VeryAI erhält 10 Millionen Dollar Seed-Finanzierung, um Palm-Scan-“Proof of Reality”-Plattform für das Zeitalter der Deepfakes zu starten

VeryAI hat 10 Millionen Dollar an Seed-Finanzierung aufgenommen, um das, was es als weltweit erste “Proof of Reality”-Plattform bezeichnet, zu entwickeln, ein System, das darauf ausgelegt ist, zu überprüfen, ob eine Person, die online interagiert, tatsächlich ein Mensch ist. Die Runde wurde von Polychain Capital geleitet, mit Beteiligung von Berggruen Institute und Anagram. Die Finanzierung erfolgt zeitgleich mit dem Start des ersten Produkts des Unternehmens: einer hardwarefreien Palm-Scan-Identitätsverifizierungsplattform, die auf Standard-Smartphones funktioniert.

Da künstliche Intelligenz-Systeme es immer einfacher machen, Bilder, Videos, Stimmen und ganze digitale Identitäten zu fabrizieren, hat sich die Herausforderung, Authentizität online zu überprüfen, verschärft. Deepfakes und künstlich erzeugte Medien sind nun in der Lage, viele traditionelle Verifizierungsmethoden zu umgehen, einschließlich Gesichtserkennung und Einmal-Authentifizierungscode. VeryAI’s Ansatz führt eine neue biometrische Schicht ein, die darauf abzielt, diese wachsende Lücke im digitalen Vertrauen zu schließen.

Das Unternehmen plant, das neue Kapital zu nutzen, um seine umfassendere Proof of Reality-Sicherheitsplattform zu erweitern, indem es Tools entwickelt, die reale Personen von synthetischen Identitäten und künstlich erzeugten Akteuren in digitalen Systemen unterscheiden.

Warum die Identitätsverifizierung in eine neue Phase eintritt

Jeder bedeutende technologische Wandel hat historisch gesehen neue Methoden der Identitätsverifizierung erfordert. Passwörter und Cybersicherheitsprotokolle entstanden mit dem Internet, während Smartphones biometrische Authentifizierung wie Fingerabdruck- und Gesichtserkennung populär machten.

Der Aufstieg der generativen künstlichen Intelligenz schafft eine neue Reihe von Verwundbarkeiten. Moderne Deepfake-Tools können Gesichtsbilder aus öffentlich zugänglichen Fotos rekonstruieren und überzeugende Replikate produzieren, die viele bestehende Identitätsprüfungen umgehen können. Gleichzeitig kompromittieren Angreifer Systeme schneller als je zuvor. Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine Organisation zu durchbrechen, hat in den letzten Jahren erheblich abgenommen, was Sicherheitsteams mit immer schmaleren Reaktionsfenstern zurücklässt.

Die Gesichtserkennungstechnologie steht auch wegen ihrer Genauigkeitsunterschiede bei verschiedenen Bevölkerungsgruppen in der Kritik. Einige Studien haben falsch positive Raten gefunden, die je nach Ethnie und Trainingsdaten dramatisch variieren. In Kombination mit der wachsenden Verfügbarkeit von Gesichtsbildern im Internet haben diese Faktoren Fragen aufgeworfen, ob die Gesichtserkennung allein noch als zuverlässiger digitaler Identitätsstandard bleiben kann.

Angesichts dieser Situation erkunden Forscher und Sicherheitsunternehmen alternative biometrische Signale, die schwerer zu replizieren oder zu sammeln sind.

Ein biometrisches Signal, das im Verborgenen liegt

VeryAI’s System konzentriert sich auf ein biometrisches Merkmal, das bisher wenig öffentliche Aufmerksamkeit erhalten hat: die menschliche Handfläche.

Während Gesichter ständig in sozialen Medien und öffentlichen Bildern erscheinen, werden Handflächen selten in hoher Auflösung fotografiert oder aufgezeichnet. Dies macht es für Angreifer erheblich schwieriger, sie zu erfassen und zu replizieren. Handflächenstrukturen enthalten auch komplexe Muster von Venen, Linien und geometrischen Merkmalen, die ein hochgradig charakteristisches biometrisches Signal erzeugen.

Laut dem Unternehmen produziert sein palmgestütztes Verifizierungssystem eine Falschakzeptanzrate von etwa einem zu zehn Millionen, wenn es eine Hand scannet. Wenn beide Hände zusammen verwendet werden, verbessert sich die Rate auf etwa ein zu einer Billion, was der Company zufolge nahezu perfekte Genauigkeit erreicht.

Ebenso bedeutsam ist, dass die Technologie keine spezielle Hardware erfordert. Stattdessen heben die Benutzer einfach ihre Hand vor die Smartphone-Kamera. Computer-Vision-Algorithmen extrahieren biometrische Merkmale aus dem Handflächenbild und generieren eine mathematische Darstellung, die für die Authentifizierung verwendet wird.

Dieses Design ermöglicht es Organisationen, die Handflächenverifizierung über Standard-Smartphones und nicht über spezielle biometrische Scanner zu bereitstellen.

Hardwarefreie Identitätsverifizierung

Traditionelle biometrische Systeme sind oft auf spezielle Hardware angewiesen – Fingerabdruckleser, Infrarot-Scanner oder dedizierte Gesichtserkennungssensoren. Obwohl diese Systeme in kontrollierten Umgebungen effektiv sind, können sie teuer in der Bereitstellung sein.

VeryAI’s Plattform versucht, diese Barriere zu beseitigen, indem sie vollständig über Software operiert. Das System verwendet Smartphone-Kameras in Kombination mit Computer-Vision-Modellen, die darauf trainiert sind, Handflächenmerkmale mit hoher Präzision zu erkennen.

Bei der Bereitstellung ermöglicht diese Architektur es, die Identitätsverifizierung überall dort durchzuführen, wo ein Smartphone verfügbar ist. Da Smartphones nun von der überwiegenden Mehrheit der Erwachsenen in entwickelten Märkten besessen werden, erweitert dieser Ansatz dramatisch die Umgebungen, in denen biometrische Verifizierung stattfinden kann.

Das Unternehmen zielt mit seinem initialen Geschäftsmodell auf Organisationen ab, die starke Identitätsüberprüfung im großen Maßstab erfordern, einschließlich:

• Fintech-Plattformen
• Kryptowährungsbörsen
• Soziale Medien-Netzwerke
• Regierungs-Identitätssysteme
• Online-Märkte

Statt Hardware zu verkaufen, bietet VeryAI seine Technologie als integrierten Verifizierungsdienst an und berechnet Organisationen basierend auf monatlicher Verifizierungsaktivität.

Privatsphäre durch Design

Biometrische Systeme werfen oft Bedenken hinsichtlich der Speicherung und des Schutzes personenbezogener Daten auf. Ein zentrales Risiko in vielen biometrischen Plattformen ist, dass rohe biometrische Bilder – wie Fingerabdrücke oder Gesichtsscans – zu attraktiven Zielen für Angreifer werden können, wenn sie unzureichend gespeichert werden.

VeryAI behauptet, dass seine Architektur die Speicherung biometrischer Bilder vollständig vermeidet.

Wenn ein Benutzer seine Identität überprüft, extrahiert das System unterscheidbare Merkmale aus dem Handflächenbild und wandelt sie in eine unumkehrbare mathematische Darstellung um. Diese Darstellung kann nicht verwendet werden, um das ursprüngliche Handflächenbild zu rekonstruieren und kann nicht direkt mit der Identität einer Person in Verbindung gebracht werden.

Statt einer zentralen Datenbank biometrischer Daten zu unterhalten, generiert das System einen nicht nachverfolgbaren Identifikator, der beweist, dass ein Verifizierungsereignis stattgefunden hat, ohne die zugrunde liegenden biometrischen Eingaben offenzulegen.

Dieses Modell ähnelt kryptographischen Credential-Systemen, in denen das Verifizierungsergebnis gespeichert wird und nicht die rohen personenbezogenen Daten selbst. Durch die Trennung der Identitätsverifizierung von personenbezogenen Daten zielt die Plattform darauf ab, die Risiken im Zusammenhang mit biometrischen Datenbanken zu reduzieren.

Aufbau einer “Proof of Reality”-Schicht für das Internet

Das Unternehmen beschreibt seine umfassendere Vision als den Aufbau einer Proof of Reality-Infrastrukturschicht für die digitale Welt.

Da künstliche Intelligenz-Agenten und synthetische Medien sich verbreiten, kann es immer schwieriger werden, menschliches Verhalten von automatisiertem oder fabriziertem Verhalten zu unterscheiden. Soziale Netzwerke kämpfen bereits mit der Bot-Erkennung, während Finanzplattformen mit wachsenden Bedrohungen durch künstliche Intelligenz-gestützten Betrug konfrontiert sind.

VeryAI arbeitet an zusätzlichen Tools, die darauf ausgelegt sind, die menschliche Kontrolle über künstliche Intelligenz-Agenten zu überprüfen, um Organisationen zu helfen, zu bestimmen, ob eine digitale Entität von einer realen Person kontrolliert wird.

Dieses Konzept könnte sich letztendlich auf Authentifizitätssignale für Medien, Transaktionen und Kommunikationen erstrecken. In solchen Systemen würden Interaktionen kryptographische Beweise tragen, dass sie von einem verifizierten menschlichen Teilnehmer stammen.

Die Zukunft des digitalen Vertrauens

Die Identitätsverifizierung könnte bald zu einer der wichtigsten Infrastrukturherausforderungen der künstlichen Intelligenz-Ära werden.

Generative künstliche Intelligenz-Systeme verbessern sich rasch darin, synthetische Bilder, Stimmen und Dokumente zu produzieren, die realen Individuen sehr ähnlich sind. Gleichzeitig werden Online-Interaktionen – von Finanztransaktionen bis hin zu sozialer Interaktion – immer mehr durch digitale Plattformen vermittelt, in denen die Identität schwer zu überprüfen ist.

In einer solchen Umgebung könnten Systeme, die beweisen können, dass ein Teilnehmer tatsächlich ein Mensch ist, zu grundlegenden Komponenten digitaler Ökosysteme werden.

Biometrische Signale wie Handflächenmuster stellen einen möglichen Weg nach vorne dar, insbesondere wenn sie ohne spezielle Hardware weit verbreitet eingesetzt werden können. In Kombination mit privatsphärenschützenden kryptographischen Methoden könnten solche Technologien Verifizierungssysteme ermöglichen, die sowohl sicher als auch minimal invasiv sind.

Im Laufe der Zeit könnten Proof of Reality-Rahmenwerke sich über Identitätsprüfungen hinaus auf Bereiche wie dezentralisierte Regierungsführung, digitale Medienauthentifizierung und künstliche Intelligenz-Agenten-Verantwortlichkeit ausdehnen.

Da die künstliche Intelligenz weiterhin die Online-Landschaft umgestaltet, kann die Fähigkeit, zuverlässig zu überprüfen, was – und wer – real ist, zu einer der definierenden technologischen Herausforderungen des Jahrzehnts werden. Systeme, die diese Gewährleistung ohne Kompromisse bei der Privatsphäre oder Benutzerfreundlichkeit bieten können, könnten eine entscheidende Rolle bei der Wiederherstellung des Vertrauens in der digitalen Welt spielen.