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Rilevamento deepfake
Tecnologia di rilevamento deepfake per una verifica sicura dell'identità
I deepfake sono progettati per ingannare i pixel. Shufti analizza artefatti di segnale più profondi utilizzando il rilevamento RGB multi-stream e nel dominio della frequenza (DCT), progettato per rimanere efficace anche dopo compressione, screenshot e ricaricamenti. I casi limite ad alto rischio possono essere indirizzati alla revisione di esperti, in modo che le decisioni rimangano difendibili.
Funziona attraverso Onboarding KYC, autenticazione a più livelli, recupero dell'account, and verifica assistita da un agente, con output pronti per la verifica.
Il rischio crescente
Soluzioni per il rilevamento di deepfake per attacchi fraudolenti multicanale
Manipolazione del volto in tempo reale
Volti di identità sintetica
Attacchi di iniezione
Attacchi di presentazione
Manipolazione dei documenti
Manipolazione del volto in tempo reale
Scambio di volti in tempo reale e riproduzione di espressioni facciali durante videochiamate e verifiche. Strumenti moderni tracciano il battito delle palpebre, i movimenti della testa e delle labbra, adattandosi dinamicamente durante l'onboarding da remoto e la verifica assistita da un operatore. Progettati per ingannare sia gli esseri umani che i sistemi di rilevamento basati esclusivamente sulla vista.
Volti di identità sintetica
Volti generati dall'intelligenza artificiale che non sono mai esistiti. Nessuna persona reale con cui confrontarli. Abbinati a dati e documenti falsificati per creare identità completamente sintetiche che eludono i controlli, presupponendo l'esistenza di un'identità reale.
Attacchi di iniezione
Telecamere virtuali, emulatori o la sostituzione di flussi video alimentano i flussi di verifica con contenuti multimediali preregistrati o generati dall'intelligenza artificiale, bypassando completamente le telecamere fisiche. L'attacco prende di mira il canale di acquisizione, non solo il volto.
Attacchi di presentazione
Schermi, foto stampate, maschere e riproduzione video puntati sulla fotocamera per simulare una persona reale. Sfrutta i sistemi che si fidano della fonte di acquisizione senza convalidare la presenza 3D e l'autenticità del dispositivo.
Manipolazione dei documenti
Documenti alterati o generati dall'intelligenza artificiale, progettati per superare le verifiche automatiche, con modifiche ai dati, manomissione delle immagini, imitazione di modelli e creazione sintetica. Spesso abbinati alla manipolazione del volto per completare un'identità sintetica.
Oltre l'analisi visiva
Cosa rende diverso il software di rilevamento deepfake di Shufti?
Analisi del segnale multi-flusso
Il rilevatore di deepfake Shufti analizza entrambi gli standard segnali visivi and rappresentazioni del dominio della frequenza in parallelo agli artefatti di manipolazione della superficie che spesso persistono dopo la compressione, la conversione del formato, gli screenshot e i caricamenti successivi. Questo è progettato per supporti degradati nel mondo reale, non per condizioni di laboratorio perfette.
Progettato per i media del mondo reale, non per i metadati
Il rilevamento non dipende da EXIF, metadati del dispositivo, timestamp, o provenienza del file. Ciò riduce il rischio di falsa sicurezza quando gli aggressori rimuovono i metadati o spostano i contenuti attraverso piattaforme social e app di messaggistica.
Acquisizione dell'integrità per la difesa dell'iniezione
Il rischio di deepfake non riguarda solo ciò che è presente nell'immagine, ma anche come entra nel flusso. Shufti aggiunge segnali di integrità dell'acquisizione per aiutare rilevare modelli di sostituzione del flusso tipico delle fotocamere virtuali e degli emulatori, soprattutto nell'autenticazione a più fattori e nel recupero dell'account.
Adattamento continuo alle minacce
Con l'emergere di nuovi generatori, il rilevamento deve evolversi. Shufti mantiene una pipeline di aggiornamento che supporta in corso valutazione, riqualificazione, and modello controllato implementazione in modo che le difese tengano il passo con i metodi di sintesi in rapida evoluzione.
Architettura di vitalità multistrato
Verifica end-to-end progettata per sconfiggere i deepfake
Rilevamento intelligente della vitalità
Vitalità passiva
Funziona in background, valutando i modelli di riflessione della luce, la texture della pelle e gli indizi di profondità per rilevare foto, schermi e maschere. Nessun ostacolo aggiunto al flusso di verifica.
Vita attiva
Aggiunge passaggi di acquisizione controllati quando il rischio è più elevato, come il recupero dell'account, l'autenticazione a più fattori e i tentativi di onboarding sospetti. Ciò contribuisce a ridurre i tentativi di replay e i tentativi di accesso non autorizzato tramite file multimediali.
Difesa contro i deepfake video
Applica un'analisi specifica per i deepfake a video e fotogrammi per rilevare famiglie di manipolazioni come scambi e ricostruzioni, inclusi schemi che resistono alla compressione e alla ricodifica.
Difesa contro deepfake e iniezioni
L'analisi RGB multi-stream combinata con l'analisi nel dominio della frequenza è progettata per identificare artefatti generativi che i sistemi basati esclusivamente sulla visione potrebbero non rilevare, con l'aggiunta di segnali di integrità dell'acquisizione per i rischi di sostituzione del flusso.
Documentare la difesa contro i deepfake
La verifica dei documenti può essere compromessa tramite manomissioni e documenti sintetici. La difesa contro i deepfake dei documenti dovrebbe essere configurata come una verifica di autenticità e integrità che integri la verifica del volto e del video, al fine di prevenire la creazione di identità completamente sintetiche.
Intelligence sulle frodi tra sessioni
Rilevamento di reti fraudolente
Collega gli attacchi tra utenti, dispositivi e sessioni. Espone
operazioni di frode coordinate che il rilevamento tramite isolamento di sessione non riesce a individuare.
Identificazione ripetuta dell'attaccante
Consente di identificare gli aggressori che ritornano con identità diverse tramite la correlazione di modelli.
Impronte digitali del dispositivo e del comportamento
Traccia le firme dei dispositivi e i modelli di comportamento durante i tentativi di verifica.
Aggregazione dei segnali di rischio
Combina segnali provenienti da diverse sessioni, comportamenti, dispositivi e dati storici in un unico sistema di valutazione delle frodi.
Modello flessibile
Soglie adattive
Configura le soglie di accettazione, revisione e rifiuto in base allo scenario: onboarding, autenticazione o ripristino.
Ponderazione delle politiche
Configura quali controlli sono più importanti per ogni caso d'uso, senza dover ricostruire i flussi.
Regole di override
Consenti agli indicatori di rischio elevato di imporre un'azione correttiva o una revisione in base alla tua politica di gestione del rischio.
Opzioni di distribuzione
Implementazioni cloud, on-premise e in-cloud per supportare la sovranità dei dati e i requisiti operativi. L'implementazione tramite AWS Marketplace può supportare l'elaborazione in-VPC quando richiesto dai team di sicurezza.
Verifica della vitalità in pochi secondi
Shufti: strumento di rilevamento deepfake per volti, video e documenti.
01
STEP 01
Catturare
Gli utenti scattano un selfie o registrano un video tramite web o dispositivo mobile e caricano i documenti quando richiesto. Le linee guida per l'acquisizione garantiscono la qualità, mentre le policy determinano la modalità, passiva o attiva.
02
STEP 02
Analisi multi-flusso
L'analisi parallela viene eseguita su rappresentazioni visive e nel dominio della frequenza per rilevare artefatti di manipolazione. I fotogrammi video possono essere analizzati per individuare pattern deepfake in tempo reale. I controlli dei documenti vengono eseguiti in parallelo per valutare i segnali di integrità e autenticità.
03
STEP 03
Fusion Scoring
Diversi livelli contribuiscono a un output di rischio unificato in base alla policy configurata. Possono essere applicate soglie diverse per l'onboarding, l'autenticazione a più fattori e il recupero dell'account.
04
STEP 04
Decisione e prove
I passaggi senza problemi possono essere automatizzati. I tentativi ad alto rischio possono essere bloccati o indirizzati a una revisione con output di prove a supporto dei flussi di lavoro di audit e indagine.
Progettato per i mercati regolamentati
Le lacune di identità colpiscono ogni settore in modo diverso
Blocca le identità sintetiche all'apertura del conto e le operazioni ad alto rischio.
Rileva manipolazioni di volti, video e documenti durante la fase di onboarding e aggiungi un ulteriore livello di verifica per le azioni a rischio, come le modifiche al beneficiario e il recupero dell'account.
Difesa dai deepfake, vivacità e integrità dei documenti
Domande frequenti
Che cosa distingue il rilevamento nel dominio della frequenza dal rilevamento standard della vitalità?
La valutazione standard della vitalità si concentra sugli indizi visivi. L'analisi nel dominio della frequenza esamina la struttura e gli artefatti generativi che possono rimanere rilevabili anche dopo compressione, ricodifica, screenshot e ricaricamenti.
Quali tipologie di deepfake affronta Shufti?
Manipolazione di volti e video, creazione di identità sintetiche, schemi di iniezione e sostituzione di flussi e attacchi di presentazione. La difesa dai deepfake documentali dovrebbe essere intesa come un sistema di verifica dell'integrità e dell'autenticità dei documenti, complementare alla verifica di volti e video.
Shufti è in grado di identificare i volti generati dall'intelligenza artificiale in tempo reale?
Sì. Shufti Deepfake Detection analizza il comportamento facciale, i modelli di texture e i segnali biometrici durante la verifica in tempo reale per identificare i volti generati o manipolati dall'IA.
È possibile per gli aggressori eludere il rilevamento tramite compressione o screenshot?
Il sistema di rilevamento deepfake di Shufti è progettato per rimanere efficace anche dopo il degrado dei contenuti multimediali reali, inclusi compressione, ricodifica, screenshot e ricaricamenti. Analizzando i segnali nel dominio della frequenza insieme ai dati visivi, gli artefatti di manipolazione possono persistere anche quando la qualità dell'immagine si degrada, a differenza dei sistemi basati esclusivamente sulla nitidezza a livello di pixel.
In che modo il sistema di rilevamento dei deepfake Shufti aiuta a prevenire gli attacchi di furto di account?
Verifica che la persona che accede a un account sia fisicamente presente e autentica, bloccando i truffatori che tentano l'accesso utilizzando identità rubate, video deepfake o immagini facciali sintetiche.
Shufti è in grado di rilevare tentativi di impersonificazione e di falsificazione?
Sì. Shufti combina il rilevamento dei deepfake con l'analisi della vitalità per individuare tentativi di impersonificazione, attacchi di presentazione e metodi di spoofing come maschere, foto o video manipolati.
Come si inseriscono i deepfake di documenti in questo contesto?
I segnali di integrità dei documenti integrano i controlli del volto e della videocamera per prevenire la creazione di identità completamente sintetiche, soprattutto nei processi di onboarding regolamentati.
Come viene implementato il sistema di rilevamento dei deepfake di Shufti?
Opzioni cloud, on-premise e in-cloud, inclusa la distribuzione tramite AWS Marketplace quando i team necessitano di elaborazione all'interno del proprio ambiente.
Shufti Deepfake Detection è in grado di gestire un elevato volume di verifiche di identità?
Sì. Il sistema si basa su un'infrastruttura di intelligenza artificiale automatizzata che supporta grandi volumi di verifica, consentendo alle aziende di elaborare migliaia di controlli di identità simultaneamente senza perdite di prestazioni.
Il software Shufti Deepfake Detection analizza le anomalie di illuminazione e ombra?
Sì. Il sistema valuta le incongruenze visive come illuminazione anomala, discrepanze nelle ombre, distorsioni facciali e irregolarità di movimento, indicatori comuni di manipolazione deepfake.
Pronti a smascherare i deepfake che ingannano i controlli visivi?
Implementa una difesa multilivello contro i deepfake nelle fasi di onboarding e autenticazione, con controlli basati su policy e output pronti per le verifiche.
Progettato per la gestione di identità, frodi e conformità su larga scala.
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