Gesichtsüberprüfung

Gesichtserkennungssoftware für sichere Identitätsprüfung

Verhindern Sie ausgeklügeltes Spoofing, bevor Ihre Plattform gefährdet wird. Die Shufti-Gesichtsverifizierung beweist durch mehrstufige Lebenderkennung und fortschrittliche Frequenzbereichsforensik, dass Sie es mit einem echten Menschen zu tun haben und nicht mit Deepfakes, gedruckten Masken oder manipulierten Videostreams.

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Mockup-Karte für die Gesichtsverifizierung mit dem Titel „Gesicht zentrieren“ und Erkennungssignalen für Lebendigkeit, synthetisches Gesicht und Deepfake auf einem vertikalen Linienraster

LEISTUNG, DIE SIE MESSBAR MACHEN KÖNNEN

Unabhängig validierte Ergebnisse

<0.001

Falsche Trefferrate (DHS RIVR 2025)

~ 99%

Tatsächliche Akzeptanzrate

10M+

1:N Gesichtssuche

Vertrauenswürdig durch 2000+ Kunden Weltweiter

PASSIV. PRÄZISE. BEWÄHRT.

Gesichtserkennungssystem zur fortschrittlichen Betrugsprävention

Erkennung, die mit neuen Betrugsmaschen Schritt hält

Unterbindet fotobasierten Betrug

Hochauflösende Fotos sind nach wie vor die häufigste Angriffsmethode in großem Umfang. Shufti analysiert mithilfe von Gesichtserkennungstechnologie Tiefeninformationen und Hautreflexionsmuster, um diese bereits bei der ersten Aufnahme auszuschließen.

Schützt vor raffinierten Fälschungen

Silikonmasken, 4K-Wiedergaben und Injektionsangriffe stellen weiterhin eine ständige Bedrohung dar. Textur- und Lichtabsorptionsanalysen echter menschlicher Haut können sie aufdecken.

Erkennt Deepfakes und KI-generierte Gesichter

Synthetische und KI-generierte Gesichter stellen ein sich ständig weiterentwickelndes Angriffsziel dar. Die Dual-Domain-Analyse kombiniert RGB- und Frequenzbereichssignale, um diese sichtbar zu machen.

Führen Sie eine technische Überprüfung durch

Spoofing-Erkennung – Erkennungssignale bei Foto-, Masken-, Replay- und KI-generierten Gesichtsangriffen.

Überprüfung ohne Umrechnungssteuer

Verifizierung – Echte Nutzer bemerken es nicht

Keine Kopfbewegungen, keine blinkenden Lichter, keine Anweisungen. Im Hintergrund werden Hautmikrotexturen, Augenreflexionen und Wiedergabesignale analysiert.

Von der Gesichtserkennung bis zur umfassenden Identitätssicherung

Dokumenten-, AML-, Adress-, 1:N-Such- und Altersschätzungsprozesse laufen über dieselbe RESTful-API. Kein externer Dokumentenscanner, kein separater AML-Anbieter.

Aktiver Modus, falls Ihr Workflow dies erfordert

Die aktive Lebenderkennung ist für Kunden, die Challenge-Response-Abläufe benötigen, konfigurierbar. Gleiches SDK, gleiche Genauigkeit, gleiches Audit-Protokoll.

Demo anfordern

Reibungsfreies Mockup – passiver Verifizierungsablauf ohne Aufforderungen oder Herausforderungen.

Zahlen, die Ihr Compliance-Team verteidigen kann

99.5 % Bestehensquote beim ersten Versuch

Eine Fehlerrate von unter 1 % bedeutet, dass legitime Nutzer das Onboarding abschließen, anstatt bei der Verifizierung abzubrechen.

Genau über alle Bevölkerungsgruppen hinweg

Die biometrischen Genauigkeitsziele wurden zu 100 % erreicht. RIVR 2025 des US-Heimatschutzministeriums Herausforderung. Getestet unter ungünstigsten Bedingungen an verschiedenen Bevölkerungsgruppen.

Sehen Sie sich die Ergebnisse des DHS RIVR 2025 an.

Genauigkeit verteidigte Modellvorlage — DHS RIVR 2025 Ergebniskarte.

ZERTIFIZIERTE LEBENDIGKEIT FÜR REGULIERTE EINSCHLIESSUNGEN

Vollständiger Gesichtserkennungsdienst zur Abwehr ausgeklügelter Betrugsmaschen

Intelligente Gesichtslebendigkeit

Passive Lebendigkeit

Führt Tests durch, um die Anwesenheit eines echten Menschen zu bestätigen, indem Textur, Reflexionen und Tiefeninformationen analysiert werden.

Lebendigkeit

Aufgeforderte Handlung (Kopfbewegung/Geste). 3D-Tiefen-, Bewegungs- und Texturanalyse bestätigt die physische Präsenz.

Deepfake-, Replay- und Injection-Abwehr

Erkennt KI-Deepfakes, Video-/Bildschirmwiederholungen und eingeschleuste Streams in Echtzeit mithilfe von überlagerten Lebendigkeitssignalen.

Architektur zur Erkennung mehrerer Datenströme

Parallele RGB- und DCT-Verarbeitung

Shufti verarbeitet standardmäßige visuelle Eingaben parallel zu hochfrequenten DCT-Darstellungen und erfasst dabei generative Artefakte, die für herkömmliche RGB-Systeme unsichtbar sind.

Regionenbasierte Gesichtsanalyse

Spezialisierte Modelle analysieren Gesichtspartien unabhängig voneinander – Augen, Nase, Mund, Hautgrenzen – und erkennen so lokale Manipulationen, die von Ganzbilddetektoren übersehen werden. Funktioniert auch mit Teil- und Ausschnitten von Gesichtern.

Auflösungsbewusste Modelle

Separate Modelle wurden für niedrig- und hochauflösende Eingaben trainiert. Komprimierte Handyaufnahmen erreichen die gleiche Erkennungsgenauigkeit wie hochauflösende Bilder; es gibt keine Mindestqualitätsschwelle.

Bildforensik

Bringt versteckte Manipulationen ans Licht

Shufti hebt die Stellen hervor, an denen Manipulationen normalerweise Spuren hinterlassen, wie z. B. künstliche Kantenübergänge, nicht übereinstimmende Texturen und ungewöhnliches Rauschen, sodass die KI selbst bei Bildern von geringer Qualität nahezu unsichtbare Manipulationen aufspürt.

Liest das Bild, nicht die Metadaten.

Angreifer können Metadaten, Kamerasignaturen und Zeitstempel von Dateien innerhalb von Sekunden entfernen. Shufti ignoriert all dies und lernt aus dem Bildinhalt selbst, sodass die Erkennung auch bei neu verpackten oder erneut gespeicherten Dateien weiterhin funktioniert.

Aufmerksamkeitsdiagramm für jede Entscheidung

Jedes markierte Bild erhält eine farbcodierte Aufmerksamkeitskarte: blau für natürliche Bereiche, grün/orange für moderate Abweichungen und rot/gelb für Bereiche mit hohen Anomalien, die den Deepfake-Alarm ausgelöst haben. So können die Betrugsteams genau sehen, wo und warum.

Kontinuierliche Lernpipeline

Generierung synthetischer Trainingsdaten

Shufti integriert APIs aus verschiedenen Deepfake-Frameworks, um eigene Trainingsdaten, Gesichtstausche und Komprimierungsstufen zu generieren, die realen Angriffen nachempfunden sind.

Retrospektive biometrische Prüfung

Durch erneutes Scannen vergangener biometrischer Datensätze mit den heutigen Deepfake-Erkennungsmodellen können Hochrisikokonten identifiziert werden, die einer Überprüfung, erneuten Verifizierung, Kennzeichnung oder Schließung bedürfen.

Aktualisierungen zur modularen Produktion

Einzelne Modelle werden unabhängig voneinander aktualisiert, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen. Produktionskennzahlen werden kontinuierlich auf Verteilungsänderungen überwacht, um Beeinträchtigungen zu erkennen, bevor diese die Kunden erreichen.

Für Compliance entwickelt: Dank unserer flexiblen API und schlanken SDKs sind Sie in wenigen Minuten live.

Einheitliche API, nahtlose Integration

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

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

Um die strengen Anforderungen an Governance und Datenspeicherung 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.

Vertrieb kontaktieren

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

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

Mit dem KYC Journey Builder erstellen Sie personalisierte Verifizierungsprozesse, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Gestalten Sie Ihre Reise mühelos mit der Drag-and-Drop-Funktion.
Sehen Sie sofort, wie Ihr Verifizierungsprozess für Ihre Nutzer aussieht.
Verbinden Sie sich einfach mit Hosted Verification für ein einheitliches Markenerlebnis.

Entdecke mehr

Wo KI-Gesichtserkennung am besten geeignet ist

Entwickelt für regulierte und risikoreiche Unternehmen

Vertrauenswürdige Verkäufer, wiederholter Betrug blockiert

Überprüfen Sie beim Onboarding, ob der Verkäufer tatsächlich existiert, und verhindern Sie anschließend erneute Anmeldungen durch Duplikaterkennung und optionales 1:N-Matching auf dem gesamten Marktplatz.

Entdecke mehr Testen

Verlassen Sie sich nicht nur auf unsere Aussage, sondern hören Sie, was unsere Kunden sagen.

Das Vertrauen, das unsere Kunden teilen

Die Zukunft der digitalen Identität wird durch Vertrauen, Interoperabilität und regulatorische Angleichung bestimmt. Unsere Partnerschaft mit Shufti unterstreicht daher das Engagement von DevCode Identity, unsere globalen Kunden mit den sichersten, erstklassigen und datenschutzkonformen Lösungen zur Identitätsprüfung zu unterstützen, die heute verfügbar sind.

Durch die Kombination unserer Conversion Driven Compliance Orchestration Platform mit den globalen KYC- und IDV-Funktionen von Shufti können unsere Kunden nicht nur komplexe regulatorische Anforderungen bewältigen, sondern auch ein nahtloses Kunden-Onboarding-Erlebnis mit höchstmöglichen Konversionsraten gewährleisten.

Mark Knighton

Leiter der globalen Entwicklungsabteilung – Globale Allianzen, DevCode

Alles, was Sie wissen müssen, an einem Ort

Häufig gestellte Fragen

Ist die Gesichtserkennung nur für die Registrierung mit Ausweisdokumenten geeignet?

Nein. Es kann überall dort eingesetzt werden, wo Betrug auftritt, z. B. bei Anmeldeproblemen, Kontowiederherstellung, Abhebungen, Auszahlungen und Zurücksetzungen. Bei Bedarf kann es auch mit einem Ausweisfoto abgeglichen werden.

Wie erkennt die Gesichtserkennung Deepfakes?

Gesichtserkennungssysteme nutzen mehrere Erkennungsebenen. Shufti verwendet eine RGB-Farbraumanalyse in Kombination mit einer DCT-Frequenzbereichszerlegung, um synthetische Artefakte im aufgenommenen Bild zu identifizieren. Dadurch werden KI-generierte Gesichter, digital manipulierte Fotos und eingeschleuste Datenströme erkannt, die die Kamera umgehen.

Welche Stufen der iBeta-Liveness-Zertifizierung bietet Shufti an?

Shufti bietet iBeta-zertifizierte Lebenderkennung für Tests der Stufen 1, 2 und 3. Diese Stufen bewerten die Erkennung von Präsentationsangriffen anhand zunehmend komplexerer Spoofing-Versuche, von einfachen Druckangriffen bis hin zu qualitativ hochwertigeren Wiedergaben, Masken und ausgefeilteren Präsentationsangriffen.

Können historische KYC-Selfies erneut auf Deepfakes überprüft werden?

Ja. Das über den AWS Marketplace erhältliche Tool von Shufti zur nachträglichen Deepfake-Prüfung scannt biometrische Daten, die während des vorherigen Onboardings erfasst wurden, erneut anhand aktueller Deepfake-Erkennungsmodelle. Dadurch werden Selfies identifiziert, die damals die Verifizierung bestanden haben, aber nach heutigen Erkennungsstandards durchfallen würden.

Was passiert, wenn ein Nutzer eine Brille trägt, ein Kopftuch oder eine Gesichtsfehlbildung aufweist?

Die Gesichtskartierung mittels 68 Landmarken und die 3D-Tiefenrekonstruktion sind für eine Vielzahl von Gesichtsausdrücken geeignet. Die iBeta-Tests der Stufe 2 berücksichtigen demografische Diversitätsanforderungen.

Bevor das Risiko weitergeht, muss die Existenz der Person bewiesen werden.

Stoppen Sie Deepfakes, schützen Sie sich vor Präsentationsangriffen, Masken und manipulierten Videostreams mit einer 3D-Gesichtsverifizierung, die für regulierte Onboarding-Prozesse und risikoreiche Benutzeraktionen entwickelt wurde.

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