3.1 二維靜態紙質圖像攻擊測試（完整人臉圖像/殘缺人臉圖像）；

3.2 二維靜態非紙質圖像攻擊測試（完整人臉圖像/殘缺人臉圖像）；

3.3 二維靜態電子圖像攻擊測試（完整人臉圖像/殘缺人臉圖像）；

3.4 二維動態圖像攻擊測試（完整人臉圖像/殘缺人臉圖像）；

3.5 三維面具攻擊測試（完整3D面具/殘缺3D面具）：可為客戶定制不同面具材質，包含石膏面具、塑料/樹脂面具、硅膠面具、硅膠頭套、金屬面具等；

3.6 三維頭模攻擊測試（完整3D頭模/殘缺3D頭模）：可為客戶定制不同材質3D頭模，包含塑料頭模、硅膠頭模、、蠟像頭模、金屬頭模等；

3.7  3D仿真人臉攻擊測試：可為客戶定制各種膚色、人種、身高、體重不等的硅膠仿真人半身像，3D仿真人臉體表溫度35.0～45℃可設置，并可根據試驗提示做出眨眼、張嘴、搖頭、點頭等配合式組合動作；

3.8 人臉活體攻擊測試：多組實驗人員驗證；

3.9 人臉區域不完整（人臉局部輪廓）攻擊測試：多組實驗人員驗證；

3.10 人臉活體檢測時間攻擊測試：1～9999S可設置

3.11 攻擊測試次數：1～99999999次可設置；

3.12 攻擊測試環境光線強度：本測試裝置可為客戶提供強光環境、弱光環境、正常光環境、逆光環境、陰陽光環境場景選擇；

3.13 攻擊測試環境光線強度：測量范圍：0.01lx～300klx；測量精度0.01Lux；

3.14 攻擊測試距離：1cm～120cm可電動調節；

3.15 攻擊測試角度：0°～90°可調節；

3.16 自動統計功能：攻擊次數、拒絕次數、拒絕率自動軟件統計生成測試報表。

生物識別活體自動化安全測試系統概述：

1.1 本測試裝置主要用于檢測AI人臉識別采集設備捕捉到的人臉圖像是否來源于活體，可通過靜態照片、動態視屏流、面具、3D頭模等手段檢驗送檢樣品對活體的識別程度。

1.2 隨著新一代信息網絡發展及生物識別技術的應用，身份認證的安全性逐漸成為重中之重。近年來，指紋、人臉等生物識別技術已經成為移動設備和智能家居產品、物聯網產品的標配。但生物識別技術涉及底層硬件、芯片、傳感器到操作系統、應用層、云端復核等多個鏈路環節，產業鏈上的技術廠商、芯片廠商、設備廠商和應用廠商也各有標準，整個行業的安全狀況缺乏保障，只有通過生物識別模塊的評估和檢測合格有安全保障的產品才能真正的服務于社會。

1.3 華為最新推出的HarmonyOS 2操作系統屬于萬物互聯系統，因此可以與其他廠商的手機、平板、電視、音箱、耳機、冰箱等設備組成超級終端，更便于進行跨平臺數據處理。3D人臉識別技術也在手機、金融、家用電器、安防產品、智能門鎖等領域得到廣泛的應用，人們對3D人臉識別技術已有了充分的認知，也加速了在其他領域的應用。

1.4 針對目前國內外的手機移動設備和智能家居產品、物聯網產品制造廠商或主流評測實驗室的生物識別測試，多數依靠人工來實現，Delta德爾塔儀器推出的“生物識別全自動安全性檢測裝置”，能夠在零人工干預下，對廠商送檢的物聯網設備進行指紋識別、AI人臉識別的安全性進行攻擊驗證檢測，本裝置能夠提供在復雜環境下人臉自動檢測與識別技術，同時通過變換不同的光線、距離、角度、姿態、假體材質和工藝、攻擊方式等，用超過100000次安全性測試，為廠商進行各種問題復現并提供解決方案，防范可能存在的BUG風險。

生物識別活體自動化安全測試系統功能：

2.1 本安全測試系統提供的活體檢測具體可分為二維靜態紙質圖像攻擊、二維靜態非紙質圖像攻擊、二維靜態電子圖像攻擊、二維動態圖像攻擊、三維面具攻擊、三維頭模攻擊、人臉區域不完整（人臉局部輪廓）攻擊和人臉活體攻擊等方式。用于模擬被測試樣在不同的光線、距離、角度、姿態、假體材質和工藝等外界因素的影響下開展多維度的攻擊試驗，當LDAFAR指標（活體檢測錯誤接受率）為1%時，LPFRR指標（活檢測錯誤拒絕率）應小于等于1%。

2.2 靜默式活體檢測，這個檢測無需用戶進行額外動作，而是直接基于算法甄別紙張照片、屏幕成像、人臉面具等偽造人臉攻擊。與配合式相比，靜默式用戶體驗更好，速度更快，可在無感的情況下直接進行活體檢測。

2.3 配合式活體檢測則需要用戶根據提示做出相應的動作，通過眨眼、張嘴、搖頭、點頭等配合式組合動作，使用人臉關鍵點及人臉追蹤技術，通過連續的圖片，計算變化距離與不變距離的比值，進行上一幀圖像與下一幀圖像的對比，從而驗證用戶是否為真實活體本人操作。