Berbagai cara terus dikembangkan untuk membantu meningkatkan perlindungan pada informasi digital yang dimiliki oleh banyak orang, pada layanan dan akun yang ada. Salah satu upaya ini adalah penggunaan teknologi liveness identification yang semakin marak diterapkan oleh perusahaan.
Liveness identification sendiri merupakan sebuah teknologi yang dapat membantu sistem Anda mengenali user dengan menggunakan masukan data berupa video yang diunggah oleh user. Video ini kemudian dapat dianalisis oleh sistem dan kemudian menghasilkan sebuah verifikasi yang solid.
Tapi mengapa hal ini diperlukan?
Baca Juga: 3 Tipe Customer Verification, Mana yang Cocok untuk Anda?
Liveness Identification dalam Proteksi Akun
Anda tentu tak asing dengan teknologi face recognition atau face identification yang juga sering digunakan untuk meningkatkan proteksi. Teknologi ini mendasarkan verifikasinya pada citra foto dari seorang user, untuk kemudian dianalisis profil wajahnya secara mendalam dan mencocokkannya dengan data yang ada di dalam database.
Jika berbicara secara mendasar, sebenarnya liveness identification tidak jauh berbeda. Hanya saja citra yang digunakan adalah video, dan beberapa tambahan perintah lain pada user untuk menunjukkan ekspresi atau gerakan tertentu pada wajahnya.
Dengan unggahan video sesuai arahan ini, sistem dapat mengenali dengan baik user yang ada di hadapan mesin pemindai. Sistem juga dapat memastikan bahwa user adalah manusia asli atau bukan tiruan (foto, video deepfake, dan topeng, dan bentuk imitasi lain) dengan menganalisis ekspresi yang ditunjukkan.
Serupa dengan face identification, data video ini akan diubah ke bentuk deret kode unik yang mewakili setiap profil bagian wajah dari user. Setelah menjadi deret kode, akan dicocokkan ke database yang dimiliki, untuk ditemukan data yang serupa atau sangat mirip, dan proses verifikasi akan berjalan dengan lancar.
Kenapa Teknologi Ini Digunakan?
Penggunaan teknologi ini ditujukan agar proteksi yang diberikan semakin tinggi dan risiko pembobolan akun dapat dikurangi. Beberapa alasan mengapa hal tersebut menjadi tujuan utama adalah sebagai berikut.
1. Tidak Dapat Dipalsukan
Jika face recognition mungkin saja bisa dibobol dengan menggunakan foto, gambar, atau topeng karena analisis datanya dilakukan pada data dua dimensi, maka pada liveness identification ini hal tersebut akan sulit dilakukan sebab analisis datanya dilakukan pada data tiga dimensi yang bergerak.
Dengan basis machine learning, sistem dapat terus menambah perbendaharaan data wajah user pada setiap kali input yang dilakukan oleh user agar data yang dimilikinya selalu relevan. Sistem akan terus ‘belajar’ mengenali user dari waktu ke waktu, sehingga pemalsuan atau pembobolan hampir tidak mungkin terjadi.
2. Ekspresi Wajah User Unik
Jika terjadi skenario wajah yang memiliki tingkat kesamaan lebih dari 90%, misalnya pada orang-orang kembar, hal lain yang pasti dapat berbeda adalah ekspresi dari setiap user. Meski kembar, dapat dipastikan ada perbedaan ekspresi dan bentuk bagian wajah dari user.
Karena pengambilan citra yang dilakukan adalah dengan video dan arahan dari sistem seperti tersenyum, buka mulut, tengok ke kanan dan kiri, dan lain sebagainya, maka sistem dapat memiliki data lebih akurat untuk dianalisis.
Memastikan user yang sah menjadi hal yang tidak sulit dilakukan, karena semakin banyak data yang dapat dianalisis maka semakin baik hasil analisis yang diberikan.
3. Mudah Diintegrasikan dengan Perangkat Mobile
Tidak selalu menggunakan perangkat khusus yang diinstal pada satu lokasi, teknologi ini juga dapat diaplikasikan pada perangkat mobile seperti laptop atau smartphone. Dengan demikian, fleksibilitas penggunaannya akan semakin baik dan nyaman untuk user.
Tentu fleksibilitas ini tidak berarti akurasi pencocokan datanya lebih rendah. Justru dengan berbagai perangkat yang digunakan, maka citra yang diperoleh akan semakin baik kualitasnya. Sistem dapat diatur sedemikian rupa untuk meminta ekspresi, gerakan, atau aksi lain pada wajah user, sehingga standar data yang diperlukan tetap dapat diperoleh.
Mendukung Pencegahan Fraud
Penggunaan teknologi ini juga akan mendukung upaya perusahaan Anda untuk mengurangi risiko terjadinya fraud pada sistem perusahaan, baik secara internal atau secara eksternal terkait penerapannya untuk keperluan perusahaan dan karyawan, atau perusahaan dan user.
Verifikasi ini dinilai memiliki akurasi lebih baik dalam mencocokkan data, dan kemampuan lebih tinggi dalam menganalisis citra yang diberikan user. Pada produk yang solid, dapat dipastikan adanya fitur anti spoofing sehingga sistem dapat memberikan perlindungan lebih baik dengan pengamatan gambar secara detail.
Secara singkat, penerapan model verifikasi ini dalam sistem Anda akan meningkatkan perlindungan dan mencegah terjadinya fraud dengan modus pemalsuan citra dengan foto cetak, foto digital, video rekaman, hingga topeng wajah.
Baca Juga: 2 Manfaat Utama 3D Facial Liveness Detection
Karena akurasinya yang begitu tinggi, teknologi liveness identification banyak diminati perusahaan yang ingin memberikan proteksi terbaik bagi data milik pelanggannya. Salah satu perusahaan yang menawarkan produk ini adalah Verihubs, dengan Liveness Detection-nya.
Liveness Detection dari Verihubs
Anda dapat mendeteksi objek di depan kamera secara akurat dan memastikan objek tersebut merupakan identitas asli yang hidup, bukan berupa representasi dari foto, topeng, atau video yang dimaksudkan sebagai tiruan. Produk ini memiliki fitur deteksi yang canggih, sehingga dapat memastikan akurasi data yang disajikan demikian tinggi. Liveness identification yang disediakan Verihubs ini fleksibel diterapkan pada industri fintech, hospitality, akademik, kepolisian, hingga bisnis secara umum. Segera dapatkan informasi lengkapnya pada layanan pelanggan kami, dan maksimalkan fitur ini untuk proteksi data user yang Anda miliki!
