অন্য ব্যক্তির আইরিস টেক্সচারের সাথে প্রিন্ট করা একটি রঙিন কন্টাক্ট লেন্স, একটি হাই-ডেফিনিশন প্রিন্টেড আইরিস ফটো, একটি বাস্তবসম্মত কৃত্রিম চোখ, বা একটি AI-সংশ্লেষিত আইরিস ইমেজ - এই সবগুলির মধ্যে একটি জিনিস রয়েছে: তারা একটি আইরিস শনাক্তকরণ সিস্টেমকে বোকা বানাতে পারে যা শুধুমাত্র প্যাটার্ন ম্যাচিংয়ে ফোকাস করে৷
শিল্পে, এই জাতীয় পদ্ধতিগুলির একটি আদর্শ শব্দ রয়েছে: উপস্থাপনা আক্রমণ। একটি সিস্টেমের স্বীকৃতির নির্ভুলতা যতই উচ্চ হোক না কেন, যদি এটি একটি আসল মানুষের চোখ এবং ক্যামেরার সামনে একটি নকলের মধ্যে পার্থক্য করতে না পারে তবে এর নিরাপত্তা মৌলিকভাবে আপস করা হয়৷ আন্তর্জাতিক মান ISO/IEC 30107-3 বায়োমেট্রিক সিস্টেমের জন্য একটি স্বাধীন মূল্যায়ন আইটেম হিসাবে উপস্থাপনা আক্রমণ সনাক্তকরণ (PAD), যা সাধারণত জীবন্ততা সনাক্তকরণ হিসাবে পরিচিত, তালিকাভুক্ত করেছে।
Homsh সম্প্রতি তার স্ব-উন্নত আইরিস প্রেজেন্টেশন অ্যাটাক ডিটেকশন সিস্টেম, HOMSH-PAD-এর R&D এবং ব্যবহারিক যাচাই সম্পন্ন করেছে। 18,516 ইমেজের একটি স্বাধীন ডেটাসেটে পরীক্ষা করা হয়েছে, সিস্টেমটি 0.50% ডিটেকশন ইকুয়াল এরর রেট (D-EER) অর্জন করেছে।
I. প্রথমে সত্যতা যাচাই করুন, তারপর পরিচয় নিশ্চিত করুন৷
স্বীকৃতি কর্মপ্রবাহের আগে স্থাপন করা একটি স্বাধীন মডিউল হিসাবে, HOMSH-PAD নিম্নরূপ কাজ করে: ডিভাইসটি একটি চোখের ছবি ধারণ করার পরে, সিস্টেমটি প্রথমে আইরিস সনাক্ত করে এবং একটি গভীর শিক্ষার নেটওয়ার্কের মাধ্যমে একটি সত্যতা স্কোর আউটপুট করে। শুধুমাত্র বাস্তব মানুষের চোখ হিসাবে নিশ্চিত করা ছবি স্বীকৃতি ধাপে এগিয়ে যান; আক্রমণ হিসাবে চিহ্নিত করা অবিলম্বে প্রত্যাখ্যান করা হয়.
বর্তমান সংস্করণে চারটি প্রধান ধরনের আক্রমণ পদ্ধতি রয়েছে: টেক্সচার্ড রঙিন কন্টাক্ট লেন্স, প্রিন্টেড আইরিস ইমেজ, কৃত্রিম চোখ এবং এআই-সংশ্লেষিত আইরিস। তাদের মধ্যে, কৃত্রিম চোখ এবং মুদ্রিত আইরিস ইমেজ পরীক্ষায় শূন্য হারে মিস করে; AI-সংশ্লেষিত irises এর মিস রেট দাঁড়ায় 0.08%। প্রশিক্ষণের সময় কখনও দেখা যায়নি এমন নতুন কন্টাক্ট লেন্স প্যাটার্নগুলির জন্যও সিস্টেমটি কার্যকরী সনাক্তকরণ বজায় রাখে - এর মানে মডেলটি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট প্যাটার্নগুলি মুখস্থ করার পরিবর্তে আক্রমণের সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলি শিখেছে।
পরীক্ষার ডেটার সরল-ভাষা ব্যাখ্যা
1,000টি বিভিন্ন আক্রমণ প্রচেষ্টার মধ্যে, প্রায় 993টি অবরুদ্ধ করা হয়েছে;
1,000 বৈধ ব্যবহারকারীর মধ্যে, প্রায় 3 জন ভুলভাবে প্রত্যাখ্যান করা হয়েছে।
২. সংখ্যার পিছনে: ডেটা ডিসিপ্লিনের একটি প্রতিযোগিতা
আইরিস সজীবতা সনাক্তকরণ ক্ষেত্রটি দীর্ঘদিন ধরে একটি ক্রমাগত সমস্যা দ্বারা জর্জরিত হয়েছে: মডেলগুলি ল্যাবে চিত্তাকর্ষক মেট্রিক্স সরবরাহ করে, কিন্তু বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে স্থাপন করা হলে প্রায়শই ব্যর্থ হয়। Homsh এর R&D টিম বিশ্বাস করে যে সমস্যাটি সাধারণত মডেলের মধ্যে নয়, কিন্তু প্রশিক্ষণের ডেটাতে থাকে — লুকানো পরিসংখ্যানগত শর্টকাটগুলি দুর্ঘটনাক্রমে সত্য/মিথ্যা লেবেলের সাথে সম্পর্কযুক্ত যা মডেলটিকে আক্রমণের প্রকৃত বৈশিষ্ট্যগুলি শেখার পরিবর্তে "শর্টকাট" নিতে দেয়।
এটি মোকাবেলা করার জন্য, দলটি ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রশিক্ষণ শুরু হওয়ার আগে এই ধরনের শর্টকাটগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে সনাক্ত এবং নির্মূল করার জন্য একটি প্রশিক্ষণ ডেটা ডোমেন গভর্নেন্স পদ্ধতি তৈরি করেছে৷ 10,750টি বিষয় থেকে মোট 75,919টি আইরিস ছবি প্রশিক্ষণ, ক্রমাঙ্কন এবং পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল, তিনটি ডেটাসেট জুড়ে সম্পূর্ণরূপে অ-ওভারল্যাপিং বিষয় গোষ্ঠীর সাথে - প্রশিক্ষণের সময় মডেল দ্বারা পরীক্ষার সেটের প্রতিটি চোখ কখনও দেখা যায়নি। এই পদ্ধতিটি প্রকল্পের মূল স্বাধীন উদ্ভাবন এবং পেটেন্ট ফাইলিং দ্বারা সুরক্ষিত করা হয়েছে।
সমস্ত মেট্রিক্স ISO/IEC 30107-3 আন্তর্জাতিক মান অনুযায়ী গণনা করা হয়। সিদ্ধান্তের থ্রেশহোল্ড একটি স্বাধীন ক্রমাঙ্কন সেটে নির্ধারিত হয়, পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে পরীক্ষার সেটের কোন এক্সপোজার ছাড়াই।
III. বাস্তব-বিশ্ব স্থাপনার জন্য নির্মিত ইঞ্জিনিয়ারিং ডিজাইন
HOMSH-PAD ব্যবহারিক স্থাপনার জন্য সম্পূর্ণরূপে প্রকৌশলী:
●লাইটওয়েট:মডেলটি আনুমানিক 30 এমবি আকারের, একটি CPU-তে রিয়েল-টাইম অনুমান করতে সক্ষম এবং এমবেডেড অ্যাক্সেস কন্ট্রোল টার্মিনাল থেকে সার্ভার পর্যন্ত সমস্ত ফর্ম ফ্যাক্টরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
●সংহত করা সহজ:ইন্টিগ্রেটরদের শুধুমাত্র কাঁচা ক্যাপচার করা ছবি ইনপুট করতে হবে; সমস্ত প্রিপ্রসেসিং অভ্যন্তরীণভাবে SDK দ্বারা পরিচালিত হয়, মাত্র কয়েকটি লাইন কোডের সাথে একীকরণ সক্ষম করে৷
●ক্রমাঙ্কনযোগ্য:স্থাপনার সাইট থেকে প্রকৃত ব্যবহারকারীর নমুনা ব্যবহার করে এক-ক্লিক থ্রেশহোল্ড পুনঃক্রমিককরণ সমর্থন করে, মিথ্যা প্রত্যাখ্যানের হারকে প্রকৃত ব্যবহারকারী গোষ্ঠীর জন্য উপযুক্ত করার অনুমতি দেয়।
●ব্যর্থ-নিরাপদ নিরাপত্তা:অস্বাভাবিক ইনপুটগুলিকে ডিফল্টরূপে আক্রমণ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, আক্রমণকারীদের শোষণের জন্য কোনও "ধূসর এলাকা" রেখে না।
IV ধাঁধার চূড়ান্ত অংশ সম্পূর্ণ করা
আইরিস রিকগনিশন ইঞ্জিন উত্তর দেয় "এটি কে", HOMSH-PAD উত্তর দেয় "এটি একজন প্রকৃত ব্যক্তি কিনা"। সম্মিলিতভাবে, তারা Homsh এর আইরিস স্বীকৃতি সমাধানগুলিকে সরকারী বিষয়, জননিরাপত্তা এবং অর্থের মতো উচ্চ-নিরাপত্তা পরিস্থিতিগুলির ক্রমবর্ধমান স্পষ্ট জীবন্ততা সনাক্তকরণের প্রয়োজনীয়তাগুলি সম্পূর্ণরূপে পূরণ করতে সক্ষম করে।
এগিয়ে গিয়ে, দলটি আক্রমণের নমুনা লাইব্রেরি প্রসারিত করতে থাকবে, প্রশিক্ষণের স্থিতিশীলতা যাচাইকরণের একাধিক রাউন্ড সম্পূর্ণ করবে, এবং অল-ইন-ওয়ান আইরিস রিকগনিশন পণ্যের পাশাপাশি তৃতীয় পক্ষের প্রামাণিক মূল্যায়নের সাথে সম্পূর্ণ-ডিভাইস ইন্টিগ্রেশন করবে।
