Gezichtsverificatie
Adresverificatie
Document verificatie
Leeftijds verificatie
VideoIdentiteit
Snelle ID
Documentloze verificatie
Toestemmingsverificatie
NFC-verificatie
Zakelijke verificatie
Due Diligence
Investeerdersverificatie
E-Signature
VRAGEN
AML Screening
Transactiebewaking
Ongunstige media
Bedrijf AML Screening
PEP & RCA
sancties
Watchlist
Gedragsbiometrie
Apparaat vingerafdrukken
Biometrische gezichtsherkenning
MFA
Fraudecentrum
Onboarding
Doorlopende bewaking
KYC
PUK
KYI
Leeftijdsgarantie
Identiteitsverificatie
IAM van het personeelsbestand
Kandidaatverificatie
Compliant
Fraudepreventie
Vertrouwen & veiligheid
Wereldwijde uitbreiding
Productmanagers
Nalevingsfunctionarissen
Fraude analisten
Developers
Deepfake-detectie
Misbruik van bonussen / Misbruik van promoties
Accountovername
Synthetische identiteitsfraude
Documentfraude
Identiteitsfraude
Multi-boekhouding
Fraudenetwerken
Terugvorderingsfraude
Geldmuilezelactiviteit
Partijfraude
Regelgevings- en nalevingsrisico's
Fintech
crypto
iGaming
Forex
Social Media
Marktplaats
Bankieren
Gig economie
Betalingen
Rijd Hailing
Inhoud voor volwassenen
Blinde vlek-audit
Deepfake-detector
Live-parodieën
Originaliteit van het document
Document Deepfake
Wereldwijd vertrouwensplatform
Reisbouwer
Case management
Shufti AI
Fraudeanalyse
Vergelijking van leveranciers
Merkpersonalisatie
AI-naleving co-piloot
OCR
Veilige vastlegging
Implementatie opties
Identiteitsmethoden
API-documentatie
Mobiele SDK's
Service status
Klantenservice
Contact
Technische ondersteuning
Ondersteunde documenten
Ondersteunde landen
Inhoudsbibliotheek
Blogs
Nieuws
Rapporten
Insights
Kennisbank
ROI calculator
Over ons
Carrière
Persbericht
Technische Specificaties
Partnerschap
Awards
Evenementen en webinar
Interactieve demo
Podcast-studio
Spotlight Studio
Deepfake-detectie
Deepfake-detectietechnologie voor veilige identiteitsverificatie
Deepfakes zijn ontworpen om pixels te misleiden. Shufti analyseert diepere signaalartefacten met behulp van multi-stream RGB- en frequentiedomeindetectie (DCT), die effectief blijft na compressie, screenshots en heruploads. Risicovolle gevallen kunnen worden doorverwezen naar een expert voor beoordeling, zodat beslissingen verdedigbaar blijven.
Werkt aan de overkant KYC-onboarding, authenticatiestappen, accountherstel, en verificatie met behulp van een agent, met resultaten die geschikt zijn voor controle.
Het groeiende risico
Detectieoplossingen voor deepfakes bij multichannel-fraudeaanvallen
Realtime gezichtsmanipulatie
Synthetische identiteitsgezichten
Injectie-aanvallen
Presentatieaanvallen
Documentmanipulatie
Realtime gezichtsmanipulatie
Live gezichtswisselingen en het nabootsen van gezichtsuitdrukkingen tijdens videogesprekken en verificatie. Moderne tools registreren knipperen, hoofdbewegingen en lipbewegingen en passen zich dynamisch aan tijdens onboarding op afstand en verificatie door een medewerker. Ontworpen om zowel mensen als visuele detectie te misleiden.
Synthetische identiteitsgezichten
Door AI gegenereerde gezichten die nooit hebben bestaan. Geen echt persoon om mee te vergelijken. Gecombineerd met verzonnen gegevens en documenten om volledig synthetische identiteiten te creëren die controles omzeilen die ervan uitgaan dat er een echte identiteit bestaat.
Injectie-aanvallen
Virtuele camera's, emulators of streamvervanging voeren vooraf opgenomen of door AI gegenereerde media rechtstreeks in verificatieprocessen, waardoor fysieke camera's volledig worden omzeild. De aanval is gericht op het opnamekanaal, niet alleen op het gezicht.
Presentatieaanvallen
Schermen, afgedrukte foto's, maskers en video-opnamen die voor de camera worden gehouden om een levend persoon na te bootsen. Dit maakt gebruik van systemen die de opnamebron vertrouwen zonder de 3D-aanwezigheid en de authenticiteit van het apparaat te valideren.
Documentmanipulatie
Gewijzigde of door AI gegenereerde documenten die ontworpen zijn om geautomatiseerde verificatie te doorstaan, inclusief gegevensbewerking, beeldmanipulatie, sjabloonimitatie en synthetische creatie. Vaak gecombineerd met gezichtsmanipulatie om een synthetische identiteit te voltooien.
Voorbij visuele analyse
Wat maakt Shufti's deepfake-detectiesoftware anders?
Multistream signaalanalyse
De Shufti deepfake-detector analyseert zowel standaard deepfake-modellen als standaard deepfake-modellen. visuele signalen en frequentiedomeinrepresentaties Dit is parallel aan de artefacten die ontstaan door oppervlaktebewerking en die vaak blijven bestaan na compressie, formaatconversie, screenshots en heruploads. Het is ontworpen voor media van slechte kwaliteit in de praktijk, niet voor perfecte laboratoriumomstandigheden.
Ontworpen voor media uit de echte wereld, niet voor metadata.
Detectie is niet afhankelijk van EXIF-gegevens, apparaatmetadata, tijdstempelsof bestandsherkomst. Dit vermindert het risico op vals vertrouwen wanneer aanvallers metadata verwijderen of content via sociale platforms en berichtenapps verspreiden.
Leg de integriteit vast voor injectieverdediging
Het risico op deepfakes zit hem niet alleen in wat er in beeld is, maar ook in hoe het in de video terechtkomt. Shufti voegt signalen toe die de integriteit van de opname controleren om hierbij te helpen. detecteren stroomvervangingspatronen Dit is kenmerkend voor virtuele camera's en emulators, met name bij extra authenticatiestappen en accountherstel.
Continue aanpassing aan bedreigingen
Naarmate er nieuwe generatoren verschijnen, moet de detectie meegroeien. Shufti onderhoudt een updatepipeline die continue ondersteuning biedt. evaluatie, omscholing, en gecontroleerd model Uitrol zodat de verdediging gelijke tred houdt met de snel veranderende synthesemethoden.
Architectuur voor levendigheid met meerdere lagen
End-to-end verificatie ontworpen om deepfakes te bestrijden
Slimme levendigheidsdetectie
Passieve levendigheid
Het programma draait op de achtergrond en analyseert lichtreflectiepatronen, huidtextuur en diepte-informatie om foto's, schermen en maskers te detecteren. Dit voegt geen extra belemmering toe aan het verificatieproces.
Actieve levensstijl
Voegt gecontroleerde vastleggingsstappen toe wanneer het risico hoger is, zoals accountherstel, extra authenticatiestappen en verdachte onboardingpogingen. Dit helpt herhalingspogingen en pogingen met gescripte media te verminderen.
Videodeepfake-verdediging
Past deepfake-gerichte analyse toe op video en frames om manipulatiepatronen zoals swaps en reenactments te detecteren, inclusief patronen die compressie en hercodering overleven.
Deepfake- en injectieverdediging
Multistream RGB-analyse in combinatie met frequentiedomeinanalyse is ontworpen om generatieve artefacten te identificeren die systemen die alleen visuele analyse uitvoeren, kunnen missen, met aanvullende signalen voor de integriteit van de opname om risico's op streamvervanging te detecteren.
Documenteer de verdediging tegen deepfakes.
Documentverificatie kan worden aangevallen door manipulatie en synthetische documenten. De bescherming tegen deepfakes van documenten moet worden gezien als een vorm van authenticiteits- en integriteitscontrole die gezichts- en videoverificatie aanvult om de volledige constructie van synthetische identiteiten te voorkomen.
Fraude-informatie over meerdere sessies
Opsporing van fraudenetwerken
Koppelt aanvallen aan gebruikers, apparaten en sessies. Stelt bloot
gecoördineerde fraudeoperaties die door sessie-geïsoleerde detectie over het hoofd worden gezien.
Identificatie van herhaalde aanvallers
Markeer aanvallers die met verschillende identiteiten terugkeren door middel van patrooncorrelatie.
Apparaat- en gedragsvingerafdrukken
Registreert apparaatsignaturen en gedragspatronen tijdens verificatiepogingen.
Aggregatie van risicosignalen
Combineert signalen uit meerdere sessies, gedragsgegevens, apparaatgegevens en historische gegevens tot een uniforme fraudescore.
Flexibele inzet
Adaptieve drempels
Configureer acceptatie-, beoordelings- en afwijzingsdrempels per scenario: onboarding, authenticatie en herstel.
Beleidsweging
Bepaal welke controles het belangrijkst zijn per gebruikssituatie, zonder de workflows opnieuw op te bouwen.
Regels overschrijven
Sta toe dat indicatoren met een hoog risico aanleiding geven tot een verscherping van de risico-aanpak of een herziening, afhankelijk van uw risicobeleid.
Implementatie opties
Cloud-, on-premise- en in-cloud-implementaties ter ondersteuning van datasoevereiniteit en operationele vereisten. Implementaties via AWS Marketplace kunnen in-VPC-verwerking ondersteunen wanneer dit door beveiligingsteams vereist is.
Levendigheidsverificatie in seconden
Shufti Deepfake Detection Tool voor Gezicht, Video en Documenten
01
STAP 01
vangen
Gebruikers maken een selfie of video via web of mobiel en uploaden documenten wanneer nodig. Richtlijnen voor het vastleggen van gegevens bevorderen de kwaliteit, terwijl het beleid bepaalt of de opnamemodus passief of actief is.
02
STAP 02
Multistroomanalyse
Parallelle analyses worden uitgevoerd op zowel visuele als frequentiedomeinrepresentaties om manipulatieartefacten te detecteren. Videoframes kunnen in realtime worden geanalyseerd op deepfake-patronen. Documentcontroles worden parallel uitgevoerd om de integriteit en authenticiteit te beoordelen.
03
STAP 03
Fusion Scoring
Meerdere lagen dragen bij aan een uniforme risico-uitkomst op basis van uw geconfigureerde beleid. Er kunnen verschillende drempelwaarden gelden voor onboarding, extra authenticatiestappen en accountherstel.
04
STAP 04
Beslissing en bewijs
Het doorvoeren van controles kan worden geautomatiseerd. Pogingen met een hoog risico kunnen worden geblokkeerd of doorgestuurd voor beoordeling, waarbij bewijsmateriaal wordt aangeleverd ter ondersteuning van audit- en onderzoeksprocessen.
Ontwikkeld voor gereguleerde markten
Identiteitskloven treffen elke sector op een andere manier.
Blokkeer synthetische identiteiten bij het openen van een rekening en bij risicovolle acties.
Detecteer manipulatie van gezichten, video's en documenten tijdens het onboardingproces en voeg extra verificatiestappen toe voor risicovolle acties zoals het wijzigen van begunstigden en het herstellen van accounts.
Bescherming tegen deepfakes, levendigheid en documentintegriteit
Veelgestelde Vragen / FAQ
Wat maakt frequentiedomeindetectie anders dan standaard levendigheidsdetectie?
Standaard liveness-analyse richt zich op visuele kenmerken. Frequentiedomeinanalyse onderzoekt structuur- en generatieve artefacten die detecteerbaar kunnen blijven, zelfs na compressie, hercodering, screenshots en heruploads.
Welke soorten deepfakes behandelt Shufti?
Manipulatie van gezichten en video's, synthetische identiteitsmedia, injectie- en streamvervangingspatronen en presentatieaanvallen. De verdediging tegen deepfakes in documenten moet worden gezien als controle op de integriteit en authenticiteit van documenten, als aanvulling op gezichts- en videoverificatie.
Kan Shufti deepfake-detectie AI-gegenereerde gezichten in realtime herkennen?
Ja. Shufti Deepfake Detection analyseert gezichtsgedrag, textuurpatronen en biometrische signalen tijdens live verificatie om in realtime AI-gegenereerde of gemanipuleerde gezichten te identificeren.
Kunnen aanvallers detectie omzeilen door middel van compressie of screenshots?
Shufti's deepfake-detectie is ontworpen om effectief te blijven, zelfs na kwaliteitsvermindering van media in de praktijk, zoals compressie, hercodering, screenshots en heruploads. Door frequentiedomeinsignalen te analyseren naast visuele data, kunnen manipulatieartefacten blijven bestaan, zelfs wanneer de beeldkwaliteit afneemt, in tegenstelling tot systemen die alleen op visuele data gebaseerd zijn en afhankelijk zijn van pixelhelderheid.
Hoe helpt het deepfake-detectiesysteem van Shufti bij het voorkomen van accountovernames?
Het systeem verifieert dat de persoon die toegang probeert te krijgen tot een account fysiek aanwezig en authentiek is, waardoor fraudeurs die toegang proberen te verkrijgen met behulp van gestolen identiteiten, deepfake-video's of synthetische gezichtsreconstructies worden geblokkeerd.
Kan Shufti pogingen tot identiteitsvervalsing en vervalsing detecteren?
Ja. Shufti combineert deepfake-detectie met levendigheidsanalyse om pogingen tot imitatie, presentatieaanvallen en vervalsingsmethoden zoals maskers, foto's of gemanipuleerde video's te detecteren.
Hoe passen deepfakes van documenten in dit geheel?
Documentintegriteitssignalen vormen een aanvulling op gezichts- en videocontroles om de volledige opbouw van een synthetische identiteit te voorkomen, met name bij gereguleerde onboardingprocessen.
Hoe wordt Shufti's deepfake-detectie ingezet?
Cloud-, on-premise- en in-cloud-opties, inclusief implementatie via AWS Marketplace wanneer teams verwerking binnen hun eigen omgeving nodig hebben.
Is Shufti Deepfake Detection schaalbaar voor grootschalige identiteitsverificatie?
Ja. Het systeem is gebouwd op een geautomatiseerde AI-infrastructuur die grote verificatievolumes aankan, waardoor bedrijven duizenden identiteitscontroles tegelijk kunnen verwerken zonder prestatieverlies.
Analyseert de Shufti Deepfake Detection Software afwijkingen in belichting en schaduw?
Ja. Het systeem evalueert visuele inconsistenties zoals abnormale belichting, mismatch in schaduwen, gezichtsvervormingen en bewegingsonregelmatigheden, veelvoorkomende indicatoren van deepfake-manipulatie.
Ben je klaar om deepfakes te ontmaskeren die visuele controles misleiden?
Implementeer gelaagde deepfake-bescherming tijdens onboarding en authenticatie, met beleidscontroles en uitvoer die geschikt is voor audits.
Ontworpen voor identiteitsbeheer, fraudebestrijding en compliance op grote schaal.
Informatiebronnen
29 januari 2026
4 minuten lezen
Shufti Blind Spot Audit
Ontdek wat uw IDV-stack over het hoofd heeft gezien, voordat toezichthouders dat doen.
Brochure
6 januari 2026
12 minuten lezen
De deepfake-dreiging voor het vertrouwen in identiteit te slim af zijn
Detecteer deepfakes die visuele systemen misleiden.
Meer informatie
17 september, 2025
3 minuten lezen
Gezichtsherkenningstechnologie
Bescherm jezelf tegen spoofing met AI-gestuurde actieve en passieve liveness-controles.
Oplossingsblad
Bedankt voor je inzending.