Weryfikacja twarzy
Weryfikacja adresu
Weryfikacja dokumentów
Weryfikacja wieku
Identyfikator wideo
Szybka identyfikacja
Weryfikacja bez dokumentów
Weryfikacja zgody
Weryfikacja NFC
Weryfikacja biznesowa
Due Diligence
Weryfikacja inwestora
Podpis elektroniczny
PYTANIA
AML Screening
Monitorowanie transakcji
Niekorzystne media
Business AML Screening
PEP i RCA
Sankcje
Lista obserwacyjna
Biometria behawioralna
Odciski palców urządzeń
Biometryczne uwierzytelnianie twarzy
MSZ
Centrum oszustw
Wprowadzenie
Monitorowanie na żywo
KYC
PUK
KYI
Zapewnienie wieku
weryfikacja tożsamości
Zarządzanie personelem
Weryfikacja kandydatów
Zgodność
Zapobieganie oszustwom
Zaufanie i bezpieczeństwo
Globalna ekspansja
Menedżerowie produktu
Specjaliści ds. zgodności
Analitycy ds. oszustw
Programiści
Wykrywanie Deepfake
Nadużywanie premii / Nadużywanie promocji
Przejęcie konta
Sztuczne oszustwo tożsamości
Oszustwa dokumentowe
Oszustwo podszywania się
Wiele księgowości
Sieci oszustw
Oszustwo związane z obciążeniem zwrotnym
Aktywność muła pieniężnego
Oszustwo partyjne
Ryzyko regulacyjne i zgodności
FINTECH
krypto
iGaming
Forex
Social Network
Marketplace
Bankowość
Gig Ekonomiczny
Płatności
Przejażdżka
Zawartość dla dorosłych
Audyt martwego pola
Wykrywacz deepfake'ów
Fałszywości żywotności
Oryginalność dokumentu
Dokument Deepfake
Globalna Platforma Zaufania
Kreator podróży
Zarzadzanie sprawą
Sztuczna inteligencja Shufti
Analityka oszustw
Porównanie dostawców
Personalizacja marki
Drugi pilot ds. zgodności ze sztuczną inteligencją
OCR
Bezpieczne przechwytywanie
Opcje wdrażania
Metody tożsamości
Dokumentacja API
Mobilne zestawy SDK
Status usługi
Centrum pomocy
Kontakt
Wsparcie Techniczne
Obsługiwane dokumenty
Obsługiwane kraje
Biblioteka treści
blogi
Aktualności
Raporty
Wiedza
Baza wiedzy
Kalkulator ROI
O Nas
Kariera
Informacja prasowa
Dane Techniczne
Współpraca
Nagrody
Wydarzenia i seminaria internetowe
Interaktywna demonstracja
Studio Podcast
Studio Spotlight
Wykrywanie Deepfake
Technologia wykrywania deepfake dla bezpiecznej weryfikacji tożsamości
Deepfake'i mają na celu oszukanie pikseli. Shufti analizuje głębsze artefakty sygnału za pomocą wielostrumieniowego RGB i detekcji w domenie częstotliwości (DCT), zaprojektowanej tak, aby zachować skuteczność po kompresji, zrzutach ekranu i ponownym przesłaniu. Przypadki skrajne wysokiego ryzyka można skierować do eksperta, aby decyzje były uzasadnione.
Działa w poprzek wdrażanie KYC, podwyższenie poziomu uwierzytelniania, odzyskiwanie konta, oraz weryfikacja wspomagana przez agenta, z wynikami gotowymi do audytu.
Rosnące ryzyko
Rozwiązania do wykrywania deepfake’ów w przypadku ataków oszustw wielokanałowych
Manipulacja twarzą w czasie rzeczywistym
Syntetyczne twarze tożsamości
Ataki iniekcyjne
Ataki prezentacyjne
Manipulacja dokumentami
Manipulacja twarzą w czasie rzeczywistym
Zamiana twarzy na żywo i odtwarzanie ekspresji podczas wideorozmów i weryfikacji. Nowoczesne narzędzia śledzą mruganie, ruchy głowy i ust, dynamicznie dostosowując się podczas zdalnego wdrażania i weryfikacji wspomaganej przez agenta. Zaprojektowane, aby oszukać zarówno ludzi, jak i wykrywać wyłącznie na podstawie obrazu.
Syntetyczne twarze tożsamości
Twarze generowane przez sztuczną inteligencję, które nigdy nie istniały. Brak możliwości porównania z prawdziwą osobą. Połączenie z sfabrykowanymi danymi i dokumentami w celu stworzenia w pełni syntetycznych tożsamości, które omijają weryfikację, zakładając, że istnieje prawdziwa tożsamość.
Ataki iniekcyjne
Wirtualne kamery, emulatory lub mechanizmy substytucji strumienia przesyłają wstępnie nagrane lub wygenerowane przez sztuczną inteligencję media bezpośrednio do przepływów weryfikacji, całkowicie omijając fizyczne kamery. Atak jest ukierunkowany na kanał przechwytywania, a nie tylko na twarz.
Ataki prezentacyjne
Ekrany, wydrukowane zdjęcia, maski i odtwarzanie wideo trzymane przed kamerą, aby imitowały żywą osobę. Wykorzystuje systemy, które ufają źródłu przechwytywania, bez weryfikacji obecności 3D i autentyczności urządzenia.
Manipulacja dokumentami
Zmodyfikowane lub wygenerowane przez sztuczną inteligencję dokumenty, zaprojektowane tak, aby przejść automatyczną weryfikację, edycję danych, manipulowanie obrazami, imitację szablonów i tworzenie syntetycznych dokumentów. Często w połączeniu z manipulacją twarzą w celu uzupełnienia syntetycznej tożsamości.
Poza analizą wizualną
Co wyróżnia oprogramowanie Shufti do wykrywania deepfake’ów
Analiza sygnałów wielostrumieniowych
Detektor deepfake firmy Shufti analizuje oba standardowe sygnały wizualne oraz reprezentacje w dziedzinie częstotliwości równolegle z artefaktami wynikającymi z manipulacji powierzchnią, które często utrzymują się po kompresji, konwersji formatu, zrzutach ekranu i ponownym przesłaniu. Zostało to zaprojektowane z myślą o rzeczywistych, zdegradowanych nośnikach, a nie o idealnych warunkach laboratoryjnych.
Zaprojektowano dla mediów ze świata rzeczywistego, a nie metadanych
Wykrycie nie jest zależne od EXIF, metadane urządzenia, znaczniki czasulub pochodzenie pliku. Zmniejsza to ryzyko powstania fałszywego zaufania, gdy atakujący usuwają metadane lub przenoszą treści za pośrednictwem platform społecznościowych i aplikacji do przesyłania wiadomości.
Przechwyć integralność w celu obrony przed wstrzyknięciem
Ryzyko związane z deepfake to nie tylko to, co znajduje się w kadrze, ale także sposób, w jaki wchodzi w strumień. Shufti dodaje sygnały integralności przechwytywania, aby pomóc wykrywanie wzorców substytucji strumienia typowe dla kamer wirtualnych i emulatorów, szczególnie w przypadku uwierzytelniania krok po kroku i odzyskiwania konta.
Ciągła adaptacja do zagrożeń
Wraz z pojawianiem się nowych generatorów, detekcja musi ewoluować. Shufti utrzymuje proces aktualizacji, który obsługuje ciągłe ocena, przekwalifikowanie, oraz kontrolowany model wdrażanie w taki sposób, aby mechanizmy obronne nadążały za szybko zmieniającymi się metodami syntezy.
Wielowarstwowa architektura żywotności
Weryfikacja typu end-to-end stworzona w celu zwalczania deepfake’ów
Inteligentne wykrywanie żywotności
Pasywna żywotność
Działa w tle, analizując wzorce odbić światła, teksturę skóry i sygnały głębi, aby wykrywać zdjęcia, ekrany i maski. Nie powoduje tarcia w procesie weryfikacji.
Aktywna żywotność
Dodaje kontrolowane kroki przechwytywania, gdy ryzyko jest wyższe, takie jak odzyskiwanie konta, uwierzytelnianie w trybie przyspieszonym i podejrzane próby rejestracji. Pomaga to ograniczyć liczbę powtórzeń i prób tworzenia skryptów multimedialnych.
Obrona przed deepfake'iem wideo
Stosuje analizę skoncentrowaną na deepfake'u do nagrań wideo i klatek w celu wykrywania rodzin manipulacji, takich jak podmiany i rekonstrukcje, w tym wzorców, które przetrwały kompresję i ponowne kodowanie.
Obrona przed deepfake i wstrzykiwaniem
Analiza RGB wielostrumieniowa i w dziedzinie częstotliwości ma na celu identyfikację artefaktów generatywnych, które mogą zostać pominięte przez systemy wyłącznie wizualne. Dodano sygnały integralności przechwytywania w celu wykrycia ryzyka substytucji strumienia.
Obrona przed deepfake'iem
Weryfikacja dokumentów może zostać zaatakowana poprzez manipulację i dokumenty syntetyczne. Obrona przed deepfake’iem dokumentów powinna opierać się na weryfikacji autentyczności i integralności, uzupełniającej weryfikację twarzy i wideo, aby zapobiec całkowitej, syntetycznej konstrukcji tożsamości.
Wywiad dotyczący oszustw międzysesyjnych
Wykrywanie oszustw
Łączy ataki między użytkownikami, urządzeniami i sesjami. Ujawnia
skoordynowane operacje oszustw, których nie wykrywa wykrywanie sesji izolowanych.
Identyfikacja powtarzającego się ataku
Identyfikuje atakujących powracających z różnymi tożsamościami poprzez korelację wzorców.
Odcisk palca urządzenia i zachowania
Śledzi sygnatury urządzeń i wzorce zachowań podczas prób weryfikacji.
Agregacja sygnałów ryzyka
Łączy sygnały międzysesyjne, behawioralne, dotyczące urządzeń i historyczne w celu utworzenia ujednoliconej oceny oszustw.
Elastyczne wdrożenie
Progi adaptacyjne
Skonfiguruj progi akceptacji, przeglądu i odrzucenia dla każdego scenariusza, w zależności od tego, czy wdrażanie, uwierzytelnianie, czy odzyskiwanie jest włączone.
Ważenie polityki
Określ, które sprawdzenia są najważniejsze w danym przypadku użycia, bez konieczności przebudowywania przepływów.
Zastąp zasady
Zezwól wskaźnikom wysokiego ryzyka na wymuszenie przyspieszenia lub przeglądu na podstawie Twojej polityki ryzyka.
Opcje wdrażania
Wdrożenia w chmurze, lokalnie i w chmurze, wspierające suwerenność danych i wymagania operacyjne. Wdrożenie w AWS Marketplace może obsługiwać przetwarzanie w sieci VPC, gdy wymagają tego zespoły ds. bezpieczeństwa.
Weryfikacja żywotności w kilka sekund
Narzędzie Shufti do wykrywania deepfake'ów na podstawie twarzy, filmów i dokumentów
01
KROK 01
Zdobyć
Użytkownicy robią selfie lub nagrywają wideo przez internet lub telefon komórkowy i przesyłają dokumenty w razie potrzeby. System wspomagania nagrywania zapewnia wysoką jakość, a zasady określają tryb pasywny lub aktywny.
02
KROK 02
Analiza wielostrumieniowa
Analiza równoległa obejmuje reprezentacje wizualne i częstotliwościowe w celu wykrycia artefaktów manipulacji. Klatki wideo można analizować w czasie rzeczywistym pod kątem wzorców deepfake. Równoległe sprawdzanie dokumentów pozwala ocenić integralność i autentyczność sygnałów.
03
KROK 03
Punktacja fuzji
Wiele warstw przyczynia się do ujednoliconego wyniku ryzyka w oparciu o skonfigurowaną politykę. Mogą obowiązywać różne progi dla procesu rejestracji, uwierzytelniania stopniowego i odzyskiwania konta.
04
KROK 04
Decyzja i dowody
Przejścia bez przeszkód można zautomatyzować. Próby wysokiego ryzyka można zablokować lub skierować do weryfikacji wraz z wynikami dowodowymi, które wspierają procesy audytu i dochodzenia.
Zbudowany dla rynków regulowanych
Luki tożsamościowe dotykają każdego sektora inaczej
Blokuj syntetyczne tożsamości podczas otwierania konta i podejmowania działań wysokiego ryzyka
Wykrywaj manipulację twarzą, wideo i dokumentami podczas wdrażania i dodaj szczegółową weryfikację w przypadku ryzykownych działań, takich jak zmiana odbiorcy płatności i odzyskiwanie konta.
Obrona przed deepfake, żywotność i integralność dokumentu
Najczęściej zadawane pytania
Czym różni się detekcja w dziedzinie częstotliwości od standardowej detekcji żywotności?
Standardowa analiza żywotności koncentruje się na sygnałach wizualnych. Analiza w dziedzinie częstotliwości bada strukturę i artefakty generatywne, które mogą pozostać wykrywalne nawet po kompresji, ponownym kodowaniu, zrzutach ekranu i ponownym przesłaniu.
Jakimi typami deepfake zajmuje się Shufti?
Manipulacja twarzą i wideo, syntetyczne nośniki tożsamości, schematy iniekcji i podmiany strumienia oraz ataki prezentacyjne. Obrona przed deepfake’iem dokumentów powinna opierać się na weryfikacji integralności i autentyczności dokumentów, uzupełniającej weryfikację twarzy i wideo.
Czy system Shufti do wykrywania deepfake’ów potrafi w czasie rzeczywistym identyfikować twarze generowane przez sztuczną inteligencję?
Tak. Shufti Deepfake Detection analizuje zachowanie twarzy, wzory tekstur i sygnały biometryczne podczas weryfikacji na żywo, aby w czasie rzeczywistym identyfikować twarze generowane lub manipulowane przez sztuczną inteligencję.
Czy atakujący mogą uniknąć wykrycia stosując kompresję lub zrzuty ekranu?
System wykrywania deepfake firmy Shufti został zaprojektowany tak, aby działał skutecznie nawet po degradacji treści w rzeczywistych mediach, w tym kompresji, ponownym kodowaniu, zrzutach ekranu i ponownym przesyłaniu. Dzięki analizie sygnałów w domenie częstotliwości wraz z danymi wizualnymi, artefakty manipulacji mogą utrzymywać się nawet po pogorszeniu jakości obrazu, w przeciwieństwie do systemów opartych wyłącznie na obrazie, które opierają się na przejrzystości na poziomie pikseli.
W jaki sposób system wykrywania deepfake Shufti pomaga zapobiegać atakom mającym na celu przejęcie kont?
Sprawdza, czy osoba uzyskująca dostęp do konta jest fizycznie obecna i autentyczna, blokując oszustów, którzy próbują uzyskać dostęp za pomocą skradzionych tożsamości, fałszywych nagrań wideo lub syntetycznych zdjęć twarzy.
Czy Shufti wykrywa próby podszywania się i spoofingu?
Tak. Shufti łączy wykrywanie deepfake z analizą żywotności, aby wykrywać próby podszywania się, ataki prezentacyjne i metody spoofingu, takie jak maski, zdjęcia lub zmanipulowane filmy.
W jaki sposób dokumenty deepfake wpisują się w ten przepływ?
Sygnały integralności dokumentów uzupełniają kontrolę twarzy i wideo, zapobiegając w ten sposób całkowicie sztucznej konstrukcji tożsamości, zwłaszcza w przypadku regulowanego onboardingu.
W jaki sposób wdrażana jest technologia Shufti do wykrywania deepfake?
Opcje chmurowe, lokalne i w chmurze, w tym wdrożenie w AWS Marketplace, gdy zespoły wymagają przetwarzania w ramach swojego środowiska.
Czy system Shufti Deepfake Detection sprawdzi się w przypadku weryfikacji tożsamości na dużą skalę?
Tak. System opiera się na zautomatyzowanej infrastrukturze AI, która obsługuje duże wolumeny weryfikacji, umożliwiając przedsiębiorstwom jednoczesne przetwarzanie tysięcy kontroli tożsamości bez utraty wydajności.
Czy oprogramowanie Shufti Deepfake Detection Software analizuje anomalie oświetlenia i cieni?
Tak. System ocenia niespójności wizualne, takie jak nieprawidłowe oświetlenie, niedopasowanie cieni, zniekształcenia twarzy i nieregularności ruchu – typowe wskaźniki manipulacji deepfake.
Jesteście gotowi wykryć deepfake'i, które oszukują kontrole wizualne?
Wdrażaj wielowarstwową obronę przed deepfake na wszystkich etapach rejestracji i uwierzytelniania, z kontrolą zasad i wynikami gotowymi do audytu.
Zaprojektowane z myślą o tożsamości, oszustwach i zgodności na dużą skalę
Zasoby
January 29, 2026
Przeczytasz w 4 minut
Audyt martwego pola Shufti
Dowiedz się, co przeoczył Twój stos IDV, zanim zrobią to organy regulacyjne.
Broszura
January 6, 2026
Przeczytasz w 12 minut
Przechytrzenie zagrożenia dla zaufania do tożsamości w postaci deepfake’ów
Wykrywaj deepfake'i, które oszukują systemy wizualne.
Czytaj więcej
17 September, 2025
Przeczytasz w 3 minut
Technologia wykrywania żywotności twarzy
Chroń się przed podszywaniem się za pomocą aktywnych i pasywnych kontroli żywotności opartych na sztucznej inteligencji.
Arkusz rozwiązań
Dziękujemy za przesłanie.