AWS AmplifyとFace Livenessで正しいユーザーを検出

AWS AmplifyとFace Livenessの活用

AWS AmplifyとAmplify UIのFaceLivenessDetectorコンポーネントは、アプリケーションが本物のユーザーによって使用されているかどうかを確認するのに役立ちます。これらは、Amazon Rekognition Face Livenessの機能を利用しており、機械学習や人工知能（AI）の経験は必要ありません。

実装のプロセス

この機能は、なりすましを検出するためにユーザーの顔を撮影する正面カメラを使用します。React、Android、Swiftアプリケーションに簡単に統合できる手順が提供されています。チュートリアルでは、新しいNext.jsアプリの作成、Amplifyの設定、認証機能の追加、FaceLivenessDetectorコンポーネントの組み込みが説明されています。

AWS Lambda REST APIの利用

AWS Lambda REST APIを使用して、Amazon Rekognition Livenessの機能と通信するエンドポイントを作成します。これらのエンドポイントは、ユーザーが本物かどうかを判断するのに役立つスコアを返却します。

必要な前提条件

• 利用中のAWSアカウント
• NPMを利用してインストールされたNode

アプリと権限の設定

AmplifyでApp Routerを使用しない設定、Amplify CLIのインストール、AWSアカウントの設定、initコマンドの実行などが含まれます。

Livenessのための認証機能の追加

認証されたユーザーのみがFaceLivenessDetectorコンポーネントを使用できるように、Authカテゴリを追加します。これにより、Amazon CognitoユーザーとIDプールが作成されます。

IAM権限の設定

認証機能の追加後、IAMロールを変更して、Amazon Rekognition Face Livenessサービスへのアクセス権を与えます。

AWS Lambdaバックエンドの設定

Node.jsのAWS Lambda Functionを使用してREST APIを追加し、Expressクライアントを使用して顔検出の結果を取得します。

フロントエンドのコード

Next.jsフロントエンドで、Amplify AuthenticatorコンポーネントとFaceLivenessDetectorを使用してサインアップページを作成します。

まとめとCGPTのコメント

このチュートリアルは、AWS AmplifyとFace Livenessを使用して、アプリケーションが本物のユーザーによって使用されているかを確認する方法を提供します。技術的な専門知識がなくても、簡単に実装できる手順が示されており、セキュリティとユーザー認証の強化に役立ちます。特に、なりすましや不正アクセスを防ぐための重要な手段として、この技術は非常に有効です。AWSの提供するこれらのツールを活用することで、アプリケーションの信頼性と安全性を高めることができます。

参照元: AWS Amplify と Face Liveness で正しいユーザーを検出する | Amazon Web Services