确认真实存在。 拦截所有欺骗攻击。
ASTERIA KYC生物特征活体检测判断提交自拍的人是否在物理上存在。被动分析、主动挑战响应和注入攻击检测按顺序运行，返回单一结构化的活体结果。
A real-person check that resists screen replays, printed photos, and injection attacks.
三层检测。 一个活体结果。
被动分析在每个会话中首先运行。 当被动信号需要升级时，挑战和注入层激活。
被动分析
在没有用户交互的情况下分析帧级生物特征信号。评估提交的捕获中的纹理、深度线索和微动作模式。
主动挑战
当被动信号不确定时，向用户呈现随机化的挑战序列。根据会话配置返回头部移动、眨眼或表情提示。
注入攻击检测
在生物特征分析开始之前，在会话层检测虚拟摄像头、模拟设备和媒体注入信号。
Face match, anti-spoof signals, and capture guidance — every step instrumented for audit-ready evidence.
所有已知欺骗向量。 全部覆盖。
活体检查只有在覆盖到达生产环境的攻击类型时才有意义。 ASTERIA KYC涵盖所有已知的呈现攻击类别。
打印照片
打印在纸上或显示在第二块屏幕上的静态图像。通过纹理深度分析和微动作信号缺失检测。
视频回放
在会话期间回放真实用户的预录制视频。应用运动模式分析和帧一致性检查。
3D面具
佩戴在脸上的硅胶、纸质或硬质面具。应用表面纹理分析和深度信号不一致检测。
深度伪造流
在捕获过程中实时替换的AI生成面孔。评估频率伪影、时间一致性和面部边界信号。
摄像头注入
替换真实设备输入的虚拟摄像头驱动程序或媒体注入工具。应用会话层设备信号验证。
部分欺骗
只覆盖部分面部区域的照片或面具。应用面部完整性验证和区域级信号一致性检查。
包含置信度和原因代码的 结构化活体结果。
每个活体会话返回结果代码、置信度区间、适用时检测到的攻击类型以及下游使用的原因代码。
| 字段 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| liveness_result | 整体活体决策 | passed / uncertain / failed |
| confidence_score | 活体置信度 | 0–100 |
| method_used | 应用的检测方法 | passive / challenge / injection |
| attack_type | 检测到的攻击类别 | none / print / replay / mask / deepfake / injection |
| challenge_result | 主动挑战结果 | passed / failed / not_triggered |
| reason_codes | 结构化原因数组 | 字符串数组 |
{
"liveness_result": "passed",
"confidence_score": 96,
"method_used": "passive",
"attack_type": "none",
"challenge_result": "not_triggered",
"reason_codes": ["LIVENESS_PASSIVE_CLEAR"]
}为运营升级构建的 活体结果。
不确定的活体结果不会自动使会话失败。 结果会影响风险评分，并可能根据配置触发人工审核。
通过
被动或挑战分析确认了真实存在。未检测到欺骗信号。置信度评分高于配置的阈值。
不确定
一个或多个信号返回低置信度。图像质量、运动模式或挑战响应无法解析到通过阈值。
失败
欺骗信号被检测到超过失败阈值。攻击类型记录在结果中。根据平台配置，会话被升级或拒绝。