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Deepfake-Erkennung
Deepfake-Erkennungstechnologie für sichere Identitätsprüfung
Deepfakes sind darauf ausgelegt, Pixel zu täuschen. Shufti analysiert tieferliegende Signalartefakte mithilfe von Multi-Stream-RGB- und Frequenzbereichs-Detektion (DCT). Diese Methode ist so konzipiert, dass sie auch nach Komprimierung, Screenshots und erneutem Hochladen effektiv bleibt. Risikoreiche Grenzfälle können zur Überprüfung an Experten weitergeleitet werden, um nachvollziehbare Entscheidungen zu gewährleisten.
Funktioniert quer Onboarding KYC, Authentifizierungs-Step-up, Kontowiederherstellung und Agentengestützte Verifizierung, mit revisionssicheren Ergebnissen.
Das wachsende Risiko
Deepfake-Erkennungslösungen für Betrugsangriffe über mehrere Kanäle
Gesichtsmanipulation in Echtzeit
Synthetische Identitätsgesichter
Injektionsattacken
Präsentationsangriffe
Dokumentmanipulation
Gesichtsmanipulation in Echtzeit
Live-Gesichtstausch und Mimik-Nachahmung während Videoanrufen und Verifizierung. Moderne Tools erfassen Blinzeln, Kopf- und Lippenbewegungen und passen sich dynamisch an das Remote-Onboarding und die agentengestützte Verifizierung an. Entwickelt, um sowohl Menschen als auch rein visuelle Erkennungssysteme zu täuschen.
Synthetische Identitätsgesichter
KI-generierte Gesichter, die nie existiert haben. Keine reale Person zum Abgleich. Kombiniert mit gefälschten Daten und Dokumenten, um vollständig synthetische Identitäten zu erstellen, die Überprüfungen umgehen, vorausgesetzt, es existiert eine reale Identität.
Injektionsattacken
Virtuelle Kameras, Emulatoren oder Stream-Substitution speisen vorab aufgezeichnete oder KI-generierte Medien direkt in Verifizierungsabläufe ein und umgehen so physische Kameras vollständig. Der Angriff zielt auf den Aufnahmekanal ab, nicht nur auf das Gesicht.
Präsentationsangriffe
Bildschirme, ausgedruckte Fotos, Masken und Videowiedergaben, die vor die Kamera gehalten werden, um eine lebende Person zu imitieren. Nutzt Systeme aus, die der Aufnahmequelle vertrauen, ohne die 3D-Präsenz und die Geräteauthentizität zu überprüfen.
Dokumentmanipulation
Veränderte oder KI-generierte Dokumente, die automatisierte Überprüfungen bestehen sollen, Datenbearbeitungen, Bildmanipulationen, Vorlagenimitationen und die Erstellung synthetischer Identitäten. Oftmals kombiniert mit Gesichtsmanipulationen, um eine synthetische Identität zu erstellen.
Über die visuelle Analyse hinaus
Was unterscheidet die Deepfake-Erkennungssoftware von Shufti?
Mehrstrom-Signalanalyse
Der Shufti Deepfake-Detektor analysiert sowohl Standard-Deepfakes als auch Standard-Deepfakes. visuelle Signale und Frequenzbereichsdarstellungen Parallel dazu treten häufig Artefakte durch Oberflächenmanipulation auf, die auch nach Komprimierung, Formatkonvertierung, Screenshots und erneutem Hochladen bestehen bleiben. Dieses Programm ist für reale, beeinträchtigte Medien konzipiert, nicht für perfekte Laborbedingungen.
Konzipiert für reale Medien, nicht für Metadaten
Die Erkennung ist nicht abhängig von EXIF-Daten, Gerätemetadaten, Zeitstempelden Herkunft der Dateien. Dadurch wird das Risiko eines falschen Vertrauens verringert, wenn Angreifer Metadaten entfernen oder Inhalte über soziale Plattformen und Messaging-Apps verschieben.
Erfassungsintegrität für Injektionsabwehr
Das Risiko von Deepfakes besteht nicht nur im Inhalt des Bildausschnitts, sondern auch darin, wie dieser in den Datenstrom gelangt. Shufti ergänzt dies um Signale zur Erfassungsintegrität, um dies zu erleichtern. Bachsubstitutionsmuster erkennen typisch für virtuelle Kameras und Emulatoren, insbesondere bei der Zwei-Faktor-Authentifizierung und der Kontowiederherstellung.
Kontinuierliche Bedrohungsanpassung
Da neue Generatoren auftreten, muss sich auch die Erkennung weiterentwickeln. Shufti unterhält eine Update-Pipeline, die die kontinuierliche Unterstützung dieser Entwicklung gewährleistet. Evaluierung, Umschulung, und kontrolliertes Modell Einführung, damit die Verteidigungsmaßnahmen mit den sich schnell ändernden Synthesemethoden Schritt halten können.
Mehrschichtige Lebendigkeitsarchitektur
End-to-End-Verifizierung zur Abwehr von Deepfakes
Intelligente Lebenderkennung
Passive Lebendigkeit
Läuft im Hintergrund und analysiert Lichtreflexionsmuster, Hautstruktur und Tiefeninformationen, um Fotos, Bildschirme und Masken zu erkennen. Der Verifizierungsprozess wird dadurch nicht beeinträchtigt.
Lebendigkeit
Fügt kontrollierte Erfassungsschritte hinzu, wenn ein höheres Risiko besteht, z. B. bei der Kontowiederherstellung, der Zwei-Faktor-Authentifizierung und verdächtigen Onboarding-Versuchen. Dies trägt dazu bei, Wiederholungsangriffe und manipulierte Medienangriffe zu reduzieren.
Video-Deepfake-Abwehr
Wendet Deepfake-fokussierte Analysen auf Videos und Einzelbilder an, um Manipulationsarten wie Vertauschungen und Nachstellungen zu erkennen, einschließlich Muster, die Komprimierung und erneute Kodierung überstehen.
Deepfake- und Injection-Abwehr
Die Multi-Stream-RGB-Analyse plus Frequenzbereichsanalyse dient der Identifizierung von generativen Artefakten, die rein visuelle Systeme übersehen können, und bietet zusätzliche Integritätssignale für das Risiko von Stream-Substitutionen.
Verteidigung gegen Deepfakes
Die Dokumentenprüfung kann durch Manipulation und synthetische Dokumente angegriffen werden. Der Schutz vor Deepfakes sollte als Authentizitäts- und Integritätsprüfung verstanden werden, die die Gesichts- und Videoverifizierung ergänzt, um die vollständige Erstellung synthetischer Identitäten zu verhindern.
Sitzungsübergreifende Betrugsaufklärung
Aufdeckung von Betrugsringen
Verknüpft Angriffe über Benutzer, Geräte und Sitzungen hinweg. Deckt
koordinierte Betrugsoperationen, die von der sitzungsisolierten Erkennung übersehen werden.
Wiederholte Angreiferidentifizierung
Durch Musterkorrelation werden Angreifer identifiziert, die mit unterschiedlichen Identitäten zurückkehren.
Geräte- und Verhaltens-Fingerprinting
Erfasst Gerätesignaturen und Verhaltensmuster über verschiedene Verifizierungsversuche hinweg.
Risikosignalaggregation
Kombiniert sitzungsübergreifende, verhaltensbezogene, gerätebezogene und historische Signale zu einer einheitlichen Betrugsbewertung.
Flexible Bereitstellung
Adaptive Schwellenwerte
Konfigurieren Sie Schwellenwerte für Annahme, Überprüfung und Ablehnung nach Szenario, Onboarding, Authentifizierung oder Wiederherstellung.
Gewichtung der Politik
Legen Sie fest, welche Prüfungen für den jeweiligen Anwendungsfall am wichtigsten sind, ohne die Abläufe neu erstellen zu müssen.
Überschreibungsregeln
Lassen Sie Hochrisikoindikatoren gemäß Ihrer Risikorichtlinie eine Eskalation oder Überprüfung erzwingen.
Bereitstellungsoptionen
Cloud-, On-Premise- und In-Cloud-Bereitstellungen unterstützen Datensouveränität und betriebliche Anforderungen. Die Bereitstellung über AWS Marketplace ermöglicht bei Bedarf die Verarbeitung innerhalb einer virtuellen PC (VPC).
Lebendigkeitsprüfung in Sekunden
Shufti Deepfake-Erkennungstool für Gesichter, Videos und Dokumente
01
STEP 01
Erfassung
Nutzer können per Web oder Mobilgerät ein Selfie oder Video aufnehmen und bei Bedarf Dokumente hochladen. Anleitungen zur Aufnahme gewährleisten die Qualität, während Richtlinien den passiven oder aktiven Modus festlegen.
02
STEP 02
Multi-Stream-Analyse
Parallel werden visuelle und frequenzbasierte Darstellungen analysiert, um Manipulationsartefakte zu erkennen. Videoframes können in Echtzeit auf Deepfake-Muster untersucht werden. Dokumentenprüfungen laufen parallel, um Integritäts- und Authentizitätssignale zu bewerten.
03
STEP 03
Fusionswertung
Mehrere Ebenen tragen zu einem einheitlichen Risikoergebnis gemäß Ihrer konfigurierten Richtlinie bei. Für Onboarding, zusätzliche Authentifizierung und Kontowiederherstellung können unterschiedliche Schwellenwerte gelten.
04
STEP 04
Entscheidung & Beweismittel
Erfolgreiche Freigaben können automatisiert werden. Hochriskante Zugriffsversuche können blockiert oder zur Überprüfung weitergeleitet werden, wobei die Ergebnisse die Arbeitsabläufe von Audits und Untersuchungen unterstützen.
Wo Deepfake-Erkennung am besten geeignet ist
Entwickelt für regulierte und risikoreiche Onboarding- und Authentifizierungsprozesse
Vertrauenswürdige Verkäufer beim Onboarding, wiederholter Missbrauch wird bei erneutem Beitritt gesperrt.
Verkäufer verifizieren, synthetische Identitäten verhindern und strengere Kontrollen für Änderungen bei Auszahlungen oder Kontozugriffen einführen.
Hohes Onboarding-Volumen ohne Betrugsrisiko zu schaffen Beschreibung
Aufrechterhaltung der Konvertierung bei gleichzeitiger Erkennung von Manipulationsartefakten und Einschleusungsrisiken, mit richtlinienbasierter Eskalation für verdächtige Datenflüsse.
Betrug durch Deepfakes muss vor der Policenausstellung und Schadensregulierung verhindert werden.
Manipulierte Identitätsdaten und Betrugssignale frühzeitig erkennen und die Überprüfung bei risikoreichen Schadensfällen intensivieren.
Blockieren Sie synthetische Identitäten bei der Kontoeröffnung und bei risikoreichen Aktionen.
Gesichts-, Video- und Dokumentenmanipulationen während des Onboardings erkennen und zusätzliche Verifizierungsmaßnahmen für riskante Aktionen wie Empfängeränderungen und Kontowiederherstellung hinzufügen.
Mehrfachkonten und synthetische Identitäten in großem Umfang verhindern
KI-generierte Identitäten beim Onboarding erkennen und wiederholten Missbrauch mithilfe von sitzungsübergreifender Intelligenz verhindern.
Vor kritischen Maßnahmen die tatsächliche Anwesenheit von Personen überprüfen. Beschreibung
Schützen Sie Onboarding- und Step-up-Prozesse vor KI-Manipulation und Stream-Substitution durch stärkere Kontrollen bei Auszahlungen und Wiederherstellung.
Vertrauenswürdige Verkäufer beim Onboarding, wiederholter Missbrauch wird bei erneutem Beitritt gesperrt.
Verkäufer verifizieren, synthetische Identitäten verhindern und strengere Kontrollen für Änderungen bei Auszahlungen oder Kontozugriffen einführen.
Hohes Onboarding-Volumen ohne Betrugsrisiko zu schaffen Beschreibung
Aufrechterhaltung der Konvertierung bei gleichzeitiger Erkennung von Manipulationsartefakten und Einschleusungsrisiken, mit richtlinienbasierter Eskalation für verdächtige Datenflüsse.
Betrug durch Deepfakes muss vor der Policenausstellung und Schadensregulierung verhindert werden.
Manipulierte Identitätsdaten und Betrugssignale frühzeitig erkennen und die Überprüfung bei risikoreichen Schadensfällen intensivieren.
Blockieren Sie synthetische Identitäten bei der Kontoeröffnung und bei risikoreichen Aktionen.
Gesichts-, Video- und Dokumentenmanipulationen während des Onboardings erkennen und zusätzliche Verifizierungsmaßnahmen für riskante Aktionen wie Empfängeränderungen und Kontowiederherstellung hinzufügen.
Mehrfachkonten und synthetische Identitäten in großem Umfang verhindern
KI-generierte Identitäten beim Onboarding erkennen und wiederholten Missbrauch mithilfe von sitzungsübergreifender Intelligenz verhindern.
Vor kritischen Maßnahmen die tatsächliche Anwesenheit von Personen überprüfen. Beschreibung
Schützen Sie Onboarding- und Step-up-Prozesse vor KI-Manipulation und Stream-Substitution durch stärkere Kontrollen bei Auszahlungen und Wiederherstellung.
Vertrauenswürdige Verkäufer beim Onboarding, wiederholter Missbrauch wird bei erneutem Beitritt gesperrt.
Verkäufer verifizieren, synthetische Identitäten verhindern und strengere Kontrollen für Änderungen bei Auszahlungen oder Kontozugriffen einführen.
Hohes Onboarding-Volumen ohne Betrugsrisiko zu schaffen Beschreibung
Aufrechterhaltung der Konvertierung bei gleichzeitiger Erkennung von Manipulationsartefakten und Einschleusungsrisiken, mit richtlinienbasierter Eskalation für verdächtige Datenflüsse.
Betrug durch Deepfakes muss vor der Policenausstellung und Schadensregulierung verhindert werden.
Manipulierte Identitätsdaten und Betrugssignale frühzeitig erkennen und die Überprüfung bei risikoreichen Schadensfällen intensivieren.
Blockieren Sie synthetische Identitäten bei der Kontoeröffnung und bei risikoreichen Aktionen.
Gesichts-, Video- und Dokumentenmanipulationen während des Onboardings erkennen und zusätzliche Verifizierungsmaßnahmen für riskante Aktionen wie Empfängeränderungen und Kontowiederherstellung hinzufügen.
Mehrfachkonten und synthetische Identitäten in großem Umfang verhindern
KI-generierte Identitäten beim Onboarding erkennen und wiederholten Missbrauch mithilfe von sitzungsübergreifender Intelligenz verhindern.
Vor kritischen Maßnahmen die tatsächliche Anwesenheit von Personen überprüfen. Beschreibung
Schützen Sie Onboarding- und Step-up-Prozesse vor KI-Manipulation und Stream-Substitution durch stärkere Kontrollen bei Auszahlungen und Wiederherstellung.
Deepfake-Abwehr, Lebendigkeit und Dokumentenintegrität
Häufig gestellte Fragen
Worin unterscheidet sich die Frequenzbereichserkennung von der herkömmlichen Lebenderkennung?
Die Standard-Liveness-Analyse konzentriert sich auf visuelle Merkmale. Die Frequenzbereichsanalyse untersucht Struktur- und generative Artefakte, die selbst nach Komprimierung, Neukodierung, Screenshots und erneutem Hochladen noch erkennbar sein können.
Welche Deepfake-Typen behandelt Shufti?
Gesichts- und Videomanipulation, synthetische Identitätsmedien, Einschleusungs- und Stream-Substitutionsmuster sowie Präsentationsangriffe. Die Abwehr von Deepfakes in Dokumenten sollte als Integritäts- und Authentizitätsprüfung von Dokumenten positioniert werden, die die Gesichts- und Videoverifizierung ergänzt.
Kann Shufti Deepfake-Erkennung KI-generierte Gesichter in Echtzeit identifizieren?
Ja. Shufti Deepfake Detection analysiert Gesichtsverhalten, Texturmuster und biometrische Signale während der Live-Verifizierung, um KI-generierte oder manipulierte Gesichter in Echtzeit zu identifizieren.
Können Angreifer durch Komprimierung oder Screenshots der Entdeckung entgehen?
Die Deepfake-Erkennung von Shufti ist so konzipiert, dass sie auch nach realen Medienbeeinträchtigungen wie Komprimierung, Neukodierung, Screenshots und erneutem Hochladen effektiv bleibt. Durch die Analyse von Frequenzsignalen neben den visuellen Daten können Manipulationsartefakte selbst bei abnehmender Bildqualität sichtbar bleiben – im Gegensatz zu rein visuellen Systemen, die auf pixelgenauer Klarheit basieren.
Wie trägt das Shufti Deepfake-Erkennungssystem dazu bei, Kontoübernahmeangriffe zu verhindern?
Es überprüft, ob die Person, die auf ein Konto zugreift, physisch anwesend und authentisch ist, und blockiert Betrüger, die versuchen, mit gestohlenen Identitäten, Deepfake-Videos oder synthetischen Gesichtsbildern Zugriff zu erhalten.
Kann Shufti Identitätsdiebstahl und Spoofing-Versuche erkennen?
Ja. Shufti kombiniert Deepfake-Erkennung mit Lebendigkeitsanalyse, um Identitätsdiebstahl, Präsentationsangriffe und Spoofing-Methoden wie Masken, Fotos oder manipulierte Videos zu erkennen.
Wie fügen sich Dokumenten-Deepfakes in den Arbeitsablauf ein?
Dokumenteintegritätssignale ergänzen Gesichts- und Videoprüfungen, um die vollständige Erstellung synthetischer Identitäten zu verhindern, insbesondere bei regulierten Onboarding-Prozessen.
Wie wird die Deepfake-Erkennung von Shufti implementiert?
Cloud-, On-Premise- und In-Cloud-Optionen, einschließlich der Bereitstellung über AWS Marketplace, wenn Teams die Verarbeitung innerhalb ihrer Umgebung benötigen.
Ist Shufti Deepfake Detection für die Identitätsverifizierung in großem Umfang skalierbar?
Ja. Das System basiert auf einer automatisierten KI-Infrastruktur, die große Verifizierungsvolumina unterstützt und es Unternehmen ermöglicht, Tausende von Identitätsprüfungen gleichzeitig ohne Leistungseinbußen durchzuführen.
Analysiert die Shufti Deepfake-Erkennungssoftware Licht- und Schattenanomalien?
Ja. Das System wertet visuelle Unstimmigkeiten wie abnormale Beleuchtung, Schattenabweichungen, Gesichtsverzerrungen und Bewegungsunregelmäßigkeiten aus – häufige Indikatoren für Deepfake-Manipulation.
Bereit, Deepfakes zu entlarven, die visuelle Prüfungen täuschen?
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