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深度伪造欺诈
正在升级
您的活体检测与文档核验是否已跟上不断演变的深度伪造攻击？
40%
生物识别攻击
涉及深度伪造技术
$25M
一次视频通话
损失
244%
深度伪造身份欺诈
增长
不断上升的风险
面向多渠道欺诈攻击的深度伪造检测服务
实时人脸操控
合成身份人脸
注入攻击
呈现攻击
文档篡改
实时人脸操控
视频通话和身份核验过程中发生的实时换脸与表情重演攻击。现代攻击工具可逐帧追踪眨眼、头部运动和嘴唇变化，在整个实时会话中保持高度逼真，能够欺骗人工审核和仅依赖视觉分析的检测系统。
合成身份人脸
不存在于现实中的 AI 生成人脸。由于没有真实人员可供匹配，攻击者可结合伪造数据和文档构建完整合成身份，绕过依赖真实身份验证的流程。
注入攻击
虚拟摄像头、模拟器或视频流替换技术可将预录制或 AI 生成媒体直接注入核验流程，完全绕过真实摄像头。此类攻击针对的是采集链路，而不仅是人脸本身。
呈现攻击
利用屏幕播放、打印照片、面具或视频回放等方式在摄像头前模拟真实用户。攻击者利用未验证三维真实性和设备可信度、且过度信任采集来源的系统实施攻击。
文档篡改
经过修改或 AI 生成的文档，旨在通过自动化核验，包括数据修改、图像篡改、模板仿制和合成生成。此类攻击通常结合人脸篡改，用于构建完整合成身份。
超越视觉分析
Shufti 深度伪造检测系统的差异化优势
多流信号分析
Shufti 深度伪造检测器可并行分析标准 视觉信号 与 频域特征， 识别在压缩、格式转换、截图和重新上传后仍可能残留的篡改痕迹。该技术针对真实环境中的低质量媒体内容设计，而非仅适用于理想实验条件。
面向真实媒体环境，而非依赖元数据检测
检测不依赖 EXIF、设备元数据、时间戳或 文件来源信息。 当攻击者删除元数据，或通过社交平台和即时通讯应用传播内容时，该能力可降低误判风险。
面向注入攻击防护的采集完整性检测
深度伪造风险不仅来自画面内容，也来自内容进入验证流程的方式。Shufti 引入采集完整性信号，帮助检测虚拟摄像头和模拟器常见的 视频流替换模式， 尤其适用于加强认证和账户恢复场景。
持续适应新型威胁
随着新的生成技术不断出现，检测能力也必须持续演进。Shufti 通过更新流程支持持续 评估、模型再训练 和 受控发布， 确保防御能力跟上快速变化的合成技术。
多层防护架构
为抵御深度伪造攻击打造的端到端核验方案
智能活体检测
被动活体检测
在后台运行，通过分析光线反射模式、皮肤纹理和深度特征，识别照片、屏幕和面具攻击，不增加核验流程中的用户操作负担。
主动活体检测
在账户恢复、加强认证和可疑注册等高风险场景下增加受控采集步骤，帮助降低回放攻击和脚本化媒体攻击风险。
视频深度伪造防护
针对视频及视频帧进行深度伪造专项分析，检测换脸、表情重演等篡改类型，包括经过压缩和重新编码后仍存在的攻击模式。
深度伪造与注入攻击防护
多流 RGB 与频域分析用于识别仅依靠视觉检测系统可能遗漏的生成痕迹，并结合采集完整性信号检测视频流替换风险。
文档深度伪造防护
文档核验可能遭遇篡改和合成文档攻击。文档深度伪造防护应定位为文档真实性与完整性检测能力，与人脸和视频核验协同工作，防止攻击者构建完整合成身份。
跨会话欺诈情报分析
欺诈团伙检测
关联不同用户、设备和会话中的攻击行为，
识别单次会话检测难以发现的协同欺诈活动。
重复攻击者识别
通过行为模式关联，发现使用不同身份反复发起攻击的风险用户。
设备与行为指纹
跟踪多次核验过程中的设备特征和行为模式。
风险信号汇总
综合跨会话、行为、设备及历史数据等信号，生成统一欺诈评分。
灵活部署方式
自适应阈值
根据不同场景配置通过、审核和拒绝阈值，适配注册、身份认证和账户恢复流程。
策略权重配置
根据具体业务场景调整各项检测的重要程度，无需重新搭建流程。
风险例外规则
根据风险策略设置高风险指标触发加强核验或人工审核。
部署选项
支持云端、本地部署及云内部署，满足数据主权和运营要求。根据安全团队需求，通过 AWS Marketplace 部署可支持 VPC 内处理。
从采集到决策
Shufti 面向人脸、视频和文档的深度伪造检测工具
步骤 01
采集
用户通过网页或移动端采集自拍或视频，并在需要时上传文档。采集引导帮助保证数据质量，具体采用被动或主动模式由业务策略决定。
步骤 02
多流分析
并行分析视觉特征与频域特征，识别人为篡改痕迹。视频帧可实时分析深度伪造模式，同时执行文档检测以评估完整性和真实性信号。
步骤 03
融合评分
基于配置的策略，将多层检测结果汇总为统一风险输出。注册、加强认证和账户恢复场景可分别设置不同阈值。
步骤 04
决策与证据
明确通过的案例可自动处理。高风险尝试可被拦截，或转交审核，并生成支持审计和调查流程的证据输出。
深度伪造防护、活体检测与文档完整性
常见问题
什么是深度伪造检测？
深度伪造检测通过分析图像、视频和人脸信号，识别 AI 生成或经过篡改的内容，包括换脸攻击和合成身份。
频域检测与标准活体检测有何区别？
标准活体检测主要关注视觉特征，而频域分析用于检测内容结构和生成痕迹，即使经过压缩、重新编码、截图和重新上传后，仍可能识别相关风险。
Shufti 深度伪造检测能否识别 AI 生成人脸？
可以。Shufti 深度伪造检测在实时核验过程中分析面部行为、纹理特征和生物识别信号，识别 AI 生成或篡改的人脸。
攻击者是否可以通过压缩或截图逃避检测？
Shufti 深度伪造检测针对真实媒体环境中的质量下降情况进行设计，即使内容经过压缩、重新编码、截图或重新上传，仍保持有效检测能力。通过在视觉数据之外同时分析频域信号，即使图像质量下降，篡改痕迹仍可能被识别，而仅依赖像素清晰度的视觉检测系统往往难以发现。
Shufti 能否检测冒用身份和仿冒攻击？
可以。Shufti 将深度伪造检测与活体分析结合，用于识别身份冒用、呈现攻击，以及面具、照片和篡改视频等仿冒方式。
文档深度伪造如何融入核验流程？
文档完整性信号与人脸和视频检测协同工作，防止攻击者构建完整合成身份，尤其适用于受监管行业的注册流程。
Shufti 深度伪造检测如何部署？
支持云端、本地部署和云内部署方式；当安全团队需要在自身环境中处理数据时，也可通过 AWS Marketplace 部署可支持在企业 VPC 环境内处理。
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