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Détection de deepfakes
Logiciel de détection de deepfakes pour prévenir l'usurpation d'identité
Les deepfakes sont conçus pour tromper les pixels. La détection de deepfakes par l'IA de Shufti s'appuie sur une analyse multiflux dans le domaine RVB et fréquentiel (DCT), conçue pour rester efficace même après compression, captures d'écran et réimportations. Les cas limites à haut risque peuvent être redirigés vers un examen d'expert afin de garantir des décisions irréprochables.
La fraude par deepfake
a évolué.
Vos vérifications de liveness et de documents sont-elles à jour ?
40%
Les attaques biométriques
impliquent des deepfakes
25M$
Perdus au cours d'un
appel vidéo
244%
Hausse des fraudes
d'identité liées aux deepfakes
Le risque croissant
Services de détection de deepfakes pour les attaques de fraude multicanal
Manipulation faciale en temps réel
Visages d'identités synthétiques
Attaques par injection
Attaques par présentation
Manipulation de documents
Manipulation faciale en temps réel
Échange de visages et reproduction d'expressions en temps réel lors d'appels vidéo et de procédures de vérification. Des outils modernes suivent le clignement des yeux, les mouvements de la tête et le mouvement des lèvres, s'adaptant image par image pour maintenir le réalisme tout au long de la session en direct. Conçus pour tromper aussi bien les humains que les systèmes de détection basés uniquement sur l'analyse visuelle.
Visages d'identités synthétiques
Des visages générés par IA qui n'ont jamais existé. Aucune personne réelle à laquelle les comparer. Associés à des données et des documents fabriqués de toutes pièces pour créer des identités synthétiques complètes qui contournent les contrôles fondés sur l'existence d'une identité réelle.
Attaques par injection
Des caméras virtuelles, des émulateurs ou la substitution de flux injectent des médias préenregistrés ou générés par IA directement dans les parcours de vérification, en contournant totalement les caméras physiques. L'attaque vise le canal de capture, et pas seulement le visage.
Attaques par présentation
Écrans, photos imprimées, masques et vidéos diffusées devant la caméra pour simuler une personne réelle. Cette méthode exploite les systèmes qui font confiance à la source de capture sans vérifier la présence en 3D ni l'authenticité de l'appareil.
Manipulation de documents
Documents modifiés ou générés par IA conçus pour franchir les étapes de vérification automatisée : modification de données, altération d'images, imitation de modèles, création synthétique. Souvent associés à la manipulation de visages pour constituer une identité synthétique complète.
Au-delà de l'analyse visuelle
En quoi le système de détection de deepfakes de Shufti est-il différent ?
Analyse des signaux multi‑flux
Le détecteur de deepfakes de Shufti analyse en parallèle les signaux visuels standards et les représentations dans le domaine fréquentiel pour déceler les artefacts de manipulation qui subsistent souvent après la compression, la conversion de format, les captures d'écran et les réimportations. Il est conçu pour les médias dégradés du monde réel, et non pour les conditions parfaites de laboratoire.
Conçu pour le monde réel, pas seulement pour les métadonnées
La détection ne dépend pas des données EXIF, des métadonnées de l'appareil, des horodatages ou de la provenance des fichiers. Cela réduit le risque de confiance excessive lorsque des attaquants suppriment les métadonnées ou déplacent le contenu via des plateformes sociales et des applications de messagerie.
Intégrité de la capture pour la défense contre l'injection
Le risque lié aux deepfakes ne se limite pas à ce qui se trouve dans le cadre, mais aussi à la façon dont il entre dans le flux. Shufti ajoute des signaux d'intégrité de capture pour aider à détecter les schémas de substitution de flux typiques des caméras virtuelles et des émulateurs, notamment lors d'authentifications renforcées et de récupérations de compte.
Adaptation continue aux menaces
À mesure que de nouveaux générateurs apparaissent, la détection doit évoluer. Shufti maintient un processus de mise à jour qui prend en charge l'évaluation continue, le réentraînement et le déploiement contrôlé des modèles afin que les défenses suivent le rythme des méthodes de synthèse en constante évolution.
Architecture multicouche
Vérification de bout en bout conçue pour contrer les attaques par deepfakes
Détection intelligente de présence réelle
Détection passive de présence réelle
Fonctionne en arrière-plan en évaluant les réflexions lumineuses, la texture de la peau et les indices de profondeur pour détecter les photos, les écrans et les masques. Aucune friction n'est ajoutée au processus de vérification.
Détection active de présence réelle
Ajoute des étapes de capture contrôlées lorsque le risque est plus élevé, par exemple lors de la récupération de compte, d'une authentification renforcée et de tentatives d'enregistrement suspectes. Cela contribue à réduire les attaques par rejeu et les tentatives impliquant des médias scriptés.
Défense contre les deepfakes vidéo
Applique une analyse ciblée sur les deepfakes aux vidéos et aux images extraites pour détecter des familles de manipulations, telles que l'échange de visages (swap) et le reenactment (rejeu des expressions), y compris des motifs qui résistent à la compression et au réencodage.
Défense contre les deepfakes et les injections
Une analyse multi-flux RGB combinée à une analyse en domaine fréquentiel est conçue pour identifier des artefacts génératifs que des systèmes purement visuels peuvent manquer, avec des signaux d'intégrité de capture supplémentaires pour les risques de substitution de flux.
Défense contre les deepfakes de documents
La vérification des documents peut être compromise par des altérations et par des documents synthétiques. La défense contre les deepfakes de documents doit être présentée comme des contrôles d'authenticité et d'intégrité qui complètent la vérification du visage et de la vidéo afin d'empêcher la création d'une identité entièrement synthétique.
Renseignements sur la fraude inter-sessions
Détection de réseaux de fraude
Relie les attaques entre les utilisateurs, les appareils et les sessions. Met en évidence des opérations de fraude coordonnées qui échappent aux systèmes de détection isolés au niveau de la session.
Identification des attaquants récurrents
Signale les attaquants revenant sous différentes identités grâce à la corrélation de motifs.
Identification par empreinte des appareils et des comportements
Suit les signatures des appareils et les modèles comportementaux à travers les tentatives de vérification.
Agrégation des signaux de risque
Combine des signaux comportementaux, historiques, liés aux appareils et transversaux aux sessions pour établir un score de fraude unifié.
Déploiement flexible
Seuils adaptatifs
Configurer les seuils d'acceptation, d'examen et de rejet par scénario : intégration, authentification ou récupération.
Pondération des politiques
Affinez les contrôles les plus importants pour chaque cas d'utilisation, sans reconstruire les flux.
Règles de dérogation
Permettez aux indicateurs à haut risque d'imposer une authentification renforcée ou un examen, en fonction de votre politique de risque.
Options de déploiement
Déploiements dans le cloud, sur site et « in-cloud » pour répondre aux exigences de souveraineté des données et aux besoins opérationnels. Le déploiement via AWS Marketplace permet un traitement au sein du VPC lorsque les équipes de sécurité l'exigent.
De la capture à la décision
Outil Shufti de détection des deepfakes pour visage, vidéo et documents
ÉTAPE 01
Capture
Les utilisateurs prennent un selfie ou une vidéo via le Web ou un appareil mobile et téléchargent les documents requis. Des consignes de capture garantissent la qualité, tandis que la politique définit le mode (passif ou actif).
ÉTAPE 02
Analyse multi-flux
Une analyse parallèle est effectuée sur les représentations visuelles et celles du domaine fréquentiel afin de détecter les artefacts de manipulation. Les images vidéo peuvent être analysées pour repérer des motifs caractéristiques des deepfakes en temps réel. Des vérifications de documents sont menées en parallèle pour évaluer les indicateurs d'intégrité et d'authenticité.
ÉTAPE 03
Scoring de fusion
Plusieurs couches contribuent à une évaluation unifiée du risque, conformément à la politique que vous avez configurée. Des seuils différents peuvent s'appliquer pour l'intégration, l'authentification renforcée et la récupération de compte.
ÉTAPE 04
Décision et éléments de preuve
Les validations claires peuvent être automatisées. Les tentatives à haut risque peuvent être bloquées ou redirigées vers un examen manuel avec des preuves à l'appui pour alimenter vos flux d'audit et d'investigation.
Conçu pour les marchés réglementés
Solutions de détection de deepfakes pour les risques spécifiques à l'industrie
Bloquez les identités synthétiques lors de l'ouverture de compte et des opérations à haut risque.
Détectez les manipulations de visages, de vidéos et de documents lors de l'intégration, et ajoutez une vérification renforcée pour les actions à risque, telles que la modification des bénéficiaires et la récupération de compte.
Protection contre les deepfakes, détection de vivacité et intégrité des documents
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la détection de deepfakes ?
La détection de deepfakes consiste à analyser des images, des vidéos et des signaux faciaux pour identifier des contenus générés par l'IA ou manipulés, notamment les échanges de visages et les identités synthétiques.
Quelle est la différence entre la détection fréquentielle et le liveness classique ?
La détection de vivacité standard repose sur des indices visuels. L'analyse dans le domaine fréquentiel examine la structure et les artefacts de génération susceptibles de rester décelables même après compression, réencodage, capture d'écran ou nouveau téléchargement.
La solution de détection de deepfakes de Shufti peut-elle identifier des visages générés par IA en temps réel ?
Oui. La solution de détection de deepfakes de Shufti analyse le comportement facial, les motifs de texture et les signaux biométriques lors de la vérification en direct afin d'identifier en temps réel les visages générés par IA ou manipulés.
Les attaquants peuvent-ils contourner la détection via la compression ou des captures d'écran ?
La solution de détection de deepfakes de Shufti est conçue pour rester efficace malgré les dégradations subies par les médias en conditions réelles, telles que la compression, le réencodage, les captures d'écran et les nouveaux téléchargements. En analysant les signaux dans le domaine fréquentiel parallèlement aux données visuelles, les artefacts de manipulation restent décelables même lorsque la qualité de l'image diminue, contrairement aux systèmes purement visuels qui dépendent de la netteté au niveau des pixels.
Shufti peut-il détecter les tentatives d'usurpation d'identité et de spoofing ?
Oui. Shufti associe la détection de deepfakes à l'analyse de la preuve de vie pour repérer les tentatives d'usurpation d'identité, les attaques par présentation et les méthodes de falsification telles que les masques, les photos ou les vidéos manipulées.
Comment les deepfakes de documents s'intègrent-ils au processus ?
Les signaux d'intégrité des documents complètent les contrôles du visage et de la vidéo pour empêcher la création d'identités entièrement synthétiques, notamment lors de l'intégration réglementée.
Comment la détection de deepfakes de Shufti est-elle déployée ?
Cloud, sur site et in-cloud, y compris le déploiement via AWS Marketplace lorsque les équipes exigent que le traitement s'effectue au sein de leur environnement.
Prêt à détecter des deepfakes qui trompent les contrôles visuels ?
Déployez une défense multicouche contre les deepfakes pour les processus d'intégration et d'authentification, incluant des contrôles basés sur des politiques et des rapports prêts pour l'audit.
Merci pour votre envoi.
Votre solution de référence pour le KYC, la LCB-FT et la fraude
Ressources
3 juin 2026
Les failles de la détection des deepfakes
Combien de vos clients vérifiés n'ont jamais existé ? Ce rapport montre comment des identités synthétiques ou créées par deepfake franchissent les contrôles KYC, et comment l'audit des angles morts repère celles qui ont réussi à passer.
Rapport
22 juin 2026
Rapport 2026 sur l'indice de la fraude d'identité liée aux deepfakes
L'indice de Shufti prévoit une hausse de 495 % de la fraude d'identité alimentée par les deepfakes en 2026, une projection fondée sur des données réelles de tentatives de fraude et sur les quatre types d'attaques par IA qui frappent désormais chaque jour.
Rapport
3 juillet 2025
Les deepfakes et l'avenir de la confiance numérique – avec Tom Gadsden
Invité par Shufti, Tom Gadsden évoque les deepfakes, l'identité numérique et l'avenir de la confiance, ainsi que les menaces auxquelles les équipes de vérification sont déjà confrontées.
Podcast