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Shufti détecte les deepfakes dans vos comptes vérifiés.
Découvrez combien il y en a ?
Des deepfakes qui ont contourné votre système il y a six mois se trouvent désormais chez vos clients. La question n'est pas de savoir si des deepfakes ont réussi à passer votre système de sécurité, mais combien s'y trouvent déjà.
Fonctionne entièrement
dans votre cloud
Aucune information personnelle identifiable
Ever part
Aucune intégration
ou le codage
Projet pilote d'identité 50K
Dans 30 jours
Les deepfakes évoluent
Votre système IDV peut-il détecter les contrefaçons ?
Ils nous font confiance : Plus de 2,000 clients à travers le monde
Technologie de détection
quatre couches Ce qui rattrape ce que les systèmes monomodèles ne parviennent pas à faire.
Moteur d'analyse forensique IA
Plusieurs modèles analysent simultanément les artefacts de pixels, les signatures de bruit, les inversions de visages et la cohérence temporelle entre les images vidéo. Chaque modèle est entraîné sur une génération différente d'outils de deepfake.
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Analyse de modèles synthétiques
Plusieurs modèles analysent simultanément les artefacts de pixels, les signatures de bruit, les inversions de visages et la cohérence temporelle entre les images vidéo. Chaque modèle est entraîné sur une génération différente d'outils de deepfake.
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Vérification du bruit du capteur
L'IA peut imiter un visage, mais ne peut reproduire le bruit aléatoire du capteur d'un véritable objectif d'appareil photo. Le détecteur cartographie la distribution du bruit sur l'image et signale les zones correspondant au rendu numérique plutôt qu'à la capture optique.
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Analyse de la signature de compression
Les images générées par l'IA présentent des schémas de compression JPEG différents de ceux des photos prises avec un appareil photo. Le détecteur identifie ces signatures même après de multiples enregistrements et conversions de format.
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Exécutez Shufti dans votre environnement
Exécutez Shufti au sein de votre propre infrastructure pour un contrôle et une confidentialité optimaux des données.
- Conservez toutes les informations sensibles en interne afin de respecter les exigences strictes en matière de gouvernance et de résidence.
- Conservez les informations sensibles en toute confidentialité et sécurité en interne.
- Déploiement dans des secteurs hautement réglementés sans compromettre la conformité.
Créez des flux de vérification entièrement personnalisables avec une intégration backend transparente.
- Prenez le contrôle total en personnalisant les flux de vérification de bout en bout.
- Intégration transparente avec votre système dorsal pour une mise en œuvre rapide.
- Concevez des parcours de vérification flexibles et adaptés à vos utilisateurs.
Déployez une expérience de vérification native dans votre application mobile en quelques minutes.
- Déployez la vérification native en quelques minutes sur iOS ou Android.
- Utilisez une interface utilisateur prête à l'emploi avec caméra, capture et retour d'information en temps réel.
- Personnalisez les flux pour qu'ils s'intègrent parfaitement à votre application mobile.
Lancez rapidement la vérification d'identité via un lien web sécurisé et personnalisable, sans code requis.
- Commencez à vérifier les utilisateurs instantanément grâce à une configuration sans code.
- Offrir une expérience d'identité cohérente via un lien ou une iframe intégrée.
- Déploiement rapide via un lien sécurisé ou une iframe intégrée.
Démarrez mon audit de deepfakes dès maintenant
Lancez le détecteur de deepfakes de Shufti depuis votre plateforme cloud préférée, téléchargez vos cas les plus difficiles et voyez exactement où les deepfakes passent entre les mailles du filet de votre système IDV actuel.
- Un déploiement facile
- Aucune intégration
- Pas de nouveaux contrats
Construit pour le
Équipes qui possèdent
Surveillance
et
Conformité
Agents de conformité
La fraude aux deepfakes représente un risque réglementaire avéré et croissant. L'audit de votre portefeuille KYC pour les médias synthétiques fournit des preuves documentées de la diligence raisonnable, ainsi que des rapports de conformité horodatés indiquant les approbations signalées et les mesures prises.
Opérations de lutte contre la fraude et de gestion des risques
Les approbations de comptes utilisant des deepfakes deviennent des incidents de paiement lorsque l'identité synthétique générée par l'IA fait défaut sur un crédit, blanchit des fonds ou provoque des rétrofacturations. L'audit identifie les comptes compromis avant que les pertes ne se matérialisent, et les résultats, évalués en fonction du risque, alimentent directement les files d'attente d'enquête.
Produit et ingénierie
Exécutez-le comme un audit par lots autonome ou intégrez la détection de deepfakes directement à votre processus d'intégration. Les options SDK, API et sans code permettent aux équipes d'ingénierie de déployer un projet pilote en quelques jours et d'évaluer la précision de la détection sur leurs propres données clients avant de passer à l'échelle supérieure.
Effectuez un audit des angles morts là où l'échec est le plus préjudiciable.
Qui a le plus besoin de la détection des deepfakes ?
Banques numériques et fintech
Les deepfakes permettent la prise de contrôle de comptes et la fraude par deepfake. L'analyse des selfies antérieurs empêche l'augmentation des provisions pour pertes liées à la fraude.
PSP et transferts de fonds
Les mules financières utilisant des deepfakes ouvrent des comptes pour blanchir l'argent. Un audit permet de détecter les selfies compromis avant qu'ils n'apparaissent dans la surveillance des transactions.
Plateformes d'échange de cryptomonnaies et Web3
Les réseaux d'attaques par deepfake compromettent massivement l'intégration des utilisateurs sur les plateformes d'échange. Les résultats des audits alimentent le filtrage des transactions et l'évaluation des risques.
Prêts en ligne et BNPL
Des comptes falsifiés ont été utilisés pour obtenir des prêts sous de véritables identités, sans succès. Un audit a permis d'identifier les comptes compromis et de recouvrer les pertes.
Jeux vidéo et iGaming
Les deepfakes permettent de contourner la vérification de l'âge et d'autoriser les jeux d'argent pour les mineurs. Un audit signale des approbations antérieures entraînant la fermeture de comptes.
Marché et économie des petits boulots
Les vendeurs utilisent des deepfakes pour orchestrer des réseaux de fraude coordonnés sur plusieurs plateformes. Les résultats des audits permettent aux équipes de sécurité des plateformes de les identifier et de les bloquer.
TOUT CE QUE VOUS DEVEZ SAVOIR AU MÊME ENDROIT
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que la détection de deepfakes dans la vérification d'identité ?
La détection des deepfakes utilise l'analyse forensique par intelligence artificielle pour identifier les visages synthétiques ou générés par l'IA dans les selfies et les vidéos. Elle complète la détection de présence en identifiant lorsque le visage lui-même est artificiel, et pas seulement lorsque l'apparence est falsifiée.
Comment les deepfakes contournent-ils les contrôles KYC ?
Les systèmes KYC traditionnels vérifient les attaques par présentation, les photos imprimées et les relectures d'écran, mais pas les données générées par l'IA générative. Un deepfake entraîné sur des milliers de visages réels est indiscernable d'un véritable selfie pour les systèmes non entraînés à détecter les artefacts de pixels, les incohérences de bruit et les signatures de compression.
Puis-je auditer les images KYC approuvées existantes ?
Oui. L'audit réanalyse tous les selfies et documents d'identité antérieurs déjà approuvés, à l'aide de modèles de détection entraînés sur des supports synthétiques.
Les données clients quittent-elles notre environnement ?
Non. L'audit se déroule intégralement au sein de votre compte cloud. Les images sont analysées dans votre infrastructure et les résultats n'en sortent jamais.
Quelle est la différence entre la détection de deepfakes et la détection de présence ?
L'indicateur de présence confirme qu'une personne réelle est présente lors de la capture. La détection de deepfakes identifie si le visage lui-même est synthétique. Un deepfake peut passer inaperçu grâce à l'indicateur de présence, car il présente des mouvements et des micro-expressions. La détection de deepfakes repère ce que l'indicateur de présence seul ne peut pas déceler.
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