Azure Face API

Azure Face API: Аудит нейробиометрической идентификации и защиты от дипфейков (v.2026)

С января 2026 года Azure Face API перешел на бэкбон Foundry-Vision v4. Архитектура оптимизирована для Zero-Trust Identity, обеспечивая аппаратно-ускоренное обнаружение живости и защиту в реальном времени от презентационных атак на базе генеративного ИИ 📑.

Биометрический конвейер и защита от дипфейков

Инференс-движок 2026 года использует Vision Transformers (ViT) для одновременной локализации лиц и обнаружения синтетических артефактов 📑.

• Сценарий защиты от дипфейков: Вход: Поток видео высокой четкости из кошелька идентификации → Процесс: Анализ текстур Foundry-Vision v4 + проверка в частотной области → Выход: Классификация в реальном времени: «Синтетическое» или «Аутентичное» 📑.
• Высокомасштабная идентификация: Вход: Захват живого кадра → Процесс: Векторный поиск по LargePersonGroup (100 млн субъектов) → Выход: Кандидат первого ранга с уровнем уверенности 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Инфраструктура и суверенный комплаенс

Архитектура строго разделяет исходные данные и биометрические шаблоны. Данные лиц преобразуются в высокоразмерные числовые эмбеддинги; обратная инженерия смягчается за счет шифрования с солью для каждого тенанта 🌑.

• Интеграция с Azure AI Foundry: Централизованное управление версиями моделей, включая предстоящую Mesh_Reconstruction_v1 (Preview), предоставляющую 3D-объемные ориентиры для высокозащищенных банковских процессов ⌛.
• Резидентность данных: Поддержка абсолютной региональной изоляции с возможностью отключения публичного облачного трафика для полезных нагрузок живости через Private Link v2 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Критический путь миграции: Убедиться, что все устаревшие производственные вызовы к /face/v1.0 перенаправлены на нативный для Foundry API v1.2 до даты вывода из эксплуатации 13 сентября 2026 года [Documented].
• Паритет датчиков живости: Провести бенчмарк показателя ложного отклонения (FRR) для «Пассивной живости» на различных массивах датчиков IR и RGB для обеспечения кросс-девайсной согласованности [Unknown].
• Надежность обнаружения дипфейков: Проверить точность обнаружения «Синтетического лица» в отношении современных дипфейков на базе диффузионных моделей, используемых в сценариях удаленной регистрации [Inference].