近日，邊緣人工智慧（Edge AI）晶片與解決方案供應商耐能（Kneron）宣布，其「人臉辨識模組 v1.0（Face Recognition Module v1.0）」已通過由生物特徵測試實驗室 Fime 執行的國際標準測試。
Fime 為取得美國國家標準與技術研究院（NIST）旗下「國家自願性實驗室認證計畫」（NVLAP）資格的專業實驗室（NVLAP Lab Code: 600365-0），同時具備 FIDO Alliance Biometric Component Certification測試能量。，本次測試依據 ISO/IEC 30107（活體檢測）與 ISO/IEC 19795（效能測試）兩大國際標準進行，於多項攻擊測試中達成 0% 誤判 的測試結果。
根據測試報告顯示，耐能人臉辨識模組在面對 12 種不同類型、不同複雜度的活體攻擊手法時，攻擊呈現分類錯誤率（APCER）為 0.00%；同時，在效能測試中亦達成誤接受率（FAR）與誤拒絕率（FRR）皆為 0.00% 的表現。
在數位轉型浪潮下，生物特徵辨識已成為智慧門鎖、金融支付與企業安防等場域的第一道防線。然而，隨著 Deepfake（深度偽造）、高解析度螢幕重播與 3D 列印技術日益成熟，傳統 2D 人臉辨識系統正面臨愈來愈嚴峻的「呈現攻擊（Presentation Attack）」風險，安全門檻也隨之快速拉高。
此次通過國際標準測試，顯示耐能的人臉辨識解決方案已具備在高安全需求環境中，穩定抵禦各類呈現攻擊（Presentation Attack）的能力，符合全球市場對生物特徵辨識安全性的嚴格要求。
通過歐洲實驗室測試，驗證全球市場適用性
此次認證的一大關鍵在於測試的執行環境與資料結構。不同於多數僅在單一地區進行評測的作法，本次測試由 Fime 位於歐洲的實驗室（Fime EMEA）執行，並採用涵蓋不同人種、年齡與臉部特徵的多元資料集進行驗證。
測試結果顯示，耐能人臉辨識模組在不同族群條件下皆維持一致的辨識準確度，未出現區域性演算法常見的族群偏差問題。此一結果亦顯示該方案已具備直接導入北美、歐洲、日本及中東等市場的實務可行性。
極致效能表現：全天候、多場景測試下實現0%誤接受與0%誤拒絕
在生物特徵效能測試項目中，耐能人臉辨識模組 v1.0 展現出高度穩定的辨識品質。於針對 150 名受測者進行的數萬次比對交易中，系統達成 0.0% 的 FAR 與 FRR，確保不會誤將陌生人辨識為合法使用者，同時也避免合法使用者遭到錯誤拒絕。
在環境適應性方面，模組於低光源、一般室內光源至強光條件下，皆維持穩定的影像擷取與辨識能力，測試過程中未出現影像採集失敗（FTAR）或註冊失敗（FTER）情形，顯示其適用於全天候、多場景部署。此外，在整體測試過程中，耐能人臉辨識硬體模組與配套軟體系統穩定協同運作，資料傳輸與辨識流程皆維持一致性表現，顯示該模組作為實際身分驗證終端，已具備商用部署所需的系統穩定度與可靠性。
活體檢測能力達金融級安全水準
在活體檢測（PAD）測試中，耐能人臉辨識模組成功防禦包括彩色與黑白列印照片、螢幕重播、彎折紙張、紙質面具，以及高精度 3D 列印頭模與頭戴式面具等共 12 種攻擊樣態。
測試結果顯示，系統於所有攻擊測試中皆成功攔截，APCER 為 0.0%；同時，對真實使用者的辨識亦未造成干擾，真實呈現分類錯誤率（BPCER）同樣為 0.0%。基於上述表現，該模組同時符合 Fime Level 1 與 Level 2 的安全合規要求，可有效防禦市面上常見的實體偽造攻擊手法。
值得一提的是，該模組在近紅外（NIR）影像條件下，仍能於受測者配戴眼鏡、留鬍或光線不佳的情境中，維持毫秒級的即時辨識能力，顯示其演算法與硬體整合的成熟度。
邊緣AI架構，拓展高安全應用場景
耐能人臉辨識模組 v1.0 基於公司自研 KL 系列 AI 晶片與 NPU 架構打造，主打在裝置端完成辨識與活體檢測，無須仰賴雲端運算，可有效降低延遲並強化資料隱私保護，適用於智慧門鎖、企業門禁、金融身份驗證等高安全需求場景。
耐能創辦人暨執行長劉峻誠表示：「此次通過 NVLAP 與 ISO 的國際測試，是耐能在生物特徵安全領域的重要里程碑，不僅代表技術實力獲得權威機構驗證，也為全球客戶提供了具體、可量化的信心指標。我們的解決方案已能在安全性與使用體驗之間取得平衡，成為傳統機械鎖與低安全等級 2D 人臉辨識的可行替代方案。」
隨著 AIoT 應用持續擴展，安全與隱私已成為產業發展的核心議題。耐能表示，未來將持續深耕邊緣 AI 技術，透過軟硬體整合與國際認證的參考設計，加速 AI 在智慧家居、安防監控與智慧金融等應用場域的落地，推動更安全、可靠的數位身分應用生態。
