生物识别活体自动化安全测试系统

3.1 二维静态纸质图像攻击测试（完整人脸图像/残缺人脸图像）；

3.2 二维静态非纸质图像攻击测试（完整人脸图像/残缺人脸图像）；

3.3 二维静态电子图像攻击测试（完整人脸图像/残缺人脸图像）；

3.4 二维动态图像攻击测试（完整人脸图像/残缺人脸图像）；

3.5 三维面具攻击测试（完整3D面具/残缺3D面具）：可为客户定制不同面具材质，包含石膏面具、塑料/树脂面具、硅胶面具、硅胶头套、金属面具等；

3.6 三维头模攻击测试（完整3D头模/残缺3D头模）：可为客户定制不同材质3D头模，包含塑料头模、硅胶头模、、蜡像头模、金属头模等；

3.7  3D仿真人脸攻击测试：可为客户定制各种肤色、人种、身高、体重不等的硅胶仿真人半身像，3D仿真人脸体表温度35.0～45℃可设置，并可根据试验提示做出眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作；

3.8 人脸活体攻击测试：多组实验人员验证；

3.9 人脸区域不完整（人脸局部轮廓）攻击测试：多组实验人员验证；

3.10 人脸活体检测时间攻击测试：1～9999S可设置

3.11 攻击测试次数：1～99999999次可设置；

3.12 攻击测试环境光线强度：本测试装置可为客户提供强光环境、弱光环境、正常光环境、逆光环境、阴阳光环境场景选择；

3.13 攻击测试环境光线强度：测量范围：0.01lx～300klx；测量精度0.01Lux；

3.14 攻击测试距离：1cm～120cm可电动调节；

3.15 攻击测试角度：0°～90°可调节；

3.16 自动统计功能：攻击次数、拒绝次数、拒绝率自动软件统计生成测试报表。

生物识别活体自动化安全测试系统概述：

1.1 本测试装置主要用于检测AI人脸识别采集设备捕捉到的人脸图像是否来源于活体，可通过静态照片、动态视屏流、面具、3D头模等手段检验送检样品对活体的识别程度。

1.2 随着新一代信息网络发展及生物识别技术的应用，身份认证的安全性逐渐成为重中之重。近年来，指纹、人脸等生物识别技术已经成为移动设备和智能家居产品、物联网产品的标配。但生物识别技术涉及底层硬件、芯片、传感器到操作系统、应用层、云端复核等多个链路环节，产业链上的技术厂商、芯片厂商、设备厂商和应用厂商也各有标准，整个行业的安全状况缺乏保障，只有通过生物识别模块的评估和检测合格有安全保障的产品才能真正的服务于社会。

1.3 华为最新推出的HarmonyOS 2操作系统属于万物互联系统，因此可以与其他厂商的手机、平板、电视、音箱、耳机、冰箱等设备组成超级终端，更便于进行跨平台数据处理。3D人脸识别技术也在手机、金融、家用电器、安防产品、智能门锁等领域得到广泛的应用，人们对3D人脸识别技术已有了充分的认知，也加速了在其他领域的应用。

1.4 针对目前国内外的手机移动设备和智能家居产品、物联网产品制造厂商或主流评测实验室的生物识别测试，多数依靠人工来实现，Delta德尔塔仪器推出的“生物识别全自动安全性检测装置”，能够在零人工干预下，对厂商送检的物联网设备进行指纹识别、AI人脸识别的安全性进行攻击验证检测，本装置能够提供在复杂环境下人脸自动检测与识别技术，同时通过变换不同的光线、距离、角度、姿态、假体材质和工艺、攻击方式等，用超过100000次安全性测试，为厂商进行各种问题复现并提供解决方案，防范可能存在的BUG风险。

生物识别活体自动化安全测试系统功能：

2.1 本安全测试系统提供的活体检测具体可分为二维静态纸质图像攻击、二维静态非纸质图像攻击、二维静态电子图像攻击、二维动态图像攻击、三维面具攻击、三维头模攻击、人脸区域不完整（人脸局部轮廓）攻击和人脸活体攻击等方式。用于模拟被测试样在不同的光线、距离、角度、姿态、假体材质和工艺等外界因素的影响下开展多维度的攻击试验，当LDAFAR指标（活体检测错误接受率）为1%时，LPFRR指标（活检测错误拒绝率）应小于等于1%。

2.2 静默式活体检测，这个检测无需用户进行额外动作，而是直接基于算法甄别纸张照片、屏幕成像、人脸面具等伪造人脸攻击。与配合式相比，静默式用户体验更好，速度更快，可在无感的情况下直接进行活体检测。

2.3 配合式活体检测则需要用户根据提示做出相应的动作，通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作，使用人脸关键点及人脸追踪技术，通过连续的图片，计算变化距离与不变距离的比值，进行上一帧图像与下一帧图像的对比，从而验证用户是否为真实活体本人操作。