Tweet
Các phân tích mới cho thấy việc nhận dạng khuôn mặt và các công nghệ xác thực sinh trắc học khác sẽ ngày càng giúp cho việc thanh toán qua di động an toàn hơn và tránh bị gian lận.
Trong vài năm tới đây, chúng ta sẽ chứng kiến, có hàng tỷ người tiêu dùng thường xuyên sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để xác thực các khoản thanh toán thông qua smartphone, máy tính bảng hoặc smartwatch.
Theo phân tích mới của hãng nghiên cứu thị trường Juniper Research, chủ nhân smartphone đã quen với việc nhìn vào màn hình để mở khóa thiết bị mà không cần phải bấm mã số PIN. Giờ đây, việc nhận dạng khuôn mặt sẽ ngày càng trở nên phổ biến hơn và sớm trở thành một phương thức xác minh danh tính người dùng khi thực hiện các thanh toán trên thiết bị di động.
Ngoài các đặc điểm trên khuôn mặt, các nhà phân tích của Juniper Research dự đoán một loạt phương thức sinh trắc học mới nhất sẽ được sử dụng để xác thực việc thanh toán qua di động, bao gồm nhận dạng vân tay, mống mắt và giọng nói. Theo các nhà nghiên cứu này, chức năng sinh trắc học sẽ tích hợp trong 95% smartphone trên toàn cầu vào năm 2025. Các giao dịch dùng phương thức sinh trắc học để xác thực người tiêu dùng ước tính có giá trị đến hơn 3 ngàn tỷ USD, tăng từ 404 tỷ USD trong năm 2020.
Thiết bị di động ngày càng được sử dụng nhiều hơn để thay thế cho các loại thẻ tín dụng, cho phép người tiêu dùng để ví ở nhà ngay cả khi đến cửa hàng, đồng thời mang đến sự trải nghiệm mua hàng trực tuyến khá tiện lợi hơn. Từ việc mua sắm trên Instagram đến cửa hàng Google Play, hệ sinh thái thương mại điện tử đang phát triển nhanh chóng. Nhưng nó đồng thời cũng mở ra cơ hội cho những kẻ lừa đảo tìm cách khai thác các lỗ hổng mới.
Ví dụ bằng cách sử dụng các ứng dụng giả mạo, kẻ xấu có thể lừa người tiêu dùng xử lý các khoản thanh toán tài chính, trong khi thông tin dữ liệu tổng hợp và deepfakes có thể dùng để lừa đảo việc thanh toán qua nhận dạng tổng hợp. Đây là lý do tại sao chúng ta phải bảo đảm rằng, các khoản thanh toán phải được chính tay người tiêu dùng thực hiện.
Sự cần thiết của việc xác thực người tiêu dùng khiến cho công nghệ sinh trắc học ngày càng trở nên quan trọng hơn. Nó sẽ góp phần cải thiện tính bảo mật của việc thanh toán qua di động, đặc biệt là từ cách nhận dạng qua khuôn mặt. Nhưng không phải tất cả các công nghệ đều được tạo ragiống như nhau. Các nhà phân tích của Juniper Research đã vẽ ra ranh giới cần phải chú ý giữa công cụ nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần mềm và phần cứng.
Nick Maynard, nhà phân tích chính tại Juniper Research chia sẻ với ZDNet: "Tất cả những gì bạn cần để nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần mềm là camera trước và phần mềm. Trong một hệ thống sử dụng chủ yếu phần cứng, sẽ có thêm các lớp phần cứng bổ sung để tăng mức độ bảo mật. Việc phân biệt này khá quan trọng vì các hệ thống dùng phần cứng sinh trắc học sẽ có đến hai lớp nên an toàn hơn".
Ví dụ về công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần cứng là Face ID của Apple. Nó có thể dùng để mua hàng từ iTunes Store, App Store và Apple Books thông qua Apple Pay.
Face ID sử dụng hệ thống camera có tên TrueDepth do Apple chế tạo. Nó có thể phân tích hơn 30.000 điểm trên khuôn mặt của người sử dụng và tạo ra bản đồ sinh trắc học kết hợp với ảnh chụp hồng ngoại, sau đó so sánh với dữ liệu khuôn mặt mà người dùng đã đăng ký trước đó. Công nghệ này đủ chính xác để xác định hành vi thật hay giả mạo, ví dụ như phân biệt người thật với ảnh 2D hoặc mặt nạ.
Kể từ khi Apple ra mắt công nghệ này trên iPhone X, ngày càng nhiều hãng smartphone bắt đầu đưa công nghệ này lên smartphone nhiều hơn. Nghiên cứu của Maynard cho thấy từ nay đến năm 2025, số lượng thiết bị di động tích hợp hệ thống sinh trắc học sẽ tăng mạnh 376% và chiếm 17% trong số smartphone trên thị trường.
* Xem clip ở YouTube
Maynard chia sẻ thêm: "Các hệ thống sinh trắc học dựa trên phần cứng rõ ràng sẽ làm tăng thêm các chi phí cho mỗi thiết bị nhưng lý do khiến cho nó phát triển tốt thực sự là do Apple đã đi bước tiên phong. Họ đã biến công nghệ này trở thành một phần của các thiết bị cao cấp và cho thấy, công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần cứng có thể sử dụng rất an toàn".
Sinh trắc học dựa trên phần mềm tiện lợi hơn nhưng kém an toàn hơn phần cứng
Nhưng bất chấp sự phổ biến của các hệ thống sinh trắc học phần cứng, các nhà nghiên cứu tại Juniper nhận thấy, nhiều công ty cung cấp dịch vị này trước tiên sẽ lựa chọn giải pháp thay thế dựa vào phần mềm. Ví dụ trên nhiều smartphone Android với đặc trưng là "hệ điều hành mở" nên sẽ dễ dàng triển khai công nghệ sinh trắc học bằng phần mềm.
Để triển khai hệ thống nhận dạng khuôn mặt dựa vào phần mềm, tất cả những gì các công ty cung cấp cần đến là bộ phát triển phần mềm (SDK) được cài đặt trên thiết bị, một camera mặt trước với chất lượng tốt. Với những điều kiện dễ tiếp cận như vậy, Juniper dự báo rằng số lượng các chủ nhân smartphone có thể thanh toán bằng kỹ thuật sinh trắc học phần mềm sẽ tăng lên 120% vào năm 2025, đạt 1,4 tỷ thiết bị, tức chiếm 27% smartphone trên toàn cầu.
Tuy nhiên những kẻ lừa đảo ngày càng cải tiến kỹ thuật và các cuộc tấn công cũng ngày một tinh vi hơn. Chính vì vậy, Maynard hy vọng công nghệ sinh trắc học phần cứng sẽ được triển khai rộng khắp hơn và thay thế phương pháp dùng phần mềm với độ bảo mật không cao này.
Theo sự giải thích của các nhà phân tích, các hãng smartphone thường triển khai tính năng nhận dạng khuôn mặt bằng phần mềm trước khi nâng cấp lên phần cứng. Đơn giản bởi họ sẽ quan sát tỉm hiểu thị trường và khi nhận thấy kỹ thuật này đủ phổ biến rộng rãi, họ sẽ đem ra áp dụng.
Maynard nhấn mạnh: "Những kẻ lừa đảo luôn cố gắng cải tiến các chiến thuật và phát triển các phương pháp mới để đánh lừa bất cứ biện pháp bảo mật nào. Họ thử nghiệm với các bức ảnh, mặt nạ in 3D. Về lý thuyết, đây là một cuộc chạy đua vũ trang giữa những kẻ lừa đảo và các công ty cung cấp viêc bảo mật. Nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần mềm rất mạnh vì nó dễ triển khai nhưng chúng tôi đang mong đợi một sự thay đổi đối với các hệ thống sử dụng phần cứng, đặc biệt là khi phần mềm có thể bị những kẻ lừa đảo qua mặt. Các phương pháp của kẻ lừa đảo luôn phát triển và phần cứng cũng cần phải tiếp tục nâng cấp để đối phó với chúng".
Mặc dù vậy không phải những công nghệ sinh trắc học hiện đại nhất không có sai sót. Maynard cho biết: "Đại dịch Covid-19 này đã chỉ ra rằng, nhận dạng khuôn mặt không thực sự hiệu quả với khẩu trang. Tôi đeo kính và khẩu trang làm kính bị hấp hơi. Sau đó công nghệ cũng không biết nó đang nhìn thấy gì nữa. Rất nhiều người dùng Apple Pay đã phải sử dụng mật mã trong vài tháng qua và đó là vấn đề. Vì vậy, các nhà cung cấp phương thức bảo mật cần phải nỗ lực hơn để cải thiện độ chính xác của công nghệ".
Thực tế, nghiên cứu của Juniper khuyến nghị rằng các nhà cung cấp nên triển khai các công cụ xác thực mạnh nhất có thể, nếu không họ sẽ có nguy cơ mất lòng tin từ người dùng vì tình trạng giả mạo người tiêu dùng ngày càng tăng.
Các nhà nghiên cứu tại đây kỳ vọng rằng, cảm biến vân tay sẽ có mặt trên 93% smartphone vào năm 2025 và nhận dạng giọng nói sẽ tiếp cận khoảng 704 triệu người trong cùng thời điểm.
Theo vnreview.vn
Trong vài năm tới đây, chúng ta sẽ chứng kiến, có hàng tỷ người tiêu dùng thường xuyên sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để xác thực các khoản thanh toán thông qua smartphone, máy tính bảng hoặc smartwatch.
Theo phân tích mới của hãng nghiên cứu thị trường Juniper Research, chủ nhân smartphone đã quen với việc nhìn vào màn hình để mở khóa thiết bị mà không cần phải bấm mã số PIN. Giờ đây, việc nhận dạng khuôn mặt sẽ ngày càng trở nên phổ biến hơn và sớm trở thành một phương thức xác minh danh tính người dùng khi thực hiện các thanh toán trên thiết bị di động.
Ngoài các đặc điểm trên khuôn mặt, các nhà phân tích của Juniper Research dự đoán một loạt phương thức sinh trắc học mới nhất sẽ được sử dụng để xác thực việc thanh toán qua di động, bao gồm nhận dạng vân tay, mống mắt và giọng nói. Theo các nhà nghiên cứu này, chức năng sinh trắc học sẽ tích hợp trong 95% smartphone trên toàn cầu vào năm 2025. Các giao dịch dùng phương thức sinh trắc học để xác thực người tiêu dùng ước tính có giá trị đến hơn 3 ngàn tỷ USD, tăng từ 404 tỷ USD trong năm 2020.
Thiết bị di động ngày càng được sử dụng nhiều hơn để thay thế cho các loại thẻ tín dụng, cho phép người tiêu dùng để ví ở nhà ngay cả khi đến cửa hàng, đồng thời mang đến sự trải nghiệm mua hàng trực tuyến khá tiện lợi hơn. Từ việc mua sắm trên Instagram đến cửa hàng Google Play, hệ sinh thái thương mại điện tử đang phát triển nhanh chóng. Nhưng nó đồng thời cũng mở ra cơ hội cho những kẻ lừa đảo tìm cách khai thác các lỗ hổng mới.
Ví dụ bằng cách sử dụng các ứng dụng giả mạo, kẻ xấu có thể lừa người tiêu dùng xử lý các khoản thanh toán tài chính, trong khi thông tin dữ liệu tổng hợp và deepfakes có thể dùng để lừa đảo việc thanh toán qua nhận dạng tổng hợp. Đây là lý do tại sao chúng ta phải bảo đảm rằng, các khoản thanh toán phải được chính tay người tiêu dùng thực hiện.
Sự cần thiết của việc xác thực người tiêu dùng khiến cho công nghệ sinh trắc học ngày càng trở nên quan trọng hơn. Nó sẽ góp phần cải thiện tính bảo mật của việc thanh toán qua di động, đặc biệt là từ cách nhận dạng qua khuôn mặt. Nhưng không phải tất cả các công nghệ đều được tạo ragiống như nhau. Các nhà phân tích của Juniper Research đã vẽ ra ranh giới cần phải chú ý giữa công cụ nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần mềm và phần cứng.
Nick Maynard, nhà phân tích chính tại Juniper Research chia sẻ với ZDNet: "Tất cả những gì bạn cần để nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần mềm là camera trước và phần mềm. Trong một hệ thống sử dụng chủ yếu phần cứng, sẽ có thêm các lớp phần cứng bổ sung để tăng mức độ bảo mật. Việc phân biệt này khá quan trọng vì các hệ thống dùng phần cứng sinh trắc học sẽ có đến hai lớp nên an toàn hơn".
Ví dụ về công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần cứng là Face ID của Apple. Nó có thể dùng để mua hàng từ iTunes Store, App Store và Apple Books thông qua Apple Pay.
Face ID sử dụng hệ thống camera có tên TrueDepth do Apple chế tạo. Nó có thể phân tích hơn 30.000 điểm trên khuôn mặt của người sử dụng và tạo ra bản đồ sinh trắc học kết hợp với ảnh chụp hồng ngoại, sau đó so sánh với dữ liệu khuôn mặt mà người dùng đã đăng ký trước đó. Công nghệ này đủ chính xác để xác định hành vi thật hay giả mạo, ví dụ như phân biệt người thật với ảnh 2D hoặc mặt nạ.
Kể từ khi Apple ra mắt công nghệ này trên iPhone X, ngày càng nhiều hãng smartphone bắt đầu đưa công nghệ này lên smartphone nhiều hơn. Nghiên cứu của Maynard cho thấy từ nay đến năm 2025, số lượng thiết bị di động tích hợp hệ thống sinh trắc học sẽ tăng mạnh 376% và chiếm 17% trong số smartphone trên thị trường.
* Xem clip ở YouTube
Maynard chia sẻ thêm: "Các hệ thống sinh trắc học dựa trên phần cứng rõ ràng sẽ làm tăng thêm các chi phí cho mỗi thiết bị nhưng lý do khiến cho nó phát triển tốt thực sự là do Apple đã đi bước tiên phong. Họ đã biến công nghệ này trở thành một phần của các thiết bị cao cấp và cho thấy, công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần cứng có thể sử dụng rất an toàn".
Sinh trắc học dựa trên phần mềm tiện lợi hơn nhưng kém an toàn hơn phần cứng
Nhưng bất chấp sự phổ biến của các hệ thống sinh trắc học phần cứng, các nhà nghiên cứu tại Juniper nhận thấy, nhiều công ty cung cấp dịch vị này trước tiên sẽ lựa chọn giải pháp thay thế dựa vào phần mềm. Ví dụ trên nhiều smartphone Android với đặc trưng là "hệ điều hành mở" nên sẽ dễ dàng triển khai công nghệ sinh trắc học bằng phần mềm.
Để triển khai hệ thống nhận dạng khuôn mặt dựa vào phần mềm, tất cả những gì các công ty cung cấp cần đến là bộ phát triển phần mềm (SDK) được cài đặt trên thiết bị, một camera mặt trước với chất lượng tốt. Với những điều kiện dễ tiếp cận như vậy, Juniper dự báo rằng số lượng các chủ nhân smartphone có thể thanh toán bằng kỹ thuật sinh trắc học phần mềm sẽ tăng lên 120% vào năm 2025, đạt 1,4 tỷ thiết bị, tức chiếm 27% smartphone trên toàn cầu.
Tuy nhiên những kẻ lừa đảo ngày càng cải tiến kỹ thuật và các cuộc tấn công cũng ngày một tinh vi hơn. Chính vì vậy, Maynard hy vọng công nghệ sinh trắc học phần cứng sẽ được triển khai rộng khắp hơn và thay thế phương pháp dùng phần mềm với độ bảo mật không cao này.
Theo sự giải thích của các nhà phân tích, các hãng smartphone thường triển khai tính năng nhận dạng khuôn mặt bằng phần mềm trước khi nâng cấp lên phần cứng. Đơn giản bởi họ sẽ quan sát tỉm hiểu thị trường và khi nhận thấy kỹ thuật này đủ phổ biến rộng rãi, họ sẽ đem ra áp dụng.
Maynard nhấn mạnh: "Những kẻ lừa đảo luôn cố gắng cải tiến các chiến thuật và phát triển các phương pháp mới để đánh lừa bất cứ biện pháp bảo mật nào. Họ thử nghiệm với các bức ảnh, mặt nạ in 3D. Về lý thuyết, đây là một cuộc chạy đua vũ trang giữa những kẻ lừa đảo và các công ty cung cấp viêc bảo mật. Nhận dạng khuôn mặt dựa trên phần mềm rất mạnh vì nó dễ triển khai nhưng chúng tôi đang mong đợi một sự thay đổi đối với các hệ thống sử dụng phần cứng, đặc biệt là khi phần mềm có thể bị những kẻ lừa đảo qua mặt. Các phương pháp của kẻ lừa đảo luôn phát triển và phần cứng cũng cần phải tiếp tục nâng cấp để đối phó với chúng".
Mặc dù vậy không phải những công nghệ sinh trắc học hiện đại nhất không có sai sót. Maynard cho biết: "Đại dịch Covid-19 này đã chỉ ra rằng, nhận dạng khuôn mặt không thực sự hiệu quả với khẩu trang. Tôi đeo kính và khẩu trang làm kính bị hấp hơi. Sau đó công nghệ cũng không biết nó đang nhìn thấy gì nữa. Rất nhiều người dùng Apple Pay đã phải sử dụng mật mã trong vài tháng qua và đó là vấn đề. Vì vậy, các nhà cung cấp phương thức bảo mật cần phải nỗ lực hơn để cải thiện độ chính xác của công nghệ".
Thực tế, nghiên cứu của Juniper khuyến nghị rằng các nhà cung cấp nên triển khai các công cụ xác thực mạnh nhất có thể, nếu không họ sẽ có nguy cơ mất lòng tin từ người dùng vì tình trạng giả mạo người tiêu dùng ngày càng tăng.
Các nhà nghiên cứu tại đây kỳ vọng rằng, cảm biến vân tay sẽ có mặt trên 93% smartphone vào năm 2025 và nhận dạng giọng nói sẽ tiếp cận khoảng 704 triệu người trong cùng thời điểm.
Theo vnreview.vn
Attached Files