Las nuevas capacidades biométricas amplían aún más la flexibilidad del marco de autenticación Knomi de Aware
El marco de autenticación móvil Knomi de Aware está bien establecido como una opción líder para la incorporación y la garantía de identidad biométrica en múltiples verticales.
La flexibilidad para implementar Knomi en diferentes entornos y flujos de trabajo, integrar fácilmente la autenticación biométrica con la detección de vida e incluso múltiples modalidades es un diferenciador clave para la tecnología insignia de Aware.
También se han agregado varias funciones nuevas a Knomi en el transcurso de 2020, incluidos algoritmos mejorados para la detección de parodias de voz y de cara de vida pasiva, y autenticación biométrica de voz, más funciones para implementaciones en el dispositivo con Knomi D y precisión mejorada para personas que usan máscaras.
La cara y la voz se pueden usar juntas para una fusión biométrica de alta seguridad, pero un mayor número de organizaciones ven el valor de tener la opción de una u otra en la misma aplicación, dijo el Director comercial de Aware Rob Mungovan a Biometric Update.
Elección a través del modelo de marco
La empresa actualmente tiene al menos dos clientes que utilizan la biometría facial y de voz en un flujo de trabajo de tiempo y asistencia, dice, encontrar la modalidad adicional hace que sea más fácil para sus trabajadores. Han mantenido el PIN del usuario en el flujo de trabajo, como es típico de las implementaciones de Knomi, dice, y lo convierten esencialmente en un proceso de tres factores.
«Lo primero que hace el sistema es ir al índice de ese PIN o nombre de usuario y decir: ‘aquí están las dos muestras que se acaban de proporcionar, coinciden con las muestras inscritas y, de ser así, cuál es la puntuación'», explica Mungovan.
A diferencia de la autenticación multifactor con factores no inherentes como los tokens físicos, que están presentes o no, la combinación de dos datos biométricos permite reducir significativamente la tasa de coincidencia falsa (FMR) para una máxima seguridad.
Los clientes que han implementado la voz para el tiempo y la asistencia encontraron que es más fácil para sus trabajadores tener la opción.
«La voz es un biométrico algo más débil», señala. «No se puede generar una señal tan fuerte como una imagen facial de buena calidad, no se tienen tantas características, pero sin embargo, hay ciertos casos de uso en los que la voz funciona bien, particularmente cuando una buena imagen facial no se puede adquirir por una razón u otra.»
También se habla entre los clientes Conscientes de usar la biometría de voz para ayudar a los jubilados, o «ciertos segmentos de la población que tal vez son mayores o no están tan familiarizados con cómo usar teléfonos inteligentes, o cómo presentar su cara al teléfono, la voz se está considerando como una opción primaria para la cara, con la cara siendo secundaria si la voz falla.»
El reconocimiento de altavoces dependiente del texto de Knomi permite a los clientes establecer una frase de acceso y, al inscribirse, suelen pedir tres muestras de la misma frase de entre cinco y diez segundos de duración. En las demostraciones de la compañía, se usa la frase » Hola Knomi, por favor verifique mi identidad.»Sin embargo, se puede usar cualquier frase en cualquier idioma. Después de la inscripción, una sola frase de contraseña es suficiente para una autenticación fuerte.
El interés inicial de los clientes se mantiene principalmente en la cara, dice Mungovan, aunque también señala que «está empezando a tener bolsillos de interés en la voz. Algunas regiones, al parecer, han expresado su interés en expresarse. Los servicios financieros expresan un interés en la voz. Pero la tasa de adopción de autenticación desatendida es inferior a la de face.»
Continuar desarrollando la flexibilidad que Aware proporciona a sus clientes es la clave.
«La adición de otro biométrico que se puede recopilar desde un teléfono móvil es un elemento diferenciador», explica Mungovan. «Muchos de nuestros acuerdos, con muchos de los clientes que tenemos, tienen un tema en común:» Me gusta mucho la parte de la cara, la parte de la voz, creo que también es de interés. Me gustaría poder acceder a eso y utilizarlo según nuestro acuerdo si, de hecho, encontramos casos de uso en los que la gente lo va a pedir.»
A medida que las empresas planifican cada vez más tecnologías que pueden permitir diferentes contingencias, hay muy pocos proveedores de biometría que puedan ofrecer ambas modalidades.
Los servicios financieros siguen siendo el grupo de clientes más grande para la autenticación biométrica remota, pero también están aumentando las implementaciones para la gestión remota de la fuerza de trabajo y el seguimiento remoto de la asistencia y el tiempo sin supervisión.
Implementación basada en el flujo de trabajo, no al revés
A medida que los consumidores y las organizaciones se acostumbran y se sienten más cómodos con la autenticación biométrica a través de sus dispositivos móviles, los clientes potenciales que se dan cuenta tienden a comprender mejor sus propios requisitos que las opciones disponibles para ellos.
Eso se aplica a la detección de vida, donde la detección de parodia de vida pasiva es mucho más fácil de usar y no se puede jugar observando el mecanismo, argumenta Mungovan. Cuando Aware explica las diferencias, dice, los clientes se ganan constantemente.
En el dispositivo frente al servidor también es importante tener en cuenta, y una fuente de algunos conceptos erróneos.
Si bien hay varias situaciones en las que se deben considerar soluciones biométricas en el dispositivo como Knomi D, Mungovan dice que cuando la conectividad es limitada, más a menudo hay ventajas que los clientes pueden obtener con implementaciones basadas en servidores.
«Uno es que sus algoritmos pueden volverse muy complicados y puede colocar una familia de algoritmos en una máquina centralizada donde no puede colocarlos fácilmente en un teléfono móvil», dice Mungovan. «Por lo tanto, puede continuar desarrollando su capacidad de detección de falsificaciones actualizando una implementación basada en servidor. En segundo lugar, si bien proporcionamos aplicaciones muy ligeras en el teléfono y aplicaciones de muestra y fuente para esas aplicaciones para que nuestros clientes puedan crear su propia aplicación de marca, estas aplicaciones ayudan a garantizar que se capture la imagen facial de la mejor calidad», al realizar la captura automática solo cuando la calidad de la imagen está optimizada para el algoritmo de análisis.
Hay otras ventajas, incluso para registros auditables, y si una falsificación llega a través, puedes averiguar cómo y remediarla, observa Mungovan.
También es notable que Knomi proporcione una opción sin aplicación. Se puede capturar una imagen facial con el navegador móvil nativo o un navegador de escritorio y enviarla al servidor para el análisis de falsificaciones, la inscripción y la autenticación. «Esta es una opción súper liviana», afirma Mungovan, » que a algunos clientes les gusta mucho.»
Aware ofrece los tres métodos, en su búsqueda de proporcionar un conjunto de herramientas que permita a los clientes agregar autenticación biométrica a su flujo de trabajo existente o conectarlo a una aplicación de incorporación existente. Pueden hacerlo con servicios RESTful diseñados para integrarse en el activo de TI de una gran institución, en lugar de requerir una suscripción SaaS o un «gran fragmento de código monolítico».»
«Una de las cosas únicas de Aware es que el diseño de nuestro software se centra implícitamente en permitir que nuestros clientes desarrollen y mantengan su propia capacidad», enfatiza Mungovan. «En otras palabras, es un marco muy flexible.»
Al llevar lo mejor de la autenticación biométrica a los flujos de trabajo de los clientes sin imponer ningún compromiso, los planes conscientes para proteger la próxima ola de transacciones remotas con Knomi, al tiempo que brindan las experiencias que los usuarios finales y las organizaciones esperan por igual.
Temas del artículo
Detección de vida biométrica | biometría | reconocimiento facial | verificación de identidad | autenticación multifactor | incorporación | detección de falsificaciones / biometría de voz