Los algoritmos de detección de ataques de presentación facial (PAD) de Aware obtuvieron la máxima puntuación entre los 82 sistemas evaluados en la nueva prueba de evaluación de tecnologías de análisis facial (FATE) del NIST —NIST IR 8491—.
BURLINGTON, MASS. – 11 de octubre de 2023 – Aware, Inc. (NASDAQ: AWRE) sigue consolidando sus 30 años de historia de innovación, su amplio liderazgo en propiedad intelectual y biometría, y su compromiso de ofrecer a los clientes tecnología del más alto nivel con algoritmos precisos, imparciales y rápidos, tal y como demuestra su desempeño en la Evaluación Independiente de Tecnología de Análisis Facial (FATE) del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST). Los resultados independientes del NIST sitúan a Aware como líder en tecnología de detección de ataques de presentación y de verificación de vida, al tiempo que reafirman su posición de liderazgo en la optimización de la paridad demográfica.
Según el NIST, el FATE «evaluó la capacidad de los algoritmos basados en software (solo software, sin dependencia del hardware) para detectar la presencia de ataques de presentación en imágenes fijas y de vídeo 2D convencionales de rostros humanos. El informe analizó el equilibrio entre las tasas de falsas alarmas en imágenes legítimas que no son objeto de ataque y las tasas de detección en imágenes de diversos instrumentos de ataque de presentación (PAI)». En consonancia con la Prueba de Proveedores de Reconocimiento Facial (FRVT) del NIST, es probable que los resultados de las pruebas del FATE del NIST se conviertan en el estándar de referencia a nivel mundial. Esto aportará un estándar muy necesario para la evaluación comparativa basada en la norma ISO 30107 (también denominada «anti-spoofing» o «liveness detection» para las soluciones destinadas a resolver el problema de la detección de ataques de presentación (PAD)).
Tal y como se indica en el informe: «Los resultados de las pruebas cuantificaron la precisión de los algoritmos pasivos de detección de suplantación de identidad (PAD) basados en software aplicados a imágenes de diferentes PAI… FATE PAD contaba con dos tareas independientes que evaluaban algoritmos capaces de detectar 1) ataques de suplantación de identidad y 2) ataques de evasión… Todos los algoritmos llevaron a cabo la tarea de detección de suplantación de identidad, y 27 de ellos también llevaron a cabo la tarea de detección de evasión… El conjunto de datos de evaluación contenía imágenes (principalmente fotogramas) de aproximadamente 20 000 intentos de ataque de presentación y 21 000 presentaciones auténticas, que incluían 9 categorías de ataques de presentación».
Aware ha alcanzado el primer puesto en seguridad, tanto en la detección de suplantación de identidad como en la de evasión, para el PA de TIPO 4.
El NIST no reveló todos los PAI utilizados en la evaluación para fomentar la eficacia general de los PAD y evitar que se adaptaran a ataques específicos. El NIST explicó los motivos que justificaban la decisión de no revelar el método de evaluación, ya que «refleja la realidad operativa de que los atacantes no revelan sus métodos». Se facilitan las métricas de detección de cada PAI, pero en la mayoría de los casos no se incluye una descripción del PAI. «Los PAs utilizados para evaluar la detección de suplantación de identidad también se emplearon para probar la detección de evasión (por definición, la suplantación de identidad es también una forma de evasión)».
Aunque la precisión y la comodidad son importantes en una solución para la PAD, no son suficientes. La rapidez y la equidad son igualmente fundamentales, y Aware ha obtenido unos resultados excepcionales. La eliminación de los sesgos raciales, de género y de otro tipo para lograr una paridad demográfica óptima ha sido el objetivo de Aware durante años, tanto en el reconocimiento facial como en la detección de ataques de presentación. Los resultados demuestran que Aware sigue liderando este ámbito.
«Aware felicita al NIST tanto por el rigor como por el liderazgo intelectual demostrados en el diseño de esta evaluación», afirma el Dr. Mohamed Lazzouni, director tecnológico de Aware. «Aware cree firmemente en la creación de sistemas que se adapten a las condiciones operativas con las que nos encontramos en nuestra vida cotidiana. Por ello, es fundamental ofrecer una experiencia óptima que equilibre la seguridad y la comodidad. Por este motivo, Aware participó tanto en las tareas de suplantación de identidad como en las de evasión, y obtuvo unos resultados excepcionales en ambas».
Aware sigue demostrando que el uso del aprendizaje profundo y de sofisticadas estrategias de fusión son pilares fundamentales para que los sistemas de inteligencia artificial (IA) biométrica mejoren los algoritmos actuales y desarrollen otros de nueva generación. Los algoritmos principales de Aware, así como los sistemas basados en ellos, utilizan el reconocimiento facial y la detección de ataques de presentación, que se han implantado en todo el mundo. Aware ha aprovechado los escenarios operativos para entrenar a los algoritmos basados en IA con el fin de seguir mejorando su rendimiento y adaptarse a las amenazas emergentes. Aware lo hace sin comprometer la experiencia del cliente ni la equidad.
«Los resultados de Aware no habrían sido posibles sin el apoyo constante de nuestros clientes», continúa Lazzouni. «Nos han proporcionado comentarios muy valiosos a lo largo de los años y nos han ayudado a convertir a Aware en uno de los sistemas PAD líderes del mercado. Seguiremos demostrando que el uso del aprendizaje profundo y de sofisticadas estrategias de fusión son pilares fundamentales para que los sistemas de IA biométrica mejoren los algoritmos actuales y desarrollen los de próxima generación».
Aware sigue reforzando su compromiso de ofrecer a los clientes tecnología del más alto nivel mediante algoritmos precisos, imparciales y rápidos, integrados en sistemas completos que se pueden configurar fácilmente para lograr un equilibrio entre una baja fricción y una alta seguridad, que se pueden integrar sin dificultad mediante modelos de implementación flexibles y que cuentan con tiempos de puesta en marcha rápidos gracias a plataformas «low-code» o «no-code».
Si desea obtener más información sobre el informe FATE del NIST y sus resultados, o si quiere saber más sobre los sistemas de detección de ataques de Aware, póngase en contacto con Aware hoy mismo.
Acerca de Aware
Aware es una empresa global de autenticación que valida y protege identidades mediante tecnología biométrica adaptativa de vanguardia. Las soluciones de Aware abordan los crecientes retos a los que se enfrentan las administraciones públicas y las empresas comerciales a la hora de identificar, autenticar y proteger a las personas mediante experiencias de usuario fluidas y altamente seguras. Aware, que celebra ahora su 30.º aniversario como líder en biometría, cuenta con algoritmos basados en diversos conjuntos de datos de todo el mundo que pueden adaptarse a las necesidades de seguridad específicas de sus clientes. La empresa permite a los usuarios tener el control sobre sus identidades mediante funciones claras y sencillas de alta y baja, lo que les ayuda a sentirse seguros y mejora su calidad de vida. Aware es una empresa que cotiza en bolsa (NASDAQ: AWRE) con sede en Burlington, Massachusetts. Para obtener más información, visite https://www.aware.com o siga a Aware en Twitter @AwareBiometrics.
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