Das Knomi Mobile Authentifizierungsframework von Aware hat sich als führende Option für Onboarding und biometrische Identitätssicherung in mehreren Branchen etabliert.Die Flexibilität, Knomi in verschiedenen Umgebungen und Workflows einzusetzen, die einfache Integration der biometrischen Authentifizierung mit der Erkennung von Lebendigkeit und sogar mehreren Modalitäten ist ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal für die Flaggschiff-Technologie von Aware.

Im Laufe des Jahres 2020 wurden Knomi mehrere neue Funktionen hinzugefügt, darunter verbesserte Algorithmen für die passive Erkennung von Gesichts- und Sprach-Spoofs sowie die biometrische Sprachauthentifizierung, weitere Funktionen für Implementierungen auf dem Gerät mit Knomi D und eine verbesserte Genauigkeit für Maskenträger.Gesicht und Stimme können zusammen für eine hochsichere multi-biometrische Fusion verwendet werden, aber eine größere Anzahl von Organisationen sieht Wert darin, die Option des einen oder anderen in derselben Anwendung zu haben“, sagt Chief Commercial Officer Rob Mungovan Biometrisches Update.

Wahl durch Rahmenmodell

Das Unternehmen hat derzeit mindestens zwei Kunden mit Gesichts- und Sprachbiometrie in einem Zeiterfassungs-Workflow, sagt er, die zusätzliche Modalität zu finden, macht es einfacher für ihre Mitarbeiter. Sie haben die PIN des Benutzers im Workflow beibehalten, wie es typisch für Knomi-Implementierungen ist, sagt er, und macht es im Wesentlichen zu einem Drei-Faktor-Prozess.“Das erste, was das System tut, ist, dass es zum Index dieser PIN oder dieses Benutzernamens geht und sagt: ‚Hier sind die beiden Proben, die gerade zur Verfügung gestellt wurden, stimmen sie mit den eingeschriebenen Proben überein und wenn ja, wie hoch ist die Punktzahl'“, erklärt Mungovan.Im Gegensatz zur Multi-Faktor-Authentifizierung mit nicht inhärenten Faktoren wie physischen Token, die entweder vorhanden sind oder nicht, kann durch die Kombination zweier biometrischer Daten die False Match Rate (FMR) für maximale Sicherheit erheblich gesenkt werden.

Die Kunden, die Voice for time and Attendance implementiert haben, stellten fest, dass es für ihre Mitarbeiter einfacher ist, diese Option zu nutzen.

„Die Stimme ist etwas schwächer“, betont er. „Sie können kein Signal erzeugen, das so stark ist wie ein Gesichtsbild von guter Qualität, Sie haben nicht so viele Funktionen, aber dennoch gibt es bestimmte Anwendungsfälle, in denen Stimme gut funktioniert, insbesondere wenn ein gutes Gesichtsbild aus dem einen oder anderen Grund nicht erfasst werden kann.“

Es gibt auch einige Gespräche unter bewussten Kunden über die Verwendung von Sprachbiometrie, um Rentnern zu helfen, oder „bestimmte Bevölkerungsgruppen, die vielleicht älter sind oder nicht so vertraut mit der Verwendung von Smartphones sind oder wie sie ihr Gesicht dem Telefon präsentieren können, wird die Stimme als primäre Option für das Gesicht betrachtet, wobei das Gesicht sekundär ist, wenn die Stimme ausfällt.“

Knomis textabhängige Sprechererkennung ermöglicht es Kunden, eine Passphrase festzulegen und bei der Registrierung in der Regel drei Samples derselben Phrase zwischen etwa fünf und zehn Sekunden Länge anzufordern. In den Demos des Unternehmens wird der Ausdruck „Hallo Knomi, bitte überprüfen Sie meine Identität.“ Es kann jedoch jede Phrase in jeder Sprache verwendet werden. Nach der Registrierung genügt eine einzige Äußerung der Passphrase für eine starke Authentifizierung.

Das anfängliche Kundeninteresse bleibt in erster Linie im Gesicht, sagt Mungovan, obwohl er auch feststellt, dass „das Interesse an der Stimme allmählich zunimmt. Bestimmte Regionen, so scheint es, haben Interesse an Voice bekundet. Finanzdienstleister zeigen Interesse an Voice. Die Akzeptanzrate für die unbeaufsichtigte Authentifizierung bleibt jedoch hinter der von Face zurück.“

Die Flexibilität, die Aware seinen Kunden bietet, weiter auszubauen, ist der Schlüssel.

„Die Hinzufügung einer weiteren Biometrie, die von einem Mobiltelefon erfasst werden kann, ist ein Unterscheidungsmerkmal“, erklärt Mungovan. „Viele unserer Vereinbarungen mit vielen Kunden, die wir haben, haben ein gemeinsames Thema:“Ich mag den Gesichtsteil wirklich, der Stimmenteil ist meiner Meinung nach auch von Interesse. Ich möchte in der Lage sein, darauf zuzugreifen und dies im Rahmen unserer Vereinbarung zu nutzen, wenn wir tatsächlich auf Anwendungsfälle stoßen, in denen die Leute danach fragen werden.“Da Unternehmen zunehmend Technologien planen, die unterschiedliche Eventualitäten ermöglichen, gibt es nur sehr wenige Biometrie-Anbieter, die beide Modalitäten anbieten können.Finanzdienstleistungen sind nach wie vor die größte Kundengruppe für die biometrische Fernauthentifizierung, aber auch Implementierungen für das Remote Workforce Management und die unbeaufsichtigte Zeiterfassung aus der Ferne nehmen zu.

Implementieren Sie basierend auf dem Workflow, nicht umgekehrt

Da sich Verbraucher und Organisationen gleichermaßen an die biometrische Authentifizierung über ihre Mobilgeräte gewöhnen und sich damit vertraut machen, haben potenzielle Kunden, die zu Aware kommen, in der Regel ein besseres Verständnis für ihre eigenen Anforderungen als für die ihnen zur Verfügung stehenden Optionen.Dies gilt für die Liveness-Erkennung, bei der die passive Liveness-Spoof-Erkennung viel einfacher zu verwenden ist und nicht durch Beobachtung des Mechanismus gespielt werden kann, argumentiert Mungovan. Wenn er die Unterschiede erkläre, seien die Kunden konsequent überzeugt.

On-Device versus On-Server ist ebenfalls wichtig zu berücksichtigen und eine Quelle einiger Missverständnisse.

Zwar gibt es mehrere Situationen, in denen auf dem Gerät biometrische Lösungen wie Knomi D in Betracht gezogen werden sollten, sagt Mungovan, als wenn die Konnektivität begrenzt ist, häufiger gibt es Vorteile, die Kunden mit serverbasierten Implementierungen realisieren können.“Zum einen können Ihre Algorithmen sehr kompliziert werden und Sie können eine Familie von Algorithmen auf einer zentralen Maschine ablegen, auf der Sie sie nicht einfach auf ein Mobiltelefon übertragen können“, sagt Mungovan. „Sie können also einfach Ihre Spoof-Erkennungsfunktion weiter ausbauen, indem Sie eine serverbasierte Bereitstellung aktualisieren. Zweitens bieten wir zwar sehr leichte Apps auf dem Telefon sowie Beispiel-Apps und Quellen für diese Apps an, damit unsere Kunden ihre eigene Marken-App erstellen können, und diese Apps tragen dazu bei, dass das Gesichtsbild in bester Qualität erfasst wird „, indem sie die automatische Erfassung nur dann durchführen, wenn die Bildqualität für den Analysealgorithmus optimiert ist.

Es gibt andere Vorteile, einschließlich für überprüfbare Datensätze, und wenn eine Fälschung durchkommt, können Sie herausfinden, wie und Abhilfe schaffen, beobachtet Mungovan.

Es ist auch bemerkenswert, dass Knomi eine No-App-Option bietet. Ein Gesichtsbild kann mit dem nativen mobilen Browser oder einem Desktop-Browser erfasst und zur Spoof-Analyse, Registrierung und Authentifizierung an den Server gesendet werden. „Dies ist eine superleichte Option“, sagt Mungovan, „die einige Kunden wirklich mögen.“

Aware bietet alle drei Methoden an, um ein Toolkit bereitzustellen, mit dem Kunden biometrische Authentifizierung zu ihrem vorhandenen Workflow hinzufügen oder in eine vorhandene Onboarding-Anwendung integrieren können. Sie können dies mit RESTful-Diensten tun, die in das IT-Asset einer großen Institution integriert werden können, anstatt ein SaaS-Abonnement oder ein „großes monolithisches Stück Code“ zu benötigen.“Eines der einzigartigen Merkmale von Aware ist, dass das Design unserer Software implizit darauf ausgerichtet ist, unseren Kunden den Aufbau und die Aufrechterhaltung ihrer eigenen Fähigkeiten zu ermöglichen“, betont Mungovan. „Mit anderen Worten, es ist ein sehr flexibler Rahmen.“Indem Aware das Beste aus der biometrischen Authentifizierung in die Arbeitsabläufe der Kunden einbringt, ohne Kompromisse einzugehen, plant Aware, die nächste Welle von Remote-Transaktionen mit Knomi abzusichern und gleichzeitig die Erfahrungen zu liefern, die Endbenutzer und Organisationen gleichermaßen erwarten.

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