VeryAI привлекла $10 млн на запуск платформы “Доказательство реальности” с помощью сканирования ладони для эпохи глубоких фейков

VeryAI привлекла $10 млн в рамках раунда seed-финансирования для разработки того, что она называет первой в мире платформой “Доказательство реальности”, системы, предназначенной для проверки того, что человек, взаимодействующий в Интернете, действительно является человеком. Раунд был возглавлен Polychain Capital, с участием Berggruen Institute и Anagram. Финансирование совпало с запуском первого продукта компании: платформы идентификации личности на основе сканирования ладони без использования специального оборудования, которая работает на стандартных смартфонах.

Поскольку системы искусственного интеллекта делают все более легким создание фальшивых изображений, видео, голосов и整个 цифровой идентичности, задача проверки подлинности в Интернете стала более интенсивной. Глубокие фейки и медиа, сгенерированные с помощью ИИ, теперь способны обходить многие традиционные методы проверки, включая распознавание лиц и одноразовые коды аутентификации. Подход VeryAI вводит новый биометрический слой, направленный на решение этой растущей проблемы цифрового доверия.

Компания планирует использовать новые средства для расширения своей более широкой платформы безопасности “Доказательство реальности”, разрабатывая инструменты, которые различают реальных людей и синтетические идентичности, а также актеров, сгенерированных с помощью ИИ, в цифровых системах.

Почему идентификация личности входит в новую фазу

Каждый значительный технологический переход исторически требовал новых методов идентификации личности. Пароли и протоколы кибербезопасности появились с появлением Интернета, а смартфоны популяризировали биометрическую аутентификацию, такую как сканирование отпечатков пальцев и распознавание лиц.

Рост генеративного ИИ создает новую серию уязвимостей. Современные инструменты для создания глубоких фейков могут реконструировать изображения лиц из публично доступных фотографий и производить убедительные реплики, способные обходить многие существующие проверки идентичности. В то же время атакующие компрометируют системы быстрее, чем когда-либо. Среднее время, необходимое для взлома организации, значительно сократилось в последние годы, оставляя команды безопасности с все более узкими окнами реагирования.

Технология распознавания лиц также столкнулась с критикой за несоответствия точности в разных демографических группах. Некоторые исследования обнаружили ложноположительные результаты, которые значительно различаются в зависимости от этнической принадлежности и обучающих данных. В сочетании с растущей доступностью изображений лиц в Интернете эти факторы вызвали вопросы о том, может ли лицо, используемое в качестве основы для аутентификации, остаться надежным цифровым стандартом идентичности.

Учитывая это, исследователи и компании, занимающиеся безопасностью, изучают альтернативные биометрические сигналы, которые труднее воспроизвести или собрать.

Биометрический сигнал, скрытый на виду

Система VeryAI основана на биометрической особенности, которая получила гораздо меньше публичного внимания: человеческой ладони.

Хотя лица появляются постоянно в социальных сетях и публичных изображениях, ладони редко фотографируются или записываются в высоком разрешении. Это делает их значительно более трудными для атакующих, чтобы захватить и воспроизвести. Структуры ладоней также содержат сложные узоры вен, линий и геометрических особенностей, которые создают высоко специфический биометрический сигнал.

По словам компании, ее система проверки личности на основе ладони производит ложноположительную скорость примерно один из десяти миллионов при сканировании одной руки. Когда используются обе руки вместе, скорость улучшается до примерно одного из ста триллионов, приближаясь к тому, что компания описывает как почти идеальную точность.

Не менее важно, что технология не требует специального оборудования. Вместо этого пользователи просто поднимают руку перед камерой смартфона. Алгоритмы компьютерного зрения извлекают биометрические особенности из изображения ладони и генерируют математическое представление, используемое для аутентификации.

Эта конструкция позволяет организациям развертывать проверку личности на основе ладони через стандартные мобильные устройства, а не через специализированные биометрические сканеры.

Идентификация личности без оборудования

Традиционные биометрические системы часто полагаются на специальное оборудование – считыватели отпечатков пальцев, инфракрасные сканеры или специализированные датчики распознавания лиц. Хотя эти системы эффективны в контролируемых средах, они могут быть дорогими для развертывания в масштабе.

Платформа VeryAI пытается устранить этот барьер, работая исключительно через программное обеспечение. Система использует камеры смартфонов в сочетании с моделями компьютерного зрения, обученными для распознавания особенностей ладоней с высокой точностью.

С точки зрения развертывания эта архитектура позволяет идентификации личности функционировать где угодно, где есть смартфон. Учитывая, что смартфоны теперь принадлежат подавляющему большинству взрослых в развитых рынках, этот подход значительно расширяет среды, где может происходить биометрическая верификация.

Первоначальная бизнес-модель компании ориентирована на организации, которым требуется сильная идентификация личности в масштабе, включая:

• финтех-платформы
• криптовалютные биржи
• социальные сети
• системы идентификации личности правительства
• онлайн-рынки

Вместо продажи оборудования VeryAI предоставляет свою технологию в виде интегрированной службы верификации, взимая плату с организаций на основе ежемесячной активности верификации.

Конфиденциальность по дизайну

Биометрические системы часто вызывают опасения по поводу того, как хранятся и защищаются личные данные. Центральный риск во многих биометрических платформах заключается в том, что сырые биометрические изображения – такие как отпечатки пальцев или сканы лица – могут стать привлекательными целями для атакующих, если они хранятся неправильно.

VeryAI утверждает, что ее архитектура избегает хранения биометрических изображений вообще.

Когда пользователь проверяет свою личность, система извлекает отличительные особенности из изображения ладони и преобразует их в необратимое математическое представление. Это представление не может быть использовано для восстановления исходного изображения ладони и не может быть напрямую связано с личностью человека.

Вместо поддержания центрального хранилища биометрических данных система генерирует неидентифицируемый идентификатор, который доказывает, что событие верификации произошло, не раскрывая основные биометрические данные.

Эта модель напоминает криптографические системы учетных данных, в которых результат верификации хранится, а не сами личные данные. Отделив идентификацию личности от личной идентифицирующей информации, платформа стремится снизить риски, связанные с биометрическими базами данных.

Создание слоя “Доказательства реальности” для Интернета

Компания описывает свою более широкую видение как создание слоя “Доказательства реальности” для цифрового мира.

По мере того, как агенты ИИ и синтетические медиа распространяются, различие между человеческой деятельностью и автоматизированным или фабрикованным поведением может стать все более трудным. Социальные сети уже борются с обнаружением ботов, а финансовые платформы сталкиваются с растущими угрозами от мошенничества, связанного с ИИ.

VeryAI работает над дополнительными инструментами, предназначенными для проверки того, что ИИ-агенты принадлежат реальным людям, помогая организациям определить, контролируется ли цифровая сущность реальным человеком.

Эта концепция может в конечном итоге распространиться за пределы идентификации личности и включать аутентичные сигналы для медиа, транзакций и коммуникаций. В таких системах взаимодействия будут нести криптографические доказательства того, что они исходят от проверенного человеческого участника.

Будущее цифрового доверия

Идентификация личности может вскоре стать одной из наиболее критических инфраструктурных задач эпохи ИИ.

Генеративные системы ИИ быстро улучшаются в производстве синтетических изображений, голосов и документов, которые тесно имитируют реальных людей. В то же время онлайн-взаимодействия – от финансовых транзакций до социального взаимодействия – все чаще посредствуются цифровыми платформами, где идентичность может быть трудно проверить.

В такой среде системы, которые могут доказать, что участник действительно является человеком, могут стать фундаментальными компонентами цифровых экосистем.

Биометрические сигналы, такие как узоры ладоней, представляют собой один из возможных путей вперед, особенно если они могут быть развернуты широко без специального оборудования. В сочетании с методами криптографии, сохраняющими конфиденциальность, такие технологии могут обеспечить системы верификации, которые являются одновременно безопасными и минимально навязчивыми.

Со временем рамки “Доказательства реальности” могут распространиться за пределы проверок идентичности и повлиять на такие области, как децентрализованное управление, аутентификация цифровых медиа и подотчетность ИИ-агентов.

По мере того, как искусственный интеллект продолжает изменять онлайн-ландшафт, способность надежно проверять, что – и кто – реален, может стать одной из определяющих технологических задач десятилетия. Системы, которые могут обеспечить такую гарантию без жертвования конфиденциальностью или удобством использования, могут сыграть решающую роль в восстановлении доверия во всем цифровом мире.