Ihr Liveness-Check hat Spoofing genehmigt!

Finden Sie sie, bevor Ihr Regler es tut.

Angreifer versuchen nicht mehr, die Kamera auszutricksen. Sie umgehen sie komplett, indem sie vorab aufgezeichnetes oder KI-generiertes Video direkt in den Verifizierungsprozess einschleusen. Führen Sie mit Shuftis Liveness Detector ein Audit in Ihrer eigenen Cloud durch und decken Sie versteckte Spoofing-Angriffe auf – ganz ohne Weitergabe personenbezogener Daten.

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tick-img Läuft komplett in Ihrer Cloud

tick-img Keine personenbezogenen Daten Ever verlässt

tick-img Keine Integration oder Programmierung

tick-img 50 Identitätspilot In 30 Tagen

Spoofing ist
Surging

Hat Ihre Vitalität mitgehalten?

$ 200M +

Deepfake-Betrug
Verluste im Jahr 2025

Quelle: Weltwirtschaftsforum

1,740%

Zunahme von Deepfake-Betrug
in Nordamerika

Quelle: Weltwirtschaftsforum

$ 2.77Mrd.

BEC-Verluste in
2024

Quelle: FBI-IC3

Eingesetzt von 2,000+ Kunden Weltweiter

Erkennungstechnologie

Vier Parodien Vektoren, die Ihr ursprünglicher Scheck nicht anzeigen konnte

Abwehr gegen Injektionsangriffe

Shufti analysiert die Integrität des Aufnahmepfads und Gerätemetadaten, um virtuelle Kameratreiber und softwareseitige Videoeinspeisung zu erkennen. Sitzungen, in denen synthetische Medien die physische Kamera vollständig umgangen haben, bevor die Lebendigkeitsprüfung durchgeführt wurde, werden gekennzeichnet.

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Erkennung von Replay-Angriffen

Shufti gleicht die Signale zur Eindeutigkeit von Sitzungen in den eingereichten Live-Aufnahmen ab. Es erkennt erneut eingereichte, authentische Sitzungen, die dazu verwendet werden, sich als ein anderer Bewerber auszugeben – ein Fehler, den die Bewegungserkennung nicht erkennen kann.

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Gesichtstausch-Analyse

Shufti wendet eine Artefakterkennung auf Frame-Ebene während der gesamten Live-Aufnahmesitzung an. Es identifiziert Echtzeit-Gesichtsaustausch-Overlays, bei denen zwar echte Bewegung vorhanden war, die Gesichtsidentität aber mithilfe eines Austauschwerkzeugs ersetzt wurde.

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Nachträgliche passive Lebendigkeitsbewertung

Shufti führt historische passive Liveness-Sitzungen mithilfe aktueller Erkennungsmodelle erneut durch. Aktualisierte PAD-Klassifikatoren, die mit Angriffswerkzeugen nach 2023 trainiert wurden, werden auf Sitzungen angewendet, die ursprünglich anhand früherer Baselines genehmigt wurden.

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Bereitstellen, wo Ihre Daten gespeichert sind

Führen Sie Shufti innerhalb Ihrer Umgebung aus

Nutzen Sie Shufti innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur, um maximale Datenkontrolle und Datenschutz zu gewährleisten.

Um die strengen Governance- und Wohnsitzauflagen zu erfüllen, müssen alle sensiblen Informationen intern aufbewahrt werden.
Sensible Informationen müssen intern absolut vertraulich und sicher behandelt werden.
Einsatz in stark regulierten Sektoren ohne Kompromisse bei der Einhaltung der Vorschriften.

Deepfake-Erkennung erforschen

Blindspot-Audit erkunden

Erstellen Sie vollständig anpassbare Verifizierungsabläufe mit nahtloser Backend-Integration.

Erhalten Sie die volle Kontrolle durch die individuelle Anpassung der Verifizierungsabläufe von Anfang bis Ende.
Nahtlose Integration in Ihr Backend für eine schnelle Implementierung.
Entwerfen Sie flexible Verifizierungsprozesse, die auf Ihre Nutzer zugeschnitten sind.

API-Dokumentation erkunden

Implementieren Sie innerhalb weniger Minuten eine native Verifizierungsfunktion in Ihrer mobilen App.

Starten Sie die native Verifizierung innerhalb weniger Minuten auf iOS oder Android.
Nutzen Sie eine vorgefertigte Benutzeroberfläche mit Kamera, Aufnahmefunktion und Echtzeit-Feedback.
Passen Sie die Abläufe so an, dass sie sich nahtlos in Ihre mobile App einfügen.

SDK-Dokumentation erkunden

Starten Sie die Identitätsprüfung schnell und einfach über einen sicheren, individuell anpassbaren Weblink – ganz ohne Programmierung.

Starten Sie die Benutzerverifizierung sofort mit einer Einrichtung ohne Programmierung.
Bieten Sie ein einheitliches Nutzererlebnis über einen Link oder einen eingebetteten iFrame.
Schnelle Bereitstellung über einen sicheren Link oder eingebetteten iFrame.

API-Dokumentation erkunden

Jetzt meine Lebendigkeitsprüfung starten

Starten Sie Shuftis Liveness Detector über Ihren bevorzugten Cloud-Marktplatz, laden Sie Ihre schwierigsten Fälle hoch und sehen Sie genau, wo die Lebenderkennung an Ihrer aktuellen IDV vorbeischlüpft.

Einfache Bereitstellung
Keine Integration
Keine neuen Verträge

Führen Sie jetzt einen Lebendigkeits-Audit durch. Demo buchen

Gebaut für die
Teams, die besitzen
Betrug und
Compliance

Compliance-Beauftragte

Die Übernahme von Accounts durch Injection-Angriffe rückt zunehmend in den Fokus der Regulierungsbehörden. Das Audit generiert zeitgestempelte Nachweise, die belegen, welche Live-Sitzungen wann kompromittiert wurden – und unterstützt so die Meldepflichten gegenüber den Aufsichtsbehörden und demonstriert ein proaktives Risikomanagement.

Betrug und Risiko

Kompromittierte Live-Sitzungen gehen häufig der Übernahme wertvoller Konten voraus. Das Audit kennzeichnet gefährdete Sitzungen, bevor Angreifer sie ausnutzen, und speist die risikobewerteten Ergebnisse in die Transaktionsüberwachung und das Fallmanagement ein, um priorisierte Untersuchungen zu ermöglichen.

Produktentwicklung

Integrieren Sie die Erkennung von Sicherheitslücken in Ihre Authentifizierungspipeline oder führen Sie sie als Batch-Audit für vergangene Sitzungen durch. API-Zugriff, SDK-Optionen und Sandbox-Umgebungen ermöglichen es Entwicklungsteams, die Genauigkeit der Erkennung vor der Produktionsbereitstellung zu bewerten.

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Führen Sie eine Analyse der blinden Flecken durch, wo Fehler am meisten schmerzen.

Wo der Injektionsbetrug am stärksten zuschlägt

Globale Banken & Fintechs

Kontoübernahmen durch Injection-Angriffe führen zum Verlust von Kundeneinlagen. Eine erneute Verifizierung kennzeichnet kompromittierte Sitzungen, bevor finanzieller Schaden entsteht.

Zahlungsdienstleister & Geldtransfer

Über kompromittierte Konten werden Geldtransfers mit hohem Wert für Geldwäscher abgewickelt. Die Prüfung identifiziert gefährdete Kunden, bevor diese in der Transaktionsprüfung auftauchen.

Kryptobörsen & Web3

Börsenübernahmen durch manipulierte Live-Sitzungen führen zum Diebstahl von Kundengeldern. Prüfungen identifizieren Konten mit hohem Verlustrisiko zur sofortigen Überprüfung.

Online-Kreditvergabe & BNPL (Buy Now, Pay Later)

Die Kontoübernahme ermöglicht betrügerische Kreditabhebungen im Namen der Kunden. Die Prüfungsergebnisse unterstützen das Inkasso und die Weiterleitung an die Strafverfolgungsbehörden.

Gaming & iGaming

Die Übernahme von Konten durch Missbraucher führt zu betrügerischen Rückbuchungen und Verstößen gegen die Regeln für verantwortungsvolles Spielen. Durch ein Audit werden kompromittierte Sitzungen zur Untersuchung isoliert.

Telekommunikations- und Mobilfunkbetreiber

Injection-Angriffe ermöglichen SIM-Swap-Betrug und die Übernahme von Telefonnummern. Audits unterstützen die Teams für Netzwerksicherheit und Betrugsprävention.

ALLES, WAS SIE WISSEN MÜSSEN, AN EINEM ORT

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Liveness-Detection-Audit?

Es analysiert gespeicherte Live-Videos aus Ihrem KYC-Archiv erneut, um Sitzungen zu identifizieren, die durch Injection-Angriffe, Replay-Betrug oder Präsentationsfälschungen beeinträchtigt wurden – mithilfe von Erkennungsmodellen, die trainiert wurden, nachdem Ihre ursprüngliche Sitzung genehmigt worden war.

Wie umgehen Injection-Angriffe die Liveness-Prüfungen?

Bei Injection-Angriffen wird die Kamera vollständig umgangen, indem synthetisches oder vorab aufgezeichnetes Videomaterial über virtuelle Kameratreiber oder API-Abfang in die Verifizierungspipeline eingeschleust wird. Das Liveness-Modell empfängt zwar ein Videosignal, die Quelle ist jedoch keine Live-Kamera.

Können gespeicherte Liveness-Sitzungen ohne erneute Übermittlung durch den Kunden erneut überprüft werden?

Ja. Shufti analysiert gespeicherte Liveness-Videos erneut. Kunden müssen ihre Sitzung nicht wiederholen.

Verlassen die Daten unsere Umgebung?

Nein. Das Audit wird innerhalb Ihrer Cloud-Umgebung durchgeführt. Videos werden innerhalb Ihrer Infrastruktur analysiert und die Ergebnisse werden in Ihrem Dashboard angezeigt, ohne dass personenbezogene Daten extern übertragen werden.

Worin besteht der Unterschied zwischen Lebenderkennung und Deepfake-Erkennung?

Die Lebenderkennung bestätigt, dass sich zum Zeitpunkt der Aufnahme eine echte Person im Bild befindet, kann aber nicht feststellen, ob das Bild manipuliert wurde. Die Deepfake-Erkennung identifiziert, ob das Gesicht synthetisch ist. Beide Prüfungen sind erforderlich und können in derselben Sitzung durchgeführt werden.