Amazon Rekognition (Лица)

Amazon Rekognition: Аудит суверенности биометрии и защиты от промпт-инъекций дипфейков (2026)

По состоянию на январь 2026 года Amazon Rekognition (Faces) перешел на агентный уровень идентификации. Архитектура использует агрегацию векторов пользователей для консолидации мультиизображений биометрических профилей, что значительно снижает уровень ложных отказов (FRR) в недетерминированных условиях освещения для более чем 100 млн идентичностей корпоративного масштаба 📑.

Оркестрация биометрии и векторы пользователей

Основной движок использует модель персистентности «пользователь-центричность», где до 100 математических эмбеддингов (векторы лиц) объединяются в один кластер UserID 📑.

• Сценарий верификации для предприятий: Вход: Многоугловое мобильное захват лица → Процесс: Оценка сходства с 100-векторными кластерами UserID в коллекции из 100 млн субъектов → Выход: Высокоточное подтверждение личности с задержкой менее 500 мс 📑.
• Верификация на основе взгляда: Реализует активные биометрические вызовы путем отслеживания наклона и поворота глаз (независимо от положения головы) для противодействия продвинутым атакам с использованием 3D-проекций 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Защита от промпт-инъекций дипфейков и Face Liveness v2

Архитектура 2026 года включает Face Liveness v2 — специализированный компонент, выявляющий артефакты в частотной области, характерные для генеративного ИИ и цифровой инъекции на уровне аппаратной абстракции 📑.

• Агентное обоснование (Bedrock Nova): Визуальные метаданные интерпретируются моделью Amazon Bedrock Nova, предоставляющей «след мышления» на естественном языке для объяснения логики биометрических оценок доверия 📑.
• Безопасность персистентности векторов: Эмбеддинги хранятся в зашифрованном, необратимом управляемом слое персистентности с солью для каждого клиента. Топология индексации векторного графа не раскрывается для предотвращения атак на восстановление 🌑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Задержка высокомасштабного поиска: Проведите бенчмаркинг RTT (время кругового пути) для поиска 1:N при превышении порога в 100 млн субъектов [Documented].
• Эффективность Face Liveness v2: Проведите красно-командное тестирование защиты от промпт-инъекций дипфейков на реальных моделях диффузии для валидации заявленных нулевых показателей проникновения [Unknown].
• Региональная доступность: Убедитесь, что функции агрегации векторов пользователей полностью развернуты в вашем регионе AWS, так как локальные флаги резидентности данных могут влиять на доступность функций в ЕС и Японии [Inference].