AI sinh trắc học và chống gian lận danh tính

Khi VNeID trở thành nền tảng xác thực cho giao dịch tài chính, an sinh và pháp lý, gian lận danh tính là rủi ro trực diện nhất: giả mạo khuôn mặt bằng ảnh, video, mặt nạ và deepfake thời gian thực; chiếm đoạt tài khoản hợp lệ. Năng lực chống giả mạo phải làm chủ trong nước vì gắn trực tiếp với dữ liệu sinh trắc học của toàn dân.

Về nghiệp vụ: đối sánh khuôn mặt, vân tay với dữ liệu căn cước; phát hiện thực thể sống (liveness); giám sát hành vi bất thường của phiên đăng nhập; và cung cấp dịch vụ xác thực (eKYC) cho mini-app ngân hàng, tài chính. Về kỹ thuật: chuẩn hóa thành Nền tảng xác thực sinh trắc quốc gia dùng chung với ba cấu phần — lõi đối sánh tốc độ cao (mục tiêu dưới 1 giây ở quy mô 100 triệu bản ghi), lớp phát hiện giả mạo/deepfake huấn luyện liên tục trên mẫu tấn công mới, và bộ API xác thực chuẩn hóa với phân mức bảo đảm theo NIST SP 800-63-4 (Phụ lục 01). Đây là nhóm đã sẵn sàng ở mức thương mại trong nước: hệ sinh thái xác thực trên dữ liệu căn cước do Trung tâm RAR (C06) và doanh nghiệp triển khai đạt doanh thu khoảng 2.300 tỷ đồng; 57 tổ chức tín dụng tích hợp sinh trắc học bằng căn cước, giảm gần 60% số vụ lừa đảo; xác thực tại 18 cảng hàng không đạt 3-5 giây/lượt; Viettel AI có video KYC, Bkav có nền tảng camera AI xuất khẩu Mỹ, châu Âu.

Phương thức áp dụng: xác thực sinh trắc khi đăng nhập và khi thực hiện giao dịch giá trị cao; siết xác thực đa lớp khi thay đổi thông tin định danh trọng yếu; cung cấp eKYC cho hệ sinh thái mini-app. Mục tiêu cụ thể: đạt tỷ lệ phát hiện tấn công trình diễn (presentation attack) theo chuẩn ISO/IEC 30107, khống chế tỷ lệ chấp nhận sai ở mức phù hợp giao dịch pháp lý, và bảo vệ được trước làn sóng deepfake đang gia tăng.