Feb 05, 2026
国际权威认证！耐能人脸模块通过ISO严苛评测，以“零误判”实力定义行业安全新标杆
近日，Kneron耐能“人脸识别模块 v1.0”（Face Recognition Module v1.0）在由国际权威认证机构Fime执行的NVLAP（National Voluntary Laboratory Accreditation Program美国国家标准与技术研究院实验室认可程序）生物特征评估中，以攻击零漏检的优秀测试成绩，顺利通过ISO/IEC 30107（活体检测）及ISO/IEC 19795（性能测试）国际安全标准测试，并取得安全认证。
这项为期一个月的评估由 Fime 实验室进行，该实验室获得了美国国家标准与技术研究院（NIST）实验室认可计划（NVLAP）的生物识别测试资质认证（NVLAP 实验室代码 600365-0），同时也是 FIDO 联盟生物识别组件认证机构。
根据测试结果显示，耐能Face Recognition Module在针对12种不同复杂度攻击手段的严苛考验中，实现了0.00%的攻击呈现分类错误率（APCER），同时在性能测试中实现了0.00%的误接受率（FAR）与误拒绝率（FRR）。
这一里程碑式的认证标志着Kneron的AI解决方案正式达到金融级安全标准，具备了在高风险环境下抵御各类呈现攻击（活体攻击）的卓越能力。
这一里程碑式的测试结果，不仅验证了Kneron耐能技术在复杂环境下的极致稳定性，更标志着其在生物特征识别安全领域已达到国际顶尖水平。确保在复杂的国际市场环境下耐能能够持续为客户提供可靠、可信的数字身份保障。
在数字化转型的今天，生物识别技术已成为智能门锁、金融支付、企业安防等领域的“第一道防线”。然而，随着Deepfake（深度伪造）和3D打印技术的普及，传统的2D人脸识别系统面临着日益严峻的“呈现攻击”威胁。
耐能此次提交测试的Face Recognition Module v1.0，基于公司自研的KL系列AI芯片及NPU架构打造。经过Fime实验室长达一个月（2025年12月15日至2026年1月16日）的封闭式测试，成功获得了Fime Level 1和Fime Level 2的双重合规认证。
此次成就最显著的区别之一在于测试的地理和人口统计范围。与其他智能锁厂商通常在东亚地区进行的评估不同，本次认证是在欧洲实验室（Fime EMEA）完成的，并使用了多样化的人种数据集。
测试对象并不局限于单一的人种；相反，算法经过了严格训练，并针对符合全球消费者市场特征的各种种族背景、年龄和面部特征进行了验证。这证明了耐能Face Recognition Module 不存在区域性开发算法中常见的“种族偏见”问题。
对于计划在北美、欧洲或日韩及中东市场推出产品的制造商而言，该认证明确证明了耐能解决方案不仅仅是“设计上”面向全球，而是从第一天起就被“验证”可以完美服务于多样化的终端用户。
零误判表现： 在针对150名受试者进行的数万次比对交易中，实现了0.0%的错误接受率（FAR）和0.0%的错误拒绝率（FRR）。这意味着在测试样本范围内，系统不会错误地将陌生人识别为合法用户，杜绝了非法越权的风险。而合法用户在任何测试条件下均能一次识别通过，体验丝滑流畅。
环境适应性：模块在从低光照到标准光照直至强光照的各种室内环境下均保持了稳定的捕捉和识别能力，未出现采集失败（FTAR）或注册失败（FTER）的情况。
系统稳定性：测试过程中，耐能硬件模组与配套软件（KnDoorLock）协同工作良好，数据传输稳定，证明了其作为身份认证终端的可靠性。
活体检测与安全防御能力
在安全性至关重要的活体检测（PAD）测试中，耐能脸识别模块表现出了强大的抗攻击能力。
全面防御：针对包括彩色/黑白打印照片、弯曲纸张、屏幕重放、纸质面具以及复杂的3D打印头模、头戴式面具等12种不同类型的攻击手段，系统均成功识别。
量化指标：测试结果显示，系统的攻击呈现分类错误率（APCER）为0.0%，即所有伪造攻击均被有效拦截；同时，真实呈现分类错误率（BPCER）也为0.0%，表明活体检测功能并未影响正常用户的使用体验。
合规性： 基于上述优异表现，耐能Face Recognition Module v1.0符合Fime Level 1（针对Alpha级攻击）及Fime Level 2（针对Beta级攻击）的安全合规标准，能够有效抵御市面上常见的物理伪造攻击。
这一成绩充分证明了耐能自研算法在处理NIR（近红外）图像时的强大能力，即便在光线条件恶劣或受试者佩戴眼镜、胡须等常见干扰因素下，依然能保持毫秒级的精准识别。
面对实验室精心制作的12种攻击样本，包括利用高精度3D打印技术复刻的面部模型以及复杂的纸质层叠面具，耐能模组均在第一时间准确识别为“伪造攻击”，拦截成功率高达100%（APCER为0.0%）。
同时，系统在防御攻击的过程中，并未对正常的真实呈现（Bona Fide Presentations）造成任何误杀（BPCER为0.0%）。
基于这一优异表现，该产品已完全符合Fime Level 1（针对初级攻击）及Fime Level 2（针对高级别攻击）的安全合规标准。这表明耐能人脸识别模块已具备在金融支付、智能门锁、企业考勤等高安全需求场景中部署的硬核实力，能够有效抵御市面上绝大多数已知的物理欺骗手段。
随着人工智能技术的普及，安全与隐私已成为了AIoT生态的基石。耐能凭借此次测试验证的极高安全能力，将持续深耕边缘AI领域，致力于将高可靠、低功耗的AI解决方案赋能给智能家居、安防监控及智慧金融等广泛场景。
赋能智能门锁与安防
对于智能门锁厂商而言，耐能的方案意味着产品可以直接满足银行金库、高端公寓等对安全性有极高要求的场景需求，帮助客户实现产品的高端化升级。
拓展金融与支付场景
0.00%的FAR和APCER数据，使得该方案具备了进入移动支付、金融身份核验等高敏感领域的潜力，为“刷脸支付”提供了更安全的硬件入口。
推动边缘AI生态
耐能将继续坚持“算法+芯片”的软硬一体路线，通过提供经过权威认证的参考设计，降低合作伙伴的研发门槛，加速AI在IoT（物联网）领域的普及。
未来，耐能将持续投入研发，不断迭代算法与硬件架构，携手全球合作伙伴，共同构建一个更智能、更安全的万物互联世界。
这项为期一个月的评估由 Fime 实验室进行，该实验室获得了美国国家标准与技术研究院（NIST）实验室认可计划（NVLAP）的生物识别测试资质认证（NVLAP 实验室代码 600365-0），同时也是 FIDO 联盟生物识别组件认证机构。
根据测试结果显示，耐能Face Recognition Module在针对12种不同复杂度攻击手段的严苛考验中，实现了0.00%的攻击呈现分类错误率（APCER），同时在性能测试中实现了0.00%的误接受率（FAR）与误拒绝率（FRR）。
这一里程碑式的认证标志着Kneron的AI解决方案正式达到金融级安全标准，具备了在高风险环境下抵御各类呈现攻击（活体攻击）的卓越能力。
这一里程碑式的测试结果，不仅验证了Kneron耐能技术在复杂环境下的极致稳定性，更标志着其在生物特征识别安全领域已达到国际顶尖水平。确保在复杂的国际市场环境下耐能能够持续为客户提供可靠、可信的数字身份保障。
在数字化转型的今天，生物识别技术已成为智能门锁、金融支付、企业安防等领域的“第一道防线”。然而，随着Deepfake（深度伪造）和3D打印技术的普及，传统的2D人脸识别系统面临着日益严峻的“呈现攻击”威胁。
耐能此次提交测试的Face Recognition Module v1.0，基于公司自研的KL系列AI芯片及NPU架构打造。经过Fime实验室长达一个月（2025年12月15日至2026年1月16日）的封闭式测试，成功获得了Fime Level 1和Fime Level 2的双重合规认证。
极致性能：全天候、全场景的“0误识“”和“0拒识”体验
在生物特征性能测试环节，耐能人脸识别模块v1.0展现出了卓越的算法精度和稳定性。真正的全球验证：弥合全球市场的差距
此次成就最显著的区别之一在于测试的地理和人口统计范围。与其他智能锁厂商通常在东亚地区进行的评估不同，本次认证是在欧洲实验室（Fime EMEA）完成的，并使用了多样化的人种数据集。
测试对象并不局限于单一的人种；相反，算法经过了严格训练，并针对符合全球消费者市场特征的各种种族背景、年龄和面部特征进行了验证。这证明了耐能Face Recognition Module 不存在区域性开发算法中常见的“种族偏见”问题。
对于计划在北美、欧洲或日韩及中东市场推出产品的制造商而言，该认证明确证明了耐能解决方案不仅仅是“设计上”面向全球，而是从第一天起就被“验证”可以完美服务于多样化的终端用户。
零误判表现： 在针对150名受试者进行的数万次比对交易中，实现了0.0%的错误接受率（FAR）和0.0%的错误拒绝率（FRR）。这意味着在测试样本范围内，系统不会错误地将陌生人识别为合法用户，杜绝了非法越权的风险。而合法用户在任何测试条件下均能一次识别通过，体验丝滑流畅。
环境适应性：模块在从低光照到标准光照直至强光照的各种室内环境下均保持了稳定的捕捉和识别能力，未出现采集失败（FTAR）或注册失败（FTER）的情况。
系统稳定性：测试过程中，耐能硬件模组与配套软件（KnDoorLock）协同工作良好，数据传输稳定，证明了其作为身份认证终端的可靠性。
活体检测与安全防御能力
在安全性至关重要的活体检测（PAD）测试中，耐能脸识别模块表现出了强大的抗攻击能力。
全面防御：针对包括彩色/黑白打印照片、弯曲纸张、屏幕重放、纸质面具以及复杂的3D打印头模、头戴式面具等12种不同类型的攻击手段，系统均成功识别。
量化指标：测试结果显示，系统的攻击呈现分类错误率（APCER）为0.0%，即所有伪造攻击均被有效拦截；同时，真实呈现分类错误率（BPCER）也为0.0%，表明活体检测功能并未影响正常用户的使用体验。
合规性： 基于上述优异表现，耐能Face Recognition Module v1.0符合Fime Level 1（针对Alpha级攻击）及Fime Level 2（针对Beta级攻击）的安全合规标准，能够有效抵御市面上常见的物理伪造攻击。
这一成绩充分证明了耐能自研算法在处理NIR（近红外）图像时的强大能力，即便在光线条件恶劣或受试者佩戴眼镜、胡须等常见干扰因素下，依然能保持毫秒级的精准识别。
筑牢防线：无懈可击的金融级安全防护
在生物特征识别领域，抵御伪造攻击的能力是衡量产品是否具备商用价值的“金标准”。本次测试中，耐能人脸识别模块在ISO 30107标准下的活体检测（PAD）表现尤为亮眼。面对实验室精心制作的12种攻击样本，包括利用高精度3D打印技术复刻的面部模型以及复杂的纸质层叠面具，耐能模组均在第一时间准确识别为“伪造攻击”，拦截成功率高达100%（APCER为0.0%）。
同时，系统在防御攻击的过程中，并未对正常的真实呈现（Bona Fide Presentations）造成任何误杀（BPCER为0.0%）。
基于这一优异表现，该产品已完全符合Fime Level 1（针对初级攻击）及Fime Level 2（针对高级别攻击）的安全合规标准。这表明耐能人脸识别模块已具备在金融支付、智能门锁、企业考勤等高安全需求场景中部署的硬核实力，能够有效抵御市面上绝大多数已知的物理欺骗手段。
拓展AIoT边界，赋能万物智联
耐能创始人兼CEO刘峻诚表示：“此次通过NVLAP的严苛评估，是耐能发展历程中的一个重要里程碑。它不仅代表了国际权威机构对我们技术实力的认可，更为我们全球客户提供了强有力的信心背书。证明了我们的方案可以完美替代传统的机械锁和低安全性的2D人脸识别方案。”随着人工智能技术的普及，安全与隐私已成为了AIoT生态的基石。耐能凭借此次测试验证的极高安全能力，将持续深耕边缘AI领域，致力于将高可靠、低功耗的AI解决方案赋能给智能家居、安防监控及智慧金融等广泛场景。
赋能智能门锁与安防
对于智能门锁厂商而言，耐能的方案意味着产品可以直接满足银行金库、高端公寓等对安全性有极高要求的场景需求，帮助客户实现产品的高端化升级。
拓展金融与支付场景
0.00%的FAR和APCER数据，使得该方案具备了进入移动支付、金融身份核验等高敏感领域的潜力，为“刷脸支付”提供了更安全的硬件入口。
推动边缘AI生态
耐能将继续坚持“算法+芯片”的软硬一体路线，通过提供经过权威认证的参考设计，降低合作伙伴的研发门槛，加速AI在IoT（物联网）领域的普及。
未来，耐能将持续投入研发，不断迭代算法与硬件架构，携手全球合作伙伴，共同构建一个更智能、更安全的万物互联世界。
