Mới đây, Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT) đã xuất sắc vượt qua bài kiểm định Presentation Attack Detection (PAD) theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 của iBeta – thành viên hiệp hội FIDO (Fast Identity Online Alliance). Đây cũng là đơn vị duy nhất được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ (NIST) công nhận tiêu chí đánh giá.
Để kiểm thử các giải pháp nhận diện sinh trắc học, iBeta không chỉ tuân theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 mà còn áp dụng các tiêu chuẩn phù hợp với yêu cầu thực tế của người dùng. Tính chặt chẽ của bài kiểm định chính là lý do khiến iBeta luôn là đơn vị kiểm định công nghệ hàng đầu thế giới mà các doanh nghiệp hướng tới.
Tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 và bài kiểm định PAD
ISO/IEC 30107-3 là một bộ tiêu chuẩn quốc tế mô tả phương pháp và quy trình thực hiện kiểm định các giải pháp sinh trắc khuôn mặt. Theo đó, bài kiểm định PAD của iBeta mô phỏng một cách thực tế nhất các hình thức gian lận định danh điện tử ngày một tinh vi qua các phương thức như: sử dụng hình ảnh, video, hay công cụ mô phỏng gương mặt con người để đánh giá khả năng nhận diện người thật cũng như phát hiện giả mạo của công nghệ sinh trắc học. Bài kiểm định PAD là một thử thách lớn cho các giải pháp nhận diện vì có quy trình tỉ mỉ, tính chặt chẽ và yêu cầu kỹ thuật cao. Việc vượt qua bài kiểm định PAD theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 giúp các nhà cung cấp giải pháp định danh đánh giá chính xác và khách quan chất lượng sản phẩm của mình cũng như tạo tiền đề vững chắc để mang đến sự an tâm cho khách hàng khỏi các vấn nạn gian lận định danh điện tử.
Có thể bạn sẽ thích
VNPT tiên phong phát triển và ứng dụng công nghệ AI đạt tiêu chuẩn quốc tế
Trước đó, Tập đoàn VNPT cũng giúp ngành trí tuệ nhân tạo Việt Nam đạt kỷ lục mới khi đưa công nghệ VNPT FaceID vào Top 15 thế giới ở hạng mục KIOSK – FRVT 1:1 và 1:N (khuôn mặt đa dạng màu da và dân tộc) của NIST.
Bằng việc được công nhận chất lượng tiêu chuẩn quốc tế bởi các đơn vị uy tín như iBeta (FIDO Alliance) hay NIST, VNPT tiếp tục ghi danh trên bản đồ công nghệ bằng các sản phẩm có thể cạnh tranh vươn tầm thế giới, tạo dựng niềm tin cho các khách hàng trong việc sử dụng các sản phẩm công nghệ trí tuệ nhân tạo Made in Viet Nam.
Công nghệ nhận diện khuôn mặt VNPT FaceID không chỉ giúp các nhà mạng lớn như Vinaphone trong việc giải quyết các vấn nạn như mở sim rác, đăng ký sim không chính chủ, nhằm thắt chặt quản lý thuê bao di động mà còn đồng hành cùng nhiều tổ chức tài chính ngân hàng trong quy trình định danh điện tử, mở tài khoản, cho vay nhằm phát hiện các trường hợp tấn công bằng giả mạo khuôn mặt, hạn chế tối đa các trường hợp mở tài khoản không chính chủ.
Với việc làm chủ công nghệ, các sản phẩm trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi VNPT hoàn toàn có khả năng tùy biến cao, dễ dàng tích hợp với các sản phẩm dịch vụ khác nhằm tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Mới đây, bằng việc tích hợp công nghệ định danh điện tử VNPT eKYC, sản phẩm VNPT Smart CA đã đáp ứng được các tiêu chuẩn của Bộ TTTT trong việc cung cấp chữ ký số trực tuyến, trở thành sản phẩm tiên phong tại Việt Nam mang tới trải nghiệm toàn trình cho tất cả khách hàng khi sử dụng chữ ký số trong giao dịch điện tử. Nhờ khả năng chống giả mạo khuôn mặt theo tiêu chuẩn quốc tế, việc xác thực định danh để đăng ký chữ ký số từ xa được bảo mật nhằm tránh rò rỉ thông tin và hạn chế các rủi ro bị giả mạo có thể xảy ra.
Hệ sinh thái các sản phẩm trí tuệ nhân tạo VNPT AI ngày càng được tin dùng bởi nhiều khách hàng trong các lĩnh vực như chính phủ, ngân hàng, tài chính, chứng khoán, thương mại điện tử…. Đội ngũ phát triển VNPT AI luôn hướng tới xây dựng các sản phẩm đạt tiêu chuẩn quốc tế như một sự cam kết về chất lượng lâu dài tới những khách hàng hiện tại và mong muốn đồng hành cùng tất cả các tổ chức doanh nghiệp để khai thác hiệu quả tiềm năng của công nghệ AI, không chỉ với công nghệ nhận diện và tìm kiếm khuôn mặt mà còn với tất cả các nền tảng AI khác như xử lý hình ảnh (AI Camera), nhận dạng ký tự quang học (OCR), xử lý âm thanh (Voice processing), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trợ lý ảo (AI Assistant) và xử lý khai thác dữ liệu (Data Science).
Comments 1