技能介绍

要解决的问题

在人脸核身、身份认证、远程开户和在线核验中，系统不仅要知道“这是不是人脸”，还要判断这张人脸是否由屏幕翻拍、AI 合成换脸、批量黑产素材或水印伪装生成。普通的人脸检测通常只能确认人脸存在，无法覆盖 AIGC 换脸、高清翻拍、活体伪造等攻击链。TencentCloud FaceID DetectAIFakeFaces 针对这类防攻击场景，把检测对象扩展到单张人脸图片和短视频片段，并返回可落业务决策的风险等级与攻击类型。

技能如何工作

该技能封装腾讯云人脸核身 AI 人脸防护盾接口，面向 Python 调用方提供较直接的输入输出体验：

输入：FaceInput 可传本地图片/视频路径或 Base64 字符串；FaceInputType 可选，传本地文件时可按扩展名自动识别图片与视频。
媒体规格：图片支持 jpg/png，建议 Base64 后不超过 3MB；视频支持 mp4/avi/flv，建议 2～5 秒、480×640 左右、Base64 后控制在 8MB 以内。
检测能力：覆盖 AIGC 换脸检测、翻拍检测、黑产攻击检测、水印检测，以及输出中的 活体伪造 相关风险。
结果结构：返回 JSON，包含 Low、Mid、High 等风险等级和具体攻击类型，便于接入风控规则、人工复核或拦截策略。

从工程角度看，它的价值不在于替代活体采集流程，而在于对已经拿到的人脸素材做二次防伪判定：例如证件照被翻拍、短视频中出现合成换脸、批量注册使用相似黑产素材、图片里被嵌入异常水印等。

适用边界与注意点

这个技能适合在已有腾讯云人脸核身服务权限、并且用户人脸数据已获得合法授权的场景中使用。它关注的是防伪检测，不是通用图像分类或人脸识别比对；若业务需要严格身份一致性，应结合人脸比对、活体采集和其他风控信号一起判断。另外，图片和视频的格式、时长、分辨率、Base64 大小都有明确限制，接入时需要先做素材预处理与失败兜底。涉及人脸个人信息时，务必遵守当地法规与用户同意要求。