Empêcher la fraude coordonnée avant qu'elle ne soit approuvée.

Les fraudeurs injectent des vidéos préenregistrées ou synthétiques via des caméras virtuelles. Shufti détecte les caméras virtuelles, les émulateurs et les flux deepfake avant qu'ils n'atteignent le système.

Dans la plupart des systèmes, les flux vidéo injectés parviennent sans être filtrés aux contrôles biométriques. Shufti vérifie l'authenticité de la source de la caméra avant tout scan biométrique.

Si une donnée falsifiée parvient à passer, chaque couche suivante traite des données frauduleuses. Shufti bloque la capture afin qu'aucune donnée compromise ne soit transmise au document, à l'appareil ou à l'analyse biométrique.

Les fraudeurs utilisent des émulateurs d'appareils, des proxys résidentiels et des navigateurs falsifiés pour paraître légitimes. Shufti analyse en continu et en temps réel les signaux relatifs à l'appareil, au navigateur, à l'adresse IP, au type de réseau et à la géolocalisation.

Une adresse IP de centre de données ou un fuseau horaire incorrect n'ont aucune signification prise isolément. Shufti met intelligemment en corrélation les signaux au niveau de la session pour repérer les schémas d'accès qui échappent aux vérifications individuelles.

Signaler systématiquement tout VPN ou appareil inhabituel pénalise les utilisateurs légitimes. Shufti évalue le risque réseau de manière contextuelle ; un VPN dont le signal est clair partout ailleurs présente un faible risque.

Les cartes PVC imprimées professionnellement et les modifications de haute qualité semblent authentiques selon les contrôles standard. Shufti examine les métadonnées, les éléments de sécurité et les motifs au niveau de l'image, et pas seulement l'apparence du document.

Les fraudeurs photographient les écrans ou numérisent les copies imprimées pour contourner les contrôles de capture. Shufti détecte davantage de schémas, d'artefacts de compression et de signatures de recapture au niveau du pixel.

Les pièces d'identité générées par l'IA progressent rapidement. Shufti vérifie la manière dont le document a été saisi et présenté, et pas seulement son contenu, comblant ainsi la faille exploitée par les générateurs synthétiques.

Les visages générés par IA passent désormais avec succès les tests de présence en une seule image. Shufti combine la détection de présence active et passive avec la correspondance biométrique pour vérifier la présence réelle de la personne.

Les fraudeurs enregistrent de vrais utilisateurs et visionnent la vidéo ultérieurement. Shufti détecte les signatures de relecture, les bords de l'écran et les incohérences temporelles qui permettent de distinguer une présence en direct d'un enregistrement.

Les masques 3D et les attaques par présentation s'adaptent pour contourner les défenses statiques. Shufti utilise une détection multicouche des attaques par présentation, conforme à la norme de certification iBeta niveau 3.