人脸核验
用于安全身份核验的人脸核验软件
在仿冒攻击危及您的平台之前,提前拦截风险。Shufti 自主研发并持续优化的模型,通过多层活体检测和实时频域分析,识别深度伪造、打印式仿冒攻击以及视频注入攻击。
经独立验证的测试结果
面向高级欺诈防护的人脸核验系统
持续应对新型欺诈的人脸检测能力
高分辨率照片仍是大规模欺诈中最常见的攻击方式之一。Shufti 人脸核验技术通过分析深度特征和皮肤反射模式,在首次采集阶段识别并拦截此类攻击。
硅胶面具、4K 视频回放以及实时注入攻击持续构成威胁。通过分析真实人脸皮肤纹理及光吸收特征,系统能够识别此类攻击。
合成脸和 AI 生成脸正成为快速演变的攻击方式。双域分析结合 RGB 图像信号与频域信号,有效识别异常内容。
一个流程,实现完整身份可信验证
无需摇头、无需闪光提示、无需额外操作。系统在后台分析皮肤微纹理、眼部反射以及回放攻击信号。
证件核验、AML、地址核验、1:N 人脸搜索和年龄估算均可通过同一 RESTful API 完成。无需第三方证件扫描服务或独立 AML 服务商。
针对需要挑战响应流程的企业,可灵活配置主动活体检测。使用同一 SDK,保持一致的准确性和审计记录。
经得起监管审查的性能指标
仅 0.5% 的误拒率,帮助真实用户顺利完成客户准入,减少因核验失败导致的流失。
在 美国国土安全部 DHS RIVR 2025 挑战测试中达到全部生物识别准确性目标,并在复杂条件和多样化人群环境下完成测试。
面向受监管客户准入的认证级活体检测
面向复杂欺诈防护的端到端人脸核验服务
智能人脸活体检测
被动活体检测
通过纹理、反射特征和深度信息确认真人存在。Shufti 在 Android 和 iOS 平台均获得 iBeta PAD Level 3 被动活体检测认证。
主动活体检测
通过用户执行摇头或手势等指定动作确认真人存在。Shufti 使用自主研发引擎,通过 3D 深度、动作和纹理分析实现检测,并共享与被动模式一致的审计记录和认证覆盖。
深度伪造、回放与注入攻击防护
通过多层活体检测信号,实时识别 AI 深度伪造、视频回放、模拟器、虚拟摄像头及注入式数据流。该能力由 Shufti 内部数据科学团队自主研发和维护,而非依赖第三方授权技术。
多流检测架构
RGB + DCT 并行处理
Shufti 通过高频 DCT 信号分析视觉输入,识别仅依靠 RGB 分析无法发现的生成式伪造特征。多信号决策能力由 Shufti 自主检测架构和数据科学团队内部构建。
基于区域的人脸分析
Shufti 分别分析眼睛、鼻子、嘴部及皮肤边界,识别全脸检测可能遗漏的局部篡改,即使面对局部人脸或裁剪后的人脸图像,也能有效检测。自主模型流水线支持各区域模型独立更新,不影响生产环境运行。
分辨率自适应模型
Shufti 针对低分辨率和高分辨率输入分别采用专用模型,使压缩后的移动端采集内容仍保持稳定检测效果,无需满足固定最低图像质量要求。该能力适用于东南亚、中东和北非(MENA)以及拉丁美洲等移动优先、低带宽市场。
图像取证分析
识别隐藏篡改痕迹
Shufti 强化分析欺诈留下痕迹的区域,包括边缘拼接、纹理不一致和异常噪声。AI 技术能够在低质量图像中发现近乎不可见的篡改内容,突破表层检测限制。
基于图像内容识别,而非依赖元数据
即使元数据、摄像头信息或时间戳被删除,Shufti 仍可通过图像本身发现欺诈迹象。自主模型可处理重新打包或重新保存的文件,无需依赖第三方技术。
每次决策均提供关注区域图
每张被标记的图像均包含颜色编码关注图,展示自然区域、中度异常区域和高风险异常区域。可解释 AI 帮助欺诈团队了解风险位置及原因,支持满足欧盟 AI 法案相关要求。
持续学习能力体系
合成训练数据生成
Shufti 通过多种深度伪造框架生成模拟攻击训练数据,包括换脸、压缩处理和回放伪造等攻击特征。自主训练体系能够持续吸收新型攻击模式,无需依赖第三方技术。
生物识别回溯审计
使用当前深度伪造检测模型重新扫描历史生物识别记录,识别高风险账户并进行复核、重新核验或关闭处理。在客户准入后持续监测生物识别风险,支持符合 AMLD6 及相关监管框架要求。
模块化生产更新
支持独立更新模型,不影响线上服务运行。Shufti 持续监测生产环境变化,及时发现性能下降趋势,更快解决问题并降低服务中断风险。
单一 API,实现无缝集成
数分钟内即可在移动应用中部署原生身份核验体验。
- 在 iOS 或 Android 平台快速部署原生身份核验功能。
- 使用内置界面组件,支持摄像头调用、信息采集和实时反馈。
- 根据移动应用需求灵活定制核验流程。
在企业自有基础设施中运行功能完全一致的 Shufti 服务,实现更高的数据控制能力和隐私保护。
- 将敏感信息保留在企业内部,满足严格的数据治理和数据驻留要求。
- 确保敏感信息在企业内部保持私密和安全。
- 在监管要求严格的行业中部署,同时持续满足合规要求。
借助 KYC Journey Builder,无需编写代码即可创建个性化身份核验流程。
- 通过拖拽功能轻松自定义核验流程。
- 实时查看用户端核验流程展示效果。
- 可轻松连接 Hosted Verification,为用户提供一致且符合品牌形象的核验体验。
听听客户真实评价
客户对 Shufti 的认可
数字身份的未来取决于信任、互操作性与监管一致性。与 Shufti 的合作进一步强化了 DevCode Identity 的承诺:为全球客户提供安全、领先且合规的身份核验解决方案。
将我们以转化为导向的合规编排平台与 Shufti 的全球 KYC 和 IDV 能力相结合,既能帮助客户应对复杂的监管要求,也能保持顺畅的客户准入体验并实现更高的转化率。
DevCode 全球联盟业务
在拓展新的司法辖区的过程中,我们很高兴能够继续与 Shufti 保持合作。
Shufti 的核验技术不仅强化了我们的合规体系,也让玩家获得顺畅、安全的准入体验。
WhiteHat Gaming
我们希望为客户及其交易用户提供优质的业务工具,很高兴能够与 Shufti 展开合作。
Shufti 是行业领先的企业,我们期待通过自有 CRM 系统向客户提供其解决方案。
FX Back Office
此前服务商的体验未达预期,促使我们开始与 Shufti 接洽并建立合作。
从最初与销售团队沟通到完成演示环境部署,整个过程的响应速度都非常出色。
My EU Pay
按照中国监管要求配置人脸核验流程
《人脸识别技术应用安全管理办法》要求人脸信息处理具有明确的特定用途和充分必要性,并采取严格保护措施。以个人同意为依据时,须取得单独同意。若其他方式能够实现相同目的或满足同等业务要求,应提供人脸识别之外的核验选择;国家另有规定的除外。Shufti 支持灵活组合人脸比对、活体检测与证件核验,以适配不同的核验需求。
一站式解答您关心的问题
常见问题
人脸核验是否只能用于基于证件的客户准入?
不是。人脸核验可应用于欺诈风险出现的多个场景,包括登录验证、账户恢复、提现、付款以及账户重置等。如有需要,也可与证件照片进行匹配。
人脸核验如何检测深度伪造?
人脸核验系统采用多层检测机制。Shufti 结合 RGB 色彩空间分析与 DCT 频域分解,识别采集图像中的合成伪造特征,从而检测绕过摄像头采集的 AI 生成人脸、数字篡改照片以及注入式数据流。
Shufti 提供哪些级别的 iBeta 活体检测认证?
Shufti 提供通过 iBeta Level 1、Level 2 和 Level 3 测试认证的活体检测能力。这些级别用于评估针对不同复杂程度仿冒攻击的呈现攻击检测能力,覆盖从基础打印攻击到高质量视频回放、面具攻击以及更复杂呈现攻击的场景。
是否可以重新扫描历史 KYC 自拍图像以检测深度伪造?
可以。Shufti 通过 AWS Marketplace 提供的深度伪造回溯审计工具,可使用新一代深度伪造检测模型重新扫描历史客户准入过程中采集的生物识别记录。
用户佩戴眼镜、头巾或存在面部特征差异时,会影响检测吗?
68 个面部关键点映射和 3D 深度重建技术能够适应多种面部呈现情况。iBeta Level 2 测试也包含人口多样性相关要求。





