Shufti-Sphere-网站横幅
汉堡菜单 交叉图标 2

相关资源

fr

5.196.175.156

跳到内容

人脸验证

用于安全身份验证的人脸识别软件

在复杂的欺骗手段危及您的平台安全之前,立即阻止它们。Shufti 人脸验证技术采用多层活体检测和先进的频域取证技术,确保您面对的是真人,而非深度伪造、打印面具或植入的视频流。

名为“将脸部置于中心”的人脸验证 UI 模型卡片,在垂直网格上显示活体检测、合成检测和深度伪造检测信号。
可量化的绩效

独立验证的结果

<0.001
错误匹配率(DHS RIVR 2025)
〜99%
真实接受率
10M +
1:N 人脸搜索
值得信赖 2000+ 客户
腰果 双子座 英雄游戏 Bitget IronFX 宾夕法尼亚国家 乐天 维泽尔 诺特里斯 银行

经认证的活体状态,用于规范的入职流程

旨在打击复杂欺诈的端到端人脸验证服务

智能人脸活体检测

被动的活力

运行以确认是否存在真人,分析纹理、反射和深度线索。

被动的活力

活跃的活力

提示动作(头部运动/手势)。3D深度、运动和纹理分析证实了物理存在。

活跃的活力

深度伪造、重放和注入防御

利用分层活体信号实时检测 AI 深度伪造、视频/屏幕回放和注入流。

深度伪造、重放和注入防御
被动的活力 活跃的活力 深度伪造、重放和注入防御 设备和会话信号

多流检测架构

并行 RGB + DCT 处理

Shufti 同时处理标准视觉输入和高频 DCT 表示,捕捉到传统 RGB 系统无法识别的生成伪影。

并行 RGB + DCT 处理

基于区域的面部分析

专用模型可独立分析面部区域,例如眼睛、鼻子、嘴巴和皮肤边界,从而检测出全帧检测器无法发现的局部篡改。适用于部分或裁剪后的面部图像。

基于区域的面部分析

分辨率感知模型

分别针对低分辨率和高分辨率输入训练不同的模型。压缩后的移动设备图像与高分辨率图像具有相同的检测精度,没有最低质量阈值。

分辨率感知模型
并行 RGB + DCT 处理 基于区域的面部分析 分辨率感知模型 模糊匹配

图像取证

将隐藏的篡改行为暴露出来

Shufti 可以增强篡改通常会留下痕迹的地方,例如伪造的边缘接缝、不匹配的纹理、异常的噪点,因此即使在低质量图像上,人工智能也能捕捉到几乎看不见的篡改痕迹。

将隐藏的篡改行为暴露出来

读取图像,而不是元数据

攻击者可以在几秒钟内剥离文件元数据、相机签名和时间戳。Shufti 会忽略所有这些信息,并从图像内容本身学习,因此即使文件被重新打包或重新保存,检测仍然有效。

读取图像,而不是元数据

每个决策的注意力图

每个被标记的图像都会得到一个颜色编码的注意力图,蓝色代表自然区域,绿色/橙色代表中等偏差,红色/黄色代表触发深度伪造警报的高异常区域,以便欺诈团队能够准确地看到问题所在和原因。

每个决策的注意力图
将隐藏的篡改行为暴露出来 读取图像,而不是元数据 每个决策的注意力图 设备和会话信号

持续学习管道

合成训练数据生成

Shufti 集成了多个深度伪造框架的 API,以生成自己的训练数据、换脸和压缩级别,从而模拟真实的攻击。

合成训练数据生成

回顾性生物特征审计

利用当今的深度伪造检测模型重新扫描过去的生物特征记录,以识别高风险帐户,进行审查、重新验证、标记或关闭。

回顾性生物特征审计

模块化生产更新

各个模型独立更新,不会中断实时服务。生产指标会持续监控分布变化,以便在性能下降影响客户端之前将其拦截。

模块化生产更新
合成训练数据生成 回顾性生物特征审计 模块化生产更新 模糊匹配
专为合规性而生:借助我们灵活的 API 和轻量级 SDK,几分钟即可上线运行。

单一API,无缝集成

构建完全可定制的验证流程,并实现无缝的后端集成。

  • 通过自定义端到端验证流程,获得完全控制权。
  • 与后端无缝集成,实现快速部署。
  • 设计灵活的验证流程,以满足用户需求。
浏览 API 文档
RESTful API 图片

几分钟内即可在您的移动应用中推出原生验证体验。

  • 在 iOS 或 Android 上几分钟内即可启动原生验证。
  • 使用现成的用户界面,具备摄像头、拍摄和实时反馈功能。
  • 自定义流程,使其与您的移动应用无缝集成。
浏览 SDK 文档
轻量级 SDK 镜像

为了最大限度地控制数据和保护隐私,请在您自己的功能相同的基础设施中运行 Shufti。

  • 所有敏感信息均应保存在公司内部,以满足严格的治理和数据驻留要求。
  • 务必将敏感信息完全保密,并妥善保管在公司内部。
  • 在监管严格的行业中部署,且不影响合规性。
联系我们
本地部署映像

通过安全、可自定义的网页链接快速启动身份验证,无需编写代码。 了解更多

  • 无需编写任何代码,即可立即开始验证用户身份。
  • 通过链接或嵌入式 iframe 提供一致的身份体验。
  • 通过安全链接或嵌入式 iframe 快速部署。
浏览 API 文档
品牌个性化形象

借助 KYC Journey Builder,无需编写任何代码即可创建个性化的验证流程。

  • 利用拖放功能,轻松定制您的旅程。
  • 立即查看您的验证流程对用户的实际效果。
  • 轻松连接托管验证,获得一致的品牌体验。
查看产品
本地部署映像

AI人脸验证最适合应用于哪些场景?

专为受监管和高风险企业打造

信誉卖家,重复欺诈行为已被拦截

在注册时验证卖家是否真实存在,然后通过重复检测和可选的跨市场 1:N 匹配来防止重复加入。

不要只听我们的一面之词,听听我们客户的评价吧。

客户对我们的信心

数字身份的未来取决于信任、互操作性和监管一致性,因此我们与 Shufti 的合作巩固了 DevCode Identity 致力于为全球客户提供当今最安全、一流、符合规范的身份验证解决方案的承诺。

将我们的转化驱动型合规协调平台与 Shufti 的全球 KYC 和 IDV 功能相结合,不仅能够帮助我们的客户应对复杂的监管要求,还能以最高的转化率保持无缝的客户注册体验。

马克·奈顿
DevCode全球联盟首席全球发展官

您需要了解的所有信息都在这里

常見問題解答

人脸识别是否仅用于使用身份证件进行注册?

不。它适用于任何出现欺诈行为的场合,例如登录验证、账户恢复、提现、支付和重置。必要时,它还可以与身份证照片进行比对。

人脸识别如何检测深度伪造?

人脸验证系统采用多层检测技术。Shufti 使用 RGB 色彩空间分析结合 DCT 频域分解来识别捕获图像中的合成伪影。这可以检测出 AI 生成的面孔、数字篡改的照片以及绕过摄像头注入的数据流。

Shufti提供哪些级别的iBeta活体检测认证?

Shufti 提供经 iBeta 认证的活体检测功能,涵盖 1 级、2 级和 3 级测试。这些级别评估了针对日益复杂的欺骗攻击的演示攻击检测能力,从基本的打印攻击到更高质量的重放攻击、掩码攻击以及更复杂的演示攻击。

能否重新扫描历史KYC自拍照以制作深度伪造视频?

是的。Shufti 的回溯性深度伪造审计工具(可通过 AWS Marketplace 获取)会将之前注册过程中收集的生物识别记录与当前一代的深度伪造检测模型进行比对。这可以识别出当时通过验证但如今检测标准下会失效的自拍照。

如果用户佩戴眼镜、头巾或面部有缺陷会发生什么情况?

68个面部特征点映射和3D深度重建技术旨在适用于各种面部特征。iBeta二级测试包含了人口统计学多样性要求。

在风险进一步发展之前,务必确认此人真实存在。

利用专为规范用户注册和高风险用户操作而设计的 3D 人脸验证,阻止深度伪造、演示攻击防御、面具和注入的视频流。