Ansiktsgjenkjenningssikkerhet
Ansiktsgjenkjenningen utføres inne i Secure Enclave ved hjelp av nevrale nettverk som er trent spesifikt for dette formålet. Apple utviklet de nevrale nettverkene for ansiktsgjenkjenning ved hjelp av mer enn én milliard bilder, inkludert infrarøde bilder (IR) og dybdebilder som ble samlet inn i studier med deltakernes informerte samtykke. Apple jobbet deretter med deltakere over hele verden for å inkludere en representativ gruppe med personer, og tok hensyn til kjønn, alder, etnisitet og andre faktorer. Studiene ble utvidet etter behov for å gi en stor grad av nøyaktighet for et bredt utvalg brukere. Face ID er laget for å fungere med hatter, skjerf, briller, kontaktlinser og mange typer solbriller. Face ID med munnbind støtter også opplåsing av iPhone-enheter fra og med iPhone 12 og iOS 15.4. Det er videre laget for å kunne fungere innendørs, utendørs og selv i stummende mørke. Et ytterligere nevralt nettverk som er opptrent i å gjenkjenne og motstå forfalskning, beskytter mot forsøk på å låse opp enheten med bilder eller masker. Face ID-data, inkludert matematiske fremstillinger av en brukers ansikt, krypteres og er kun tilgjengelig for Secure Enclave. Disse dataene forlater aldri enheten. De sendes ikke til Apple, og inkluderes heller ikke i sikkerhetskopier av enheten. Følgende Face ID-data arkiveres og krypteres kun for bruk av Secure Enclave ved normal drift:
De matematiske fremstillingene av en brukers ansikt under registreringen.
De matematiske fremstillingene av en brukers ansikt som beregnes under enkelte opplåsingsforsøk hvis Face ID vurderer dem som nyttige for å forbedre framtidig gjenkjenning.
Ansiktsbilder som registreres under normal bruk, lagres ikke, men forkastes i stedet umiddelbart etter at den matematiske fremstillingen beregnes for enten registrering i Face ID eller sammenligning med de registrerte Face ID-dataene.
Forbedre Face ID-treff
For å forbedre treffprosenten og holde tritt med de naturlige endringene i et ansikt og utseende, utvider Face ID den lagrede matematiske fremstillingen over tid. Ved vellykket treff kan Face ID bruke den nylig beregnede matematiske framstillingen, forutsatt at kvaliteten er tilfredsstillende, for et begrenset antall ytterligere treff før de dataene forkastes. I motsatt fall, hvis Face ID ikke lykkes i å gjenkjenne et ansikt, men gjenkjenningskvaliteten er over en bestemt terskel og en bruker umiddelbart følger opp med å angi koden, tar Face ID et nytt bilde og utvider de registrerte Face ID-dataene med den nyberegnede matematiske framstillingen. Disse nye Face ID-dataene forkastes hvis en bruker slutter å gjenkjennes mot dem eller etter et begrenset antall treff. De nye dataene forkastes også hvis brukeren velger å nullstille Face ID. Disse utvidelsesprosessene gjør det mulig for Face ID å holde tritt med vesentlige endringer i en brukers ansiktshår eller sminkebruk, samtidig som falske positiver minimeres.