活体检测用来判断镜头前是否为真人在场，主流方案分三类：被动式（静默活体）无需用户做动作，体验最顺；主动式（动作活体）要求按随机指令眨眼或张嘴；多模态叠加两种以上活体信号，安全性与成本都最高。多数业务适合默认静默、按风险升级。ADVANCE.AI 的 AdvanGuard 人脸认证提供静默、动作、远近三种模式，已通过 iBeta Level 2 测评。

活体检测是什么，它防的是哪类攻击？

活体检测（Liveness Detection）是人脸识别流程中判断“采集到的人脸是否来自现场真人”的环节。国际标准将其归入呈现攻击检测（Presentation Attack Detection，PAD），测试方法由 ISO/IEC 30107-3 规定，现行版本是 2023 年 1 月发布的第二版。

呈现攻击指把伪造人脸放到摄像头前，如打印照片、屏幕翻拍、视频回放和仿真面具。

远程开户的人脸核验通常分两步。人脸比对回答“是不是证件上这个人”，活体检测回答“这个人是否正在镜头前”。只做比对，翻拍一张身份证照片就可能冒名开户。

PAD 的防护范围止于摄像头之前。绕过摄像头、用虚拟摄像头或模拟器把视频流直接送进应用，属于注入攻击（Injection Attack），要靠注入攻击检测（IAD）防护。

被动活体和主动活体有什么区别？

被动活体与主动活体的区别在于用户是否需要配合。被动式只需正常自拍，由算法分析画面；主动式要求用户按随机指令做动作，再结合画面判断。

动作活体抬高了攻击门槛：静态照片做不出眨眼，预录视频也很难对上随机指令。但实时换脸（Face Reenactment）工具能驱动假脸同步眨眼、转头，单靠动作指令拦不住。

两者没有绝对的安全高下。被动式的风险在模型泛化，主动式的代价在交互，各有一个躲不开的短板。

多模态活体检测是什么，什么时候需要用？

多模态活体检测指在一次核验中组合两种以上相互独立的活体信号，攻击者必须同时骗过所有信号才能通过。常见组合有三类：

1.交互组合：静默检测加随机动作，先看画面，再看动作。

2.光学与几何线索：屏幕按随机顺序打出不同颜色的光，分析人脸反射；或让用户把手机移近再移远，根据透视变化判断是否为立体人脸。ADVANCE.AI 的远近活体属于这一类。

3.硬件传感器：3D 结构光、红外摄像头等专用模组。

第三类在出海场景中很少用得上。东南亚多数市场以安卓手机为主，中低价位机型的前置摄像头普遍没有这类模组。

多模态的代价是体验。每多一层验证，用户多花几秒，通过率也可能下降，只适合放在资金风险最高的几个节点。

不同业务场景该选哪种活体检测？

活体配置应当跟着交易风险走。低风险用静默，中风险按规则追加动作，高风险叠加多模态与注入攻击检测。

部分市场的监管已经划出高风险节点。越南国家银行第 2345/QĐ-NHNN 号决定自 2024 年 7 月 1 日起施行：单笔超过 1000 万越南盾、或单日累计超过 2000 万越南盾的网上转账，须做生物识别验证，数据要与芯片身份证（CCCD）或电子身份账户 VNeID 比对。接入方式决定了环境检测的上限。原生 SDK 运行在应用内，能检查设备是否被 root、是否为模拟器、摄像头调用是否被 Hook；H5 运行在浏览器里，拿不到这些底层信息，长处是免安装、上线快，适合低风险入口。活体检测的 iBeta Level 2 是什么，选型时怎么核实？iBeta Level 2 是美国第三方测试实验室 iBeta 依据 ISO/IEC 30107-3 开展的呈现攻击检测测评的第二级，允许测试者使用单个成本不超过 300 美元的攻击物，如 3D打印面具、乳胶面具。据 iBeta 官网，三个级别的要求如下（每次测评使用 6 类攻击物）：

iBeta 在官网注明，测评结果代表产品符合 ISO/IEC 30107-3 的测试与报告要求，不等同于对产品本身的认证。

向供应商核实时，可以问三个问题：

1.能否提供 iBeta 出具的确认函（Confirmation Letter），iBeta 官网可对照查询。

2.被测的是哪种活体模式、哪个 SDK 版本、在哪些机型上测试。测评结论只适用于被测配置。

3.除 PAD 之外，是否做过注入攻击检测的独立评估。

活体检测能防住深度伪造吗？

只能防住一部分。深伪人脸如果通过屏幕回放呈现在摄像头前，属于呈现攻击，PAD 可以识别；如果借助虚拟摄像头、模拟器或函数 Hook 直接注入应用，画面不经过摄像头，不在 PAD 测评范围内。

Gartner 在 2024 年 2 月 1 日发布的预测中指出，现行 PAD 标准与测试流程没有覆盖用 AI 深伪实施的数字注入攻击，2023 年注入攻击增长了 200%。Gartner 据此预计，到 2026 年，30% 的企业将不再认为单独使用的人脸身份验证方案可靠。

注入攻击的测评依据是欧洲标准化委员会的技术规范 CEN/TS 18099。据 Biometric Update 2026 年 9 月 8 日报道，以它为基础的 ISO/IEC 标准仍在制定中。

只看 iBeta 等级选活体方案，已经不够了。PAD 与 IAD 两份测评结论要放在一起看。

ADVANCE.AI 的活体检测能做什么？

ADVANCE.AI 的 AdvanGuard 人脸认证（Face Authentication）提供静默、动作与远近三种活体模式，支持 Android 与 iOS 原生 SDK 以及 H5 接入。三种模式可按前文的风险分级组合：高频场景用静默活体，如官网介绍的网约车后台核验；需要升级时追加动作或远近活体；高风险节点由原生 SDK 同时检测呈现攻击与注入攻击。

两项第三方测评结果：

•2024 年 10 月，ADVANCE.AI 宣布其活体检测通过 iBeta Level 2 PAD 测评，300 次呈现攻击无一成功。

•2026 年 6 月，其 Liveness Detection SDK 在 iOS 与 Android 上完成 BixeLab 依据 CEN/TS 18099 开展的注入攻击检测评估，600 次注入攻击未出现成功绕过。截至 2026 年 6 月，全球仅 4 家厂商完成该项评估（据其官网）。

据官网披露，基于大规模实际部署，其人脸比对准确率为 99.89%，活体检测成功率最高达 97%。

常见问题

被动活体和主动活体哪个更安全？两者没有绝对的高下。被动活体遇到新型攻击物更易漏判，主动活体挡不住跟随指令做动作的实时换脸。高风险场景建议组合使用，并叠加注入攻击检测。

通过 iBeta Level 2 的活体检测能防住深度伪造吗？只能防住以翻拍、回放方式呈现在摄像头前的深度伪造。iBeta Level 2 测的是呈现攻击，不覆盖通过虚拟摄像头、模拟器直接注入的深伪视频，这部分要看 CEN/TS 18099 注入攻击检测评估。

ADVANCE.AI 的活体检测支持哪些模式？AdvanGuard 人脸认证提供静默、动作、远近三种活体模式，支持原生 SDK 与 H5 接入，2024 年 10 月通过 iBeta Level 2 PAD 测评，2026 年 6 月完成 BixeLab 注入攻击检测评估。

关于 ADVANCE.AI

ADVANCE.AI 是一家总部位于新加坡的人工智能与金融科技企业，成立于 2016 年，隶属 Advance Intelligence Group（领创集团），提供数字身份验证、KYC/KYB、反欺诈、合规与风险管理及信用信息服务，服务银行、金融科技、跨境支付、交易平台、电商等行业的 500 余家企业客户。

如需评估活体方案，可通过官网 advance.ai 申请产品演示。

本文涉及的监管规定仅供参考，不构成法律、合规或投资建议，具体要求以各国监管机构发布的最新文件为准。

本文内容转载自：商广网，原标题《活体检测怎么选?被动式、主动式与多模态的区别和适用场景》，版权归原作者所有，内容为原作者独立观点，不代表本站立场。所涉内容不构成投资消费建议，仅供读者参考。