AI 人脸防护盾采用了当前最前沿的方法，创新的将多模态的信息引入进行模型训练，赋予模型对图片更深层的理解能力，从而能够像人类一样理解图片，识别攻击，让模型有更准确的攻击识别能力和对不同攻击类型更好的泛化性。
AI 人脸防护盾能够自动对源源不断的输入进行分析、聚类、挖掘，从而自主发现新型攻击并对新型攻击进行学习，自动更新模型，无需人工迭代即可快速拦截新型攻击。相比于传统模型优化周期，AI人脸防护盾更新频率可达到小时级别。
针对传统人脸模型解决不好的 badcase，能更好地拦截传统人脸模型解决不了的 badcase，攻击识别准确率更高，进一步降低业务安全风险。
相比传统人脸模型，能够更好地将防御能力覆盖到训练样本未覆盖的攻击场景，提升模型的通用性。
模型更新频率从月度更新提升至小时级更新，对新型攻击能够做到更加快速的响应，规避攻击风险。
对图片和视频进行换脸、翻拍的检测，保证图片、视频中的人物真实性。
自动核查出背景相似的换脸攻击图片，拦截批量团伙作案场景。
高危场景下，可支持对图片和视频进行二次核验，以增强业务安全。