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日益增长的风险
针对多渠道欺诈攻击的深度伪造检测解决方案
实时面部操控
合成身份面孔
注入攻击
演讲攻击
文件操作
实时面部操控
视频通话和验证过程中可实现实时换脸和表情重现。现代工具能够追踪眨眼、头部运动和嘴唇动作，并在远程入职和人工辅助验证过程中动态调整。旨在欺骗人类和仅凭视觉的检测手段。
合成身份面孔
人工智能生成的、从未存在过的面孔。没有真人可以比对。结合捏造的数据和文件，创建出完全合成的身份，绕过所有验证，仿佛真实身份真的存在一样。
注入攻击
虚拟摄像头、模拟器或流替换技术将预先录制或人工智能生成的媒体直接传输到验证流程中，完全绕过了物理摄像头。这种攻击针对的是采集通道，而不仅仅是人脸。
演讲攻击
利用屏幕、打印照片、面具和视频回放等手段，将设备对准摄像头，以模拟真人。这种攻击利用了系统对采集源的信任，而忽略了对3D图像和设备真实性的验证。
文件操作
篡改或人工智能生成的文档旨在通过自动验证、数据编辑、图像篡改、模板模仿和合成创建等手段。通常还会结合人脸处理技术，以构建合成身份。
超越视觉分析
Shufti 的深度伪造检测软件有何不同之处
多流信号分析
Shufti 深度伪造检测器分析标准 视觉信号 和 频域表示 与压缩、格式转换、截图和重新上传后经常残留的表面处理痕迹类似，本产品专为真实世界中劣化的媒体而设计，而非完美的实验室环境。
专为真实世界媒体而设计，而非元数据
检测并不依赖于 EXIF信息、设备元数据、时间戳 或 文件来源。 这样可以降低攻击者通过社交平台和即时通讯应用剥离元数据或转移内容时造成虚假信任的风险。
注入防御的捕获完整性
深度伪造的风险不仅在于画面中的内容，还在于它如何进入数据流。Shufti 添加了捕获完整性信号来帮助解决这个问题。 检测流替换模式 虚拟摄像头和模拟器的典型特征，尤其是在高级身份验证和帐户恢复方面。
持续的威胁适应
随着新型生成器的出现，检测技术也必须不断发展。Shufti 维护着一个更新管道，以支持持续的更新。 评估、再培训、 和 受控模型 推广应用，使防御措施能够跟上快速变化的合成方法。
多层活体架构
旨在抵御深度伪造技术的端到端验证
智能活体检测
被动的活力
在后台运行，通过评估光线反射模式、皮肤纹理和深度线索来检测照片、屏幕和面具。不会增加验证流程的复杂性。
活跃的活力
当风险较高时，例如账户恢复、加强身份验证和可疑的注册尝试，会增加受控的捕获步骤。这有助于减少重放攻击和脚本化媒体攻击。
视频深度伪造防御
对视频和帧应用深度伪造分析，以检测诸如交换和重演之类的操纵模式，包括能够经受压缩和重新编码的模式。
深度伪造和注射防御
多流 RGB 加频域分析旨在识别仅视觉系统可能遗漏的生成伪影，并添加捕获完整性信号以检测流替换风险。
文件深度伪造防御
文件验证可能受到篡改和伪造文件的攻击。文件深度伪造防御应定位为真实性和完整性检查，与人脸和视频验证相辅相成，以防止完全伪造身份。
跨会话欺诈情报
欺诈团伙检测
将攻击链接到用户、设备和会话中。暴露
会话隔离检测无法发现的协同欺诈操作。
重复攻击者识别
通过模式关联识别以不同身份返回的攻击者。
设备与行为指纹识别
跟踪设备在验证尝试中的签名和行为模式。
风险信号聚合
将跨会话、行为、设备和历史信号结合起来，形成统一的欺诈评分。
灵活部署
自适应阈值
按场景配置接受、审核和拒绝阈值，例如新用户注册、身份验证和恢复。
政策权重
根据具体使用场景调整最重要的检查项，无需重建流程。
覆盖规则
允许高风险指标根据您的风险策略强制升级或审查。
部署选项
为满足数据主权和运营需求，可部署在云端、本地和云内。AWS Marketplace 部署可在安全团队需要时支持 VPC 内处理。
秒内完成活体验证
Shufti 深度伪造检测工具，适用于人脸、视频和文档
01
步骤01
捕获
用户可通过网页或移动设备拍摄自拍照或视频，并根据需要上传文档。拍摄指南旨在提升拍摄质量，而政策则决定拍摄模式是被动模式还是主动模式。
02
步骤02
多流分析
并行分析同时处理视觉和频域表征，以检测篡改痕迹。视频帧可被分析以检测实时深度伪造模式。文档检查并行运行，以评估完整性和真实性信号。
03
步骤03
融合评分
根据您配置的策略，多层机制共同作用，生成统一的风险输出。注册、高级身份验证和帐户恢复可以应用不同的阈值。
04
步骤04
决策与证据
通关流程可以自动化。高风险尝试可以被阻止或转交审查，并提供证据输出以支持审计和调查工作流程。
深度伪造检测的最佳应用场景
专为受监管和高风险的客户注册和身份验证而设计
深度伪造防御、活体检测和文档完整性
常見問題解答
频域检测与标准活体检测有何不同？
标准的活体检测侧重于视觉线索。频域分析则着眼于结构和生成伪影，这些伪影即使在压缩、重新编码、截图和重新上传后仍然可以被检测到。
Shufti 针对哪些类型的深度伪造技术？
人脸和视频篡改、合成身份媒体、注入和流替换模式以及呈现攻击。文档深度伪造防御应定位为文档完整性和真实性检查，作为人脸和视频验证的补充。
Shufti深度伪造检测技术能否实时识别AI生成的脸部？
是的。Shufti Deepfake Detection 在实时验证过程中分析面部行为、纹理模式和生物特征信号，以实时识别 AI 生成或篡改的面孔。
攻击者能否通过压缩或截图来逃避检测？
Shufti 的深度伪造检测技术旨在即使在现实世界中媒体质量下降（包括压缩、重新编码、截图和重新上传）的情况下仍能保持有效性。通过分析频域信号和视觉数据，即使图像质量下降，篡改痕迹也能持续存在，这与依赖像素级清晰度的纯视觉系统截然不同。
Shufti 的深度伪造检测系统如何帮助防止账户盗用攻击？
它可以验证访问帐户的人是否在场且身份真实，从而阻止使用被盗身份、深度伪造视频或合成面部媒体进行访问的欺诈者。
Shufti 能否检测出冒充和欺骗行为？
是的。Shufti 将深度伪造检测与活体分析相结合，以检测冒充尝试、演示攻击和欺骗方法，例如使用面具、照片或篡改的视频。
文件深度伪造技术如何融入到整个流程中？
文件完整性信号与人脸和视频检查相辅相成，可防止完全合成身份的构建，尤其是在受监管的入职流程中。
Shufti 的深度伪造检测技术是如何部署的？
提供云端、本地部署和云内部署选项，包括当团队需要在其环境中进行处理时，可以使用 AWS Marketplace 进行部署。
Shufti Deepfake Detection 能否扩展到大规模身份验证？
是的。该系统基于自动化人工智能基础设施构建，支持大规模验证，使企业能够同时处理数千项身份验证，而不会造成性能损失。
Shufti Deepfake 检测软件是否分析光照和阴影异常？
是的。该系统会评估视觉上的不一致之处，例如异常光照、阴影不匹配、面部扭曲和运动不规则等，这些都是深度伪造操纵的常见指标。
感谢您的投稿。