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Détection de faux faux
Technologie de détection des deepfakes pour une vérification d'identité sécurisée
Les deepfakes sont conçus pour tromper les pixels. Shufti analyse les artefacts de signal plus profonds grâce à une détection multi-flux RGB et dans le domaine fréquentiel (DCT), conçue pour rester efficace après compression, captures d'écran et rechargements. Les cas limites à haut risque peuvent être soumis à un examen d'experts afin de garantir la justification des décisions.
Fonctionne à travers Intégration KYC, renforcement de l'authentification, récupération de compte, et vérification assistée par un agent, avec des résultats prêts pour l'audit.
Le risque croissant
Solutions de détection de deepfakes pour les attaques de fraude multicanaux
Manipulation faciale en temps réel
Visages d'identité synthétiques
Attaques par injection
Attaques de présentation
Manipulation de documents
Manipulation faciale en temps réel
Échanges de visages en direct et reproduction des expressions faciales lors des appels vidéo et de la vérification. Des outils modernes analysent les clignements des yeux, les mouvements de la tête et des lèvres, s'adaptant dynamiquement lors de l'intégration à distance et de la vérification assistée par un agent. Conçu pour tromper aussi bien les humains que les systèmes de détection visuelle.
Visages d'identité synthétiques
Des visages générés par IA qui n'ont jamais existé. Aucune personne réelle à laquelle se comparer. Associés à des données et des documents falsifiés pour créer des identités synthétiques complètes qui contournent les contrôles en supposant l'existence d'une identité réelle.
Attaques par injection
Les caméras virtuelles, les émulateurs ou la substitution de flux intègrent des médias préenregistrés ou générés par IA directement dans les processus de vérification, court-circuitant ainsi les caméras physiques. L'attaque cible le canal de capture, et non seulement le visage.
Attaques de présentation
Utilisation d'écrans, de photos imprimées, de masques et de vidéos présentés à la caméra pour imiter une personne réelle. Exploitation de systèmes qui font confiance à la source de capture sans vérifier la présence 3D ni l'authenticité de l'appareil.
Manipulation de documents
Documents falsifiés ou générés par IA conçus pour passer la vérification automatisée : modifications de données, altération d’images, imitation de modèles, création synthétique. Souvent associés à la manipulation faciale pour constituer une identité synthétique.
Au-delà de l'analyse visuelle
Qu'est-ce qui différencie le logiciel de détection de deepfakes de Shufti ?
Analyse de signaux multi-flux
Le détecteur de deepfakes Shufti analyse à la fois les standards signaux visuels et représentations dans le domaine fréquentiel Parallèlement aux artefacts de manipulation de surface qui persistent souvent après compression, conversion de format, captures d'écran et rechargements, ce logiciel est conçu pour les supports dégradés réels, et non pour les conditions idéales d'un laboratoire.
Conçu pour les médias du monde réel, pas pour les métadonnées
La détection ne dépend pas de EXIF, métadonnées de l'appareil, horodatages, provenance du fichier. Cela réduit le risque de faux sentiment de confiance lorsque des attaquants suppriment les métadonnées ou déplacent du contenu via des plateformes sociales et des applications de messagerie.
Capturer l'intégrité pour la défense contre l'injection
Le risque lié aux deepfakes ne se limite pas au contenu de l'image, mais concerne également la manière dont elle s'intègre au flux. Shufti ajoute des signaux d'intégrité de capture pour y remédier. détecter les modèles de substitution de flux typique des caméras virtuelles et des émulateurs, notamment en matière d'authentification renforcée et de récupération de compte.
Adaptation continue aux menaces
Avec l'émergence de nouveaux générateurs, la détection doit évoluer. Shufti maintient un pipeline de mise à jour qui prend en charge les améliorations continues. évaluation, recyclage, et modèle contrôlé Déploiement permettant aux systèmes de défense de suivre le rythme de l'évolution rapide des méthodes de synthèse.
Architecture de vie à plusieurs niveaux
Vérification de bout en bout conçue pour contrer les deepfakes
Détection intelligente de la présence
Vie passive
Fonctionnant en arrière-plan, cette fonction analyse les motifs de réflexion de la lumière, la texture de la peau et les indices de profondeur pour détecter les photos, les écrans et les masques. Elle n'ajoute aucune contrainte au processus de vérification.
Vie active
Ajoute des étapes de capture contrôlées lorsque le risque est plus élevé, comme la récupération de compte, l'authentification renforcée et les tentatives d'inscription suspectes. Cela contribue à réduire les tentatives de relecture et les attaques par médias scénarisés.
défense contre les deepfakes vidéo
Applique une analyse ciblée sur les deepfakes aux vidéos et aux images pour détecter les familles de manipulations telles que les échanges et les reconstitutions, y compris les schémas qui survivent à la compression et au réencodage.
Défense contre les deepfakes et les injections
L'analyse multi-flux RGB associée à une analyse dans le domaine fréquentiel est conçue pour identifier les artefacts génératifs que les systèmes uniquement visuels peuvent manquer, avec des signaux d'intégrité de capture supplémentaires pour les risques de substitution de flux.
Défense contre les deepfakes
La vérification des documents peut être compromise par la falsification et l'utilisation de documents synthétiques. La protection contre les deepfakes de documents doit s'appuyer sur des contrôles d'authenticité et d'intégrité complémentaires à la vérification faciale et vidéo afin d'empêcher la création d'identités entièrement synthétiques.
Renseignements sur la fraude intersessions
Détection de réseaux de fraude
Permet de relier les attaques entre utilisateurs, appareils et sessions. Expose des vulnérabilités.
des opérations de fraude coordonnées que la détection par session isolée ne permet pas de détecter.
Identification des agresseurs récidivistes
Détecte les attaquants qui reviennent avec des identités différentes grâce à la corrélation de leurs schémas.
Empreintes digitales des appareils et des comportements
Permet de suivre les signatures des appareils et les schémas comportementaux lors des tentatives de vérification.
Agrégation des signaux de risque
Combine les signaux inter-sessions, comportementaux, liés aux appareils et historiques en un système unifié de notation de la fraude.
Déploiement flexible
Seuils adaptatifs
Configurez les seuils d'acceptation, de révision et de rejet par scénario : intégration, authentification ou récupération.
Pondération des politiques
Ajustez les contrôles les plus importants en fonction du cas d'utilisation, sans reconstruire les flux.
Règles de remplacement
Autoriser les indicateurs de risque élevé à déclencher un renforcement ou un examen en fonction de votre politique de risque.
Options de déploiement
Déploiements cloud, sur site et dans le cloud pour garantir la souveraineté des données et répondre aux exigences opérationnelles. Le déploiement sur AWS Marketplace peut prendre en charge le traitement au sein d'un VPC lorsque les équipes de sécurité l'exigent.
Vérification de la présence en quelques secondes
Shufti, outil de détection de deepfakes pour les visages, les vidéos et les documents
01
ÉTAPE 01
Capture
Les utilisateurs prennent un selfie ou enregistrent une vidéo via le web ou leur mobile, et téléchargent des documents si nécessaire. Les instructions de capture garantissent la qualité, tandis que la politique de l'entreprise détermine le mode passif ou actif.
02
ÉTAPE 02
Analyse multi-flux
Une analyse parallèle est menée sur les représentations visuelles et fréquentielles afin de détecter les artefacts de manipulation. Les images vidéo peuvent être analysées en temps réel pour repérer les schémas de deepfake. Des vérifications de documents sont effectuées en parallèle pour évaluer leur intégrité et leur authenticité.
03
ÉTAPE 03
Fusion Scoring
Plusieurs niveaux contribuent à un bilan de risque unifié, basé sur votre politique configurée. Différents seuils peuvent s'appliquer à l'intégration, à l'authentification renforcée et à la récupération de compte.
04
ÉTAPE 04
Décision et preuves
Les autorisations de passage peuvent être automatisées. Les tentatives à haut risque peuvent être bloquées ou soumises à un examen avec des preuves à l'appui des processus d'audit et d'enquête.
Où la détection des deepfakes est-elle la plus efficace ?
Conçu pour l'intégration et l'authentification réglementées et à haut risque
Vendeurs de confiance lors de l'inscription, blocage des abus répétés lors de la réinscription
Vérifiez les vendeurs, luttez contre les identités synthétiques et renforcez les contrôles relatifs aux modifications des paiements ou à l'accès aux comptes.
Intégration à grande échelle sans risque de fraude - Description
Maintenir la conversion tout en détectant les artefacts de manipulation et les risques d'injection, avec une escalade basée sur des politiques pour les flux suspects.
Prévenez la fraude utilisant les deepfakes avant l'émission des polices et le traitement des demandes d'indemnisation.
Détectez rapidement les données d'identité manipulées et les signaux de fraude documentaire, et renforcez la vérification lors des déclarations de sinistre à haut risque.
Bloquez les identités synthétiques lors de l'ouverture du compte et des actions à haut risque.
Détecter les manipulations de visage, de vidéo et de documents lors de l'intégration et ajouter une vérification renforcée pour les actions à risque telles que les changements de bénéficiaire et la récupération de compte.
Prévenir la multi-comptabilité et les identités synthétiques à grande échelle
Détecter les identités générées par l'IA lors de l'intégration et bloquer les abus répétés grâce à l'analyse inter-sessions.
Vérifier la présence humaine réelle avant les actions critiques. Description
Protéger les processus d'intégration et de montée en gamme contre la manipulation par l'IA et la substitution de flux, avec des contrôles renforcés pour les retraits et la récupération.
Vendeurs de confiance lors de l'inscription, blocage des abus répétés lors de la réinscription
Vérifiez les vendeurs, luttez contre les identités synthétiques et renforcez les contrôles relatifs aux modifications des paiements ou à l'accès aux comptes.
Intégration à grande échelle sans risque de fraude - Description
Maintenir la conversion tout en détectant les artefacts de manipulation et les risques d'injection, avec une escalade basée sur des politiques pour les flux suspects.
Prévenez la fraude utilisant les deepfakes avant l'émission des polices et le traitement des demandes d'indemnisation.
Détectez rapidement les données d'identité manipulées et les signaux de fraude documentaire, et renforcez la vérification lors des déclarations de sinistre à haut risque.
Bloquez les identités synthétiques lors de l'ouverture du compte et des actions à haut risque.
Détecter les manipulations de visage, de vidéo et de documents lors de l'intégration et ajouter une vérification renforcée pour les actions à risque telles que les changements de bénéficiaire et la récupération de compte.
Prévenir la multi-comptabilité et les identités synthétiques à grande échelle
Détecter les identités générées par l'IA lors de l'intégration et bloquer les abus répétés grâce à l'analyse inter-sessions.
Vérifier la présence humaine réelle avant les actions critiques. Description
Protéger les processus d'intégration et de montée en gamme contre la manipulation par l'IA et la substitution de flux, avec des contrôles renforcés pour les retraits et la récupération.
Vendeurs de confiance lors de l'inscription, blocage des abus répétés lors de la réinscription
Vérifiez les vendeurs, luttez contre les identités synthétiques et renforcez les contrôles relatifs aux modifications des paiements ou à l'accès aux comptes.
Intégration à grande échelle sans risque de fraude - Description
Maintenir la conversion tout en détectant les artefacts de manipulation et les risques d'injection, avec une escalade basée sur des politiques pour les flux suspects.
Prévenez la fraude utilisant les deepfakes avant l'émission des polices et le traitement des demandes d'indemnisation.
Détectez rapidement les données d'identité manipulées et les signaux de fraude documentaire, et renforcez la vérification lors des déclarations de sinistre à haut risque.
Bloquez les identités synthétiques lors de l'ouverture du compte et des actions à haut risque.
Détecter les manipulations de visage, de vidéo et de documents lors de l'intégration et ajouter une vérification renforcée pour les actions à risque telles que les changements de bénéficiaire et la récupération de compte.
Prévenir la multi-comptabilité et les identités synthétiques à grande échelle
Détecter les identités générées par l'IA lors de l'intégration et bloquer les abus répétés grâce à l'analyse inter-sessions.
Vérifier la présence humaine réelle avant les actions critiques. Description
Protéger les processus d'intégration et de montée en gamme contre la manipulation par l'IA et la substitution de flux, avec des contrôles renforcés pour les retraits et la récupération.
Défense contre les deepfakes, authenticité et intégrité des documents
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce qui différencie la détection dans le domaine fréquentiel de la détection de présence standard ?
L'analyse de la vivacité standard se concentre sur les indices visuels. L'analyse fréquentielle examine la structure et les artefacts génératifs qui peuvent rester détectables même après compression, réencodage, captures d'écran et rechargements.
Quels types de deepfakes Shufti cible-t-il ?
Manipulation de visages et de vidéos, identités synthétiques, injection et substitution de flux, et attaques par présentation : la protection contre les deepfakes de documents doit être envisagée comme un contrôle d’intégrité et d’authenticité complémentaire à la vérification faciale et vidéo.
La technologie Shufti de détection de deepfakes peut-elle identifier les visages générés par l'IA en temps réel ?
Oui. Shufti Deepfake Detection 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 ou manipulés par l'IA.
Les attaquants peuvent-ils échapper à la détection grâce à la compression ou aux captures d'écran ?
Le système de détection de deepfakes de Shufti est conçu pour rester efficace malgré la dégradation des médias dans le monde réel, notamment la compression, le réencodage, les captures d'écran et les rechargements. En analysant les signaux du domaine fréquentiel parallèlement aux données visuelles, les artefacts de manipulation peuvent persister même lorsque la qualité de l'image se dégrade, contrairement aux systèmes purement visuels qui se basent sur la netteté au niveau des pixels.
Comment le système de détection de deepfakes Shufti contribue-t-il à prévenir les attaques par prise de contrôle de compte ?
Il vérifie que la personne accédant à un compte est physiquement présente et authentique, bloquant ainsi les fraudeurs qui tentent d'y accéder en utilisant des identités volées, des vidéos truquées ou des visages synthétiques.
Shufti peut-il détecter les tentatives d'usurpation d'identité et de falsification ?
Oui. Shufti combine la détection de deepfakes et l'analyse de la présence en direct pour détecter 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 dans ce processus ?
Les signaux d'intégrité des documents complètent les vérifications faciales et vidéo pour empêcher la construction d'identités entièrement synthétiques, notamment dans le cadre d'une intégration réglementée.
Comment le système de détection de deepfakes de Shufti est-il déployé ?
Options cloud, sur site et dans le cloud, y compris le déploiement sur AWS Marketplace lorsque les équipes ont besoin d'un traitement au sein de leur environnement.
La solution Shufti Deepfake Detection peut-elle s'adapter à la vérification d'identité à grande échelle ?
Oui. Le système repose sur une infrastructure d'IA automatisée qui prend en charge d'importants volumes de vérification, permettant aux entreprises de traiter simultanément des milliers de contrôles d'identité sans perte de performance.
Le logiciel de détection de deepfakes Shufti analyse-t-il les anomalies d'éclairage et d'ombre ?
Oui. Le système évalue les incohérences visuelles telles que les anomalies d'éclairage, les décalages d'ombres, les distorsions faciales et les irrégularités de mouvement, autant d'indicateurs courants de manipulation de deepfakes.
Prêt à démasquer les deepfakes qui trompent les contrôles visuels ?
Déployez une défense multicouche contre les deepfakes tout au long du processus d'intégration et d'authentification, avec des contrôles de politique et des sorties prêtes pour l'audit.
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