ライブネス検出の概要：パッシブ型とアクティブ型の手法、なりすまし攻撃、および実装のベストプラクティス。
ライブネス検出は、本人確認時に写真・動画・ディープフェイクではなく、実在する人物が存在していることを確認するための技術です。アクティブ型ライブネスはユーザーの動作（まばたき、頭部の回転など）を要求し、パッシブ型ライブネスは画像の特性を目に見えない形で解析します。これにより、なりすまし攻撃を防止します。
ライブネス検出がなければ、本人確認は簡単に突破されてしまいます。不正者は被害者の写真を掲げるだけで、顔照合をパスできてしまいます。
主ななりすまし攻撃の種類：
ライブネス検出は、カメラの前にいるのが複製物ではなく実在する人物であることを確認することで、これらの攻撃を検知します。
パッシブ型ライブネスは、ユーザーに何も操作を求めることなく、1枚のセルフィーから生きた人物の特徴を解析します。
パッシブ型ライブネスの確認項目：
パッシブ型の利点：
制限事項：
パッシブ型ライブネスは、低リスクなシナリオや、アクティブ型ライブネスの前段フィルターとして十分に活用できます。
アクティブ型ライブネスは、静止画や事前録画した動画では偽造が困難な特定の動作をユーザーに求めます。
主なアクティブチャレンジの種類：
ランダム化が鍵となります： チャレンジは予測不可能でなければなりません。不正者が順序を知っている場合、事前に応答を録画できてしまいます。チャレンジはリアルタイムで生成し、タイミングを検証してください。
アクティブ型の利点：
制限事項：
アクティブ型ライブネスは、高リスクなシナリオ（高額取引、機密性の高いアカウント変更、規制対象サービスの初回登録など）に適しています。
ディープフェイク技術の進化により、説得力のある偽動画の生成が容易になっており、従来のライブネス検出に課題をもたらしています。
ディープフェイクによるライブネス攻撃の手口：
ディープフェイク検出のアプローチ：
多層防御： 単一の検出手法ですべてのディープフェイクを捉えることはできません。以下を組み合わせてください：
ディープフェイクとの軍拡競争は続いています。生成技術の進化に合わせて、検出モデルを継続的に更新する必要があります。
インジェクション攻撃はカメラを完全に迂回し、操作されたデータを検証システムに直接送り込みます。
インジェクション攻撃の仕組み：
検出と防止策：
実装ガイダンス：
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