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Detecção de deepfake
Tecnologia de detecção de deepfakes para verificação segura de identidade
Deepfakes são projetados para enganar pixels. O Shufti analisa artefatos de sinal mais profundos usando detecção RGB multi-stream e domínio de frequência (DCT), desenvolvido para manter sua eficácia mesmo após compressão, capturas de tela e reenvios. Casos extremos de alto risco podem ser encaminhados para revisão especializada, garantindo a solidez das decisões.
Funciona em todo Integração KYC, autenticação adicional, recuperação de conta, e verificação assistida por agente, com resultados prontos para auditoria.
O Risco Crescente
Soluções de detecção de deepfakes para ataques de fraude multicanal
Manipulação facial em tempo real
Rostos de identidade sintética
Ataques de injeção
Ataques de apresentação
Manipulação de documentos
Manipulação facial em tempo real
Troca de rostos e reprodução de expressões faciais em tempo real durante videochamadas e verificações. Ferramentas modernas rastreiam piscadas, movimentos da cabeça e dos lábios, adaptando-se dinamicamente durante o cadastro remoto e a verificação assistida por um agente. Projetado para enganar tanto humanos quanto sistemas de detecção visual.
Rostos de identidade sintética
Rostos gerados por IA que nunca existiram. Nenhuma pessoa real para comparação. Combinados com dados e documentos falsificados para criar identidades sintéticas completas que burlam verificações, presumindo que exista uma identidade real.
Ataques de injeção
Câmeras virtuais, emuladores ou sistemas de substituição de fluxos de vídeo inserem mídias pré-gravadas ou geradas por IA diretamente nos fluxos de verificação, ignorando completamente as câmeras físicas. O ataque visa o canal de captura, não apenas o rosto.
Ataques de apresentação
Telas, fotos impressas, máscaras e reprodução de vídeo são utilizadas em frente à câmera para simular uma pessoa real. Isso explora sistemas que confiam na fonte de captura sem validar a presença em 3D e a autenticidade do dispositivo.
Manipulação de documentos
Documentos alterados ou gerados por IA, concebidos para passar por verificação automatizada, edição de dados, adulteração de imagens, imitação de modelos e criação sintética. Frequentemente combinados com manipulação facial para completar uma identidade sintética.
Além da análise visual
O que torna o software de detecção de deepfakes da Shufti diferente?
Análise de sinal multi-fluxo
O detector de deepfakes Shufti analisa tanto os padrões quanto os padrões. sinais visuais e representações no domínio da frequência Em paralelo com os artefatos de manipulação de superfície que frequentemente persistem após compressão, conversão de formato, capturas de tela e reenvios. Isso foi projetado para mídias degradadas do mundo real, não para condições perfeitas de laboratório.
Projetado para mídias do mundo real, não para metadados.
A detecção não depende de EXIF, metadados do dispositivo, registros de data e hora, ou procedência do arquivo. Isso reduz o risco de falsa segurança quando os invasores removem metadados ou movem conteúdo por meio de plataformas de mídia social e aplicativos de mensagens.
Integridade de captura para defesa contra injeção
O risco dos deepfakes não se resume apenas ao que está no quadro, mas também à forma como entra no fluxo. A Shufti adiciona sinais de integridade de captura para ajudar. detectar padrões de substituição de fluxo típico de câmeras virtuais e emuladores, especialmente na autenticação em duas etapas e na recuperação de contas.
Adaptação contínua às ameaças
À medida que novos geradores surgem, a detecção precisa evoluir. O Shufti mantém um pipeline de atualizações que oferece suporte contínuo. avaliação, requalificação, e modelo controlado implementação para que as defesas acompanhem a rápida evolução dos métodos de síntese.
Arquitetura de vivacidade em múltiplas camadas
Verificação de ponta a ponta criada para derrotar deepfakes.
Detecção de vivacidade inteligente
Vivacidade passiva
Funciona em segundo plano, avaliando padrões de reflexão de luz, textura da pele e pistas de profundidade para detectar fotos, telas e máscaras. Não adiciona atrito ao fluxo de verificação.
Vivacidade ativa
Adiciona etapas de captura controladas quando o risco é maior, como recuperação de conta, autenticação adicional e tentativas suspeitas de integração. Isso ajuda a reduzir tentativas de reprodução e mídias roteirizadas.
Defesa contra deepfakes em vídeo
Aplica análise focada em deepfakes a vídeos e frames para detectar tipos de manipulação como trocas e reconstituições, incluindo padrões que resistem à compressão e re-codificação.
Defesa contra Deepfakes e Injeção
A análise multi-stream RGB com domínio de frequência foi projetada para identificar artefatos generativos que sistemas puramente visuais podem não detectar, com sinais adicionais de integridade de captura para riscos de substituição de fluxo.
Defesa contra deepfakes em documentos
A verificação de documentos pode ser atacada por meio de adulteração e documentos sintéticos. A defesa contra deepfakes em documentos deve ser encarada como uma verificação de autenticidade e integridade que complementa a verificação facial e por vídeo, a fim de impedir a construção completa de identidades sintéticas.
Inteligência de Fraude entre Sessões
Detecção de Quadrilha de Fraudes
Vincula ataques entre usuários, dispositivos e sessões. Expõe
operações de fraude coordenadas que a detecção isolada por sessão não consegue identificar.
Identificação de atacantes reincidentes
Identifica atacantes que retornam com identidades diferentes através da correlação de padrões.
Impressão digital de dispositivos e comportamento
Monitora as assinaturas do dispositivo e os padrões de comportamento em todas as tentativas de verificação.
Agregação de sinais de risco
Combina sinais comportamentais, de dispositivos e históricos entre sessões em uma pontuação unificada de fraudes.
Implantação Flexível
Limites adaptativos
Configure os limites de aceitação, revisão e rejeição por cenário, seja para integração, autenticação ou recuperação.
Ponderação de Políticas
Ajuste quais verificações são mais importantes para cada caso de uso, sem precisar reconstruir os fluxos.
Regras de Substituição
Permita que indicadores de alto risco forcem uma intensificação ou revisão das medidas com base na sua política de risco.
Opções de implantação
Implantações em nuvem, locais e dentro da nuvem para dar suporte à soberania dos dados e aos requisitos operacionais. A implantação no AWS Marketplace pode oferecer suporte ao processamento dentro da VPC quando exigido pelas equipes de segurança.
Verificação de vivacidade em segundos
Shufti é uma ferramenta de detecção de deepfakes para rostos, vídeos e documentos.
01
PASSO 01
Capture
Os usuários capturam uma selfie ou gravam um vídeo pela web ou pelo celular e carregam documentos quando necessário. As diretrizes de captura garantem a qualidade, enquanto as políticas determinam o modo passivo ou ativo.
02
PASSO 02
Análise de múltiplos fluxos
A análise paralela abrange representações visuais e no domínio da frequência para detectar artefatos de manipulação. Os quadros de vídeo podem ser analisados em tempo real em busca de padrões de deepfake. As verificações de documentos são executadas em paralelo para avaliar sinais de integridade e autenticidade.
03
PASSO 03
Pontuação de Fusão
Múltiplas camadas contribuem para uma avaliação de risco unificada com base na política configurada. Diferentes limites podem ser aplicados para integração, autenticação em duas etapas e recuperação de conta.
04
PASSO 04
Decisão e Evidências
Aprovações claras podem ser automatizadas. Tentativas de alto risco podem ser bloqueadas ou encaminhadas para revisão, com evidências que auxiliam nos fluxos de trabalho de auditoria e investigação.
Onde a detecção de deepfakes se encaixa melhor
Projetado para integração e autenticação regulamentadas e de alto risco.
Vendedores confiáveis no processo de integração, abusos recorrentes bloqueados ao retornar à conta.
Verificar vendedores, impedir identidades sintéticas e adicionar controles mais rigorosos para alterações em pagamentos ou acesso à conta.
Integração de alto volume sem abrir brechas para fraudes Descrição
Manter a conversão enquanto detecta artefatos de manipulação e riscos de injeção, com escalonamento baseado em políticas para fluxos suspeitos.
Impeça fraudes facilitadas por deepfakes antes da emissão de apólices e sinistros.
Detecte precocemente dados de identidade manipulados e sinais de fraude em documentos, e intensifique a verificação em momentos de alto risco de sinistros.
Bloquear identidades sintéticas na abertura de contas e em ações de alto risco.
Detectar manipulação de rostos, vídeos e documentos durante o processo de integração e adicionar verificação adicional para ações de risco, como alterações de beneficiários e recuperação de contas.
Impeça a criação de múltiplas contas e identidades sintéticas em larga escala.
Detecte identidades geradas por IA durante o processo de integração e bloqueie abusos repetidos usando inteligência entre sessões.
Verificar a presença humana real antes de ações críticas. Descrição
Proteja os fluxos de integração e de aumento de acesso contra manipulação por IA e substituição de fluxos, com controles mais rigorosos para saques e recuperação.
Vendedores confiáveis no processo de integração, abusos recorrentes bloqueados ao retornar à conta.
Verificar vendedores, impedir identidades sintéticas e adicionar controles mais rigorosos para alterações em pagamentos ou acesso à conta.
Integração de alto volume sem abrir brechas para fraudes Descrição
Manter a conversão enquanto detecta artefatos de manipulação e riscos de injeção, com escalonamento baseado em políticas para fluxos suspeitos.
Impeça fraudes facilitadas por deepfakes antes da emissão de apólices e sinistros.
Detecte precocemente dados de identidade manipulados e sinais de fraude em documentos, e intensifique a verificação em momentos de alto risco de sinistros.
Bloquear identidades sintéticas na abertura de contas e em ações de alto risco.
Detectar manipulação de rostos, vídeos e documentos durante o processo de integração e adicionar verificação adicional para ações de risco, como alterações de beneficiários e recuperação de contas.
Impeça a criação de múltiplas contas e identidades sintéticas em larga escala.
Detecte identidades geradas por IA durante o processo de integração e bloqueie abusos repetidos usando inteligência entre sessões.
Verificar a presença humana real antes de ações críticas. Descrição
Proteja os fluxos de integração e de aumento de acesso contra manipulação por IA e substituição de fluxos, com controles mais rigorosos para saques e recuperação.
Vendedores confiáveis no processo de integração, abusos recorrentes bloqueados ao retornar à conta.
Verificar vendedores, impedir identidades sintéticas e adicionar controles mais rigorosos para alterações em pagamentos ou acesso à conta.
Integração de alto volume sem abrir brechas para fraudes Descrição
Manter a conversão enquanto detecta artefatos de manipulação e riscos de injeção, com escalonamento baseado em políticas para fluxos suspeitos.
Impeça fraudes facilitadas por deepfakes antes da emissão de apólices e sinistros.
Detecte precocemente dados de identidade manipulados e sinais de fraude em documentos, e intensifique a verificação em momentos de alto risco de sinistros.
Bloquear identidades sintéticas na abertura de contas e em ações de alto risco.
Detectar manipulação de rostos, vídeos e documentos durante o processo de integração e adicionar verificação adicional para ações de risco, como alterações de beneficiários e recuperação de contas.
Impeça a criação de múltiplas contas e identidades sintéticas em larga escala.
Detecte identidades geradas por IA durante o processo de integração e bloqueie abusos repetidos usando inteligência entre sessões.
Verificar a presença humana real antes de ações críticas. Descrição
Proteja os fluxos de integração e de aumento de acesso contra manipulação por IA e substituição de fluxos, com controles mais rigorosos para saques e recuperação.
Defesa contra deepfakes, autenticidade e integridade de documentos
Perguntas frequentes
O que diferencia a detecção no domínio da frequência da detecção de vivacidade padrão?
A análise de vivacidade padrão se concentra em pistas visuais. A análise no domínio da frequência examina a estrutura e os artefatos generativos que podem permanecer detectáveis mesmo após compressão, re-codificação, capturas de tela e reenvios.
Quais tipos de deepfake o Shufti aborda?
Manipulação facial e de vídeo, mídias de identidade sintética, padrões de injeção e substituição de fluxos de dados e ataques de apresentação. A defesa contra deepfakes em documentos deve ser posicionada como uma verificação de integridade e autenticidade que complementa a verificação facial e de vídeo.
O sistema de detecção de deepfakes Shufti consegue identificar rostos gerados por IA em tempo real?
Sim. O Shufti Deepfake Detection analisa o comportamento facial, padrões de textura e sinais biométricos durante a verificação em tempo real para identificar rostos gerados por IA ou manipulados instantaneamente.
Será que os atacantes conseguem evitar a detecção por meio de compressão ou capturas de tela?
A detecção de deepfakes do Shufti foi desenvolvida para permanecer eficaz mesmo após a degradação da mídia no mundo real, incluindo compressão, re-codificação, capturas de tela e reenvios. Ao analisar sinais no domínio da frequência juntamente com dados visuais, os artefatos de manipulação podem persistir mesmo quando a qualidade da imagem se degrada, diferentemente de sistemas puramente visuais que dependem da nitidez em nível de pixel.
Como o sistema de detecção de deepfakes Shufti ajuda a prevenir ataques de apropriação de contas?
Verifica se a pessoa que acessa uma conta está fisicamente presente e é autêntica, bloqueando fraudadores que tentam acessar a conta usando identidades roubadas, vídeos deepfake ou imagens faciais sintéticas.
O Shufti consegue detectar tentativas de falsificação e de representação indevida?
Sim. O Shufti combina a detecção de deepfakes com a análise de vivacidade para detectar tentativas de falsificação de identidade, ataques de apresentação e métodos de spoofing, como máscaras, fotos ou vídeos manipulados.
Como os deepfakes de documentos se encaixam nesse fluxo?
Os sinais de integridade documental complementam as verificações faciais e de vídeo para evitar a construção de identidades sintéticas completas, especialmente em processos de integração regulamentados.
Como a detecção de deepfakes do Shufti é implementada?
Opções em nuvem, on-premise e na nuvem, incluindo a implantação no AWS Marketplace quando as equipes precisam de processamento dentro de seu ambiente.
O Shufti Deepfake Detection consegue ser dimensionado para verificação de identidade em grande volume?
Sim. O sistema é construído sobre uma infraestrutura de IA automatizada que suporta grandes volumes de verificação, permitindo que as empresas processem milhares de verificações de identidade simultaneamente sem perda de desempenho.
O software de detecção de deepfakes Shufti analisa anomalias de iluminação e sombra?
Sim. O sistema avalia inconsistências visuais como iluminação anormal, discrepâncias nas sombras, distorções faciais e irregularidades de movimento, indicadores comuns de manipulação por deepfake.
Pronto para detectar deepfakes que enganam verificações visuais?
Implante uma defesa em camadas contra deepfakes em todo o processo de integração e autenticação, com controles de política e resultados prontos para auditoria.
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