по отдельным проверкам, (например, голова повернута относительно фронтального положения, закрыты глаза, лицо слишком далеко от камеры и т.п.) кадр не принимается, а пользователю возвращается обратная связь, из которой понятно, что ему следует исправить при следующей попытке.

На стадии Liveness-проверки для обеспечения максимальной безопасности партнер воспользовался комбинацией активной и пассивной проверок.

Для интеграции партнер использовал наше Flutter API. Этот фреймворк является одним из доминирующих на рынке мобильной разработки сегодня, поскольку

• Позволяет на основе единой кодовой базы собирать приложения и для iOS, и для Android

• Является open-source решением, разрабатываемым компанией Google

• Имеет огромную библиотеку плагинов от сообщества

Однако, в рамках этого проекта возникла проблема: приложение требовало значительных вычислительных ресурсов, особенно для обработки биометрических данных.

Иными словами, нам нужно было научиться запускать несколько модулей 3DiVi Face SDK для параллельной обработки видеопотока с фронтальной камеры телефона, отрисовывать превью, при этом параллельно должны были выполняться другие процессы, не связанные с распознаванием.

Первоначальные прототипы, которые нам показывали коллеги, выглядели весьма непрезентабельно – приложения подвисало и фризило, целевые устройства попросту не справлялись с нагрузкой.

Тогда мы внедрили поддержку Dart Isolates в наше Flutter API. Данное изменение позволило добиться асинхронной работы модулей SDK и избавиться от неприятных подвисаний.

Помимо этого, часть операций, касающихся преобразования изображений, таких как поворот, декодирование и сохранение, которые изначально выполнялись на Dart, были перенесены в нативный код SDK, что позволило также значительно ускорить процессинг.

Интеграция пайплайна распознавания лиц в мобильное приложение для цифрового онбординга позволило улучшить пользовательский опыт и автоматизировать процессы регистрации и авторизации, полностью исключив участие оператора.

Всего за четыре месяца после внедрения биометрической фотоидентификации в приложение банк смог предотвратить около 5 000 потенциальных попыток мошенничества, сэкономив клиентам десятки миллионов долларов США и укрепив их доверие и лояльность.

Несмотря на комплексность продукта партнера, интеграция 3DiVi Face SDK была завершена за 2 месяца, а еще один месяц понадобился для тестирования и подготовки решения к выходу в production.

Задумываетесь о внедрении лицевой биометрии в свое Flutter-приложение? Записывайтесь на бесплатную консультацию, на которой расскажем, как распознавание лиц может улучшить безопасность и UX вашего приложения!