ライブネス検知API：ディープフェイク対策

Didit ライブネス検知は、パッシブ、3Dアクション、フラッシュのいずれかの方式で、カメラの前にいるのが印刷された写真、画面の再生、マスク、ディープフェイクではなく、実在する生きた人物であることを確認する機能です。99.9%の精度を達成し、誤受入率（FAR）は**0.1%**未満です。 ホスト型のユーザーフローを扱うAcademyのレッスンでは、8:49でライブネスのセルフィーに到達し、9:16からパッシブ、3Dフラッシュ、3Dアクションの各方式を紹介しています。

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ライブネス検知の方式

Diditのプラットフォームは、セキュリティ要件とユーザー体験に合わせて使い分けられる、3種類のアンチスプーフィング技術を実装しています。

方式	説明	セキュリティレベル	適した用途
3D Action & Flash	• 多要素の生体認証と、ランダムな動作シーケンスおよび動的な光パターン解析を組み合わせます。 • 開始時に、まばたきやうなずきなどの簡単な動作を求め、リアルタイムのやり取りを確認します。 • 同時に、顔に一連の光パターンを投影し、その反射を解析して顔の立体構造を確認します。 • ディープラーニングアルゴリズムが微表情と光の反射応答を調べ、生きた人物がいることを検証します。 • 行動（動作）と物理（光による奥行き）の手がかりを組み合わせるため、最高のセキュリティを実現し、静止画、動画、高度なマスクでさえなりすましはほぼ不可能です。	最高	銀行、医療、行政のアプリケーション
3D Flash	• 動的な光パターン解析により、ユーザー操作なしで顔の立体形状を検証します。 • 毎秒30フレームを超える速度で一連の光パターンを顔に投影し、反射を解析して深度マップを作成します。 • この深度マップで顔の立体構造を確認し、平面の画像や2Dのなりすましと区別します。 • スムーズな体験を保ちながら、写真や画面などのプレゼンテーション攻撃に対して高いセキュリティを維持します。	高	金融サービス、アカウントアクセス、本人確認
Passive Liveness	• 1フレームのディープラーニング解析でライブネスの兆候を検出します。 • 画像のアーティファクトやテクスチャパターンなどの微妙な指標を調べ、本物の顔となりすましを区別します。 • 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が顔の特徴を検証し、印刷された写真やデジタル画面に由来する異常を特定します。 • 高速で便利な検証ですが、セキュリティは標準的で、低リスクのユースケースに適しています。	標準	摩擦の少ないシナリオ、一般消費者向けアプリケーション

いずれの方式も、複数のセキュリティ要素をリアルタイムで評価する独自のアルゴリズムに基づいて、**正規化されたライブネススコア（0〜100%）**を生成します。

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設定可能なしきい値

ライブネススコアのしきい値を変えることで、セキュリティレベルをカスタマイズできます。例えば次のように設定します。

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再試行と具体的なフィードバック

Diditのセッションでは、修正可能な理由（照明不足、顔が中央にない、遮蔽物、境界的なスコア）でライブネスの撮影に失敗しても、すぐには拒否されません。ユーザーは、設定可能な試行回数まで、具体的なガイダンスとともに再試行するよう求められます。

• 試行回数の上限 — face_liveness_max_attemptsは、1セッションあたりのライブネス送信の合計回数を制御します。既定は3（最初の1回と再試行2回）で、ワークフローのノードごとに設定できます（範囲は1〜3）。
• 再試行のフィードバック — 試行回数が残っている間、再試行可能な失敗ではユーザーはライブネスのステップにとどまり、具体的なfeedback_codesを含む本文が返されます（WebおよびモバイルSDKは、これを自動的にコーチングメッセージとして表示します）。
  {
    "detail": "Move to a brighter, evenly lit place and try again.",
    "error": "LOW_FACE_LUMINANCE",
    "feedback_codes": ["LOW_FACE_LUMINANCE"],
    "attempts_used": 1,
    "max_attempts": 3
  }
  
• 再試行可能なコード — LOW_FACE_LUMINANCE（暗すぎる）、HIGH_FACE_LUMINANCE（明るすぎる）、NO_FACE_DETECTED、LOW_FACE_QUALITY、HIGH_FACE_OCCLUSION、LOW_LIVENESS_SCORE、MULTIPLE_FACES_DETECTED、AGE_NOT_DETECTED。
• 撮影条件での再試行の保証 — LOW_FACE_LUMINANCE、HIGH_FACE_LUMINANCE、LOW_FACE_QUALITY、HIGH_FACE_OCCLUSION、NO_FACE_DETECTEDは、本人ではなく、ユーザーがいる環境の状態を表します。これらのコードだけで試行が失敗した場合、ワークフローがface_liveness_max_attempts: 1に設定されていても、ユーザーは上記のコーチングメッセージとともに必ず2回目の試行を行えます。それ以外のコードは、設定した試行回数の上限にそのまま従います。
• 上限到達と不正 — 試行回数の上限に達すると、算出されたステータス（DeclinedまたはIn Review）が適用されます。確認されたプレゼンテーション攻撃（LIVENESS_FACE_ATTACK）、ブロックリストへのヒット、重複した顔は即座に拒否され、再試行はされません。

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仕組み