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欺诈分析
在注册流程完成前检测欺诈行为
跨生物识别、文档、设备、行为和跨会话层面的多信号欺诈分析。实时风险评分可在审批前标记合成身份、深度伪造和协同作案团伙。
欧洲首家获得 iBeta 3 级认证的活体直播服务提供商
衡量标准涵盖现场制作入门
每个风险决策背后的欺诈信号
生物特征欺骗检测
针对 56 种以上的攻击向量进行主动和被动活体检测。纹理、频域 (DCT) 和 3D 深度分析可捕获打印攻击、重放攻击、屏幕攻击和 AI 生成的面部媒体。
统一风险评分
每个信号都会生成一个包含构成信号细分和模型版本的单一风险评分。风险阈值可根据用户注册流程和市场进行配置，无需更新 SDK。
文件篡改检测
全息图、紫外线、磁化率检测和字体几何形状检查可以检测出物理和数字篡改。人工智能生成的文档伪造和模板替换会在OCR识别阶段被标记出来。
行为生物识别
每次采集过程中都会对微表情、眨眼频率、瞳孔运动和注视点进行评分。打字节奏和交互模式则用于在提交前识别会话异常情况。
深度伪造检测
多流RGB和频率分析可检测人工智能生成和篡改的媒体。行为信号可捕捉通过静态检查的合成输入。
重放与合成检测
防篡改捕获信号会标记屏幕截图、屏幕录制和注入的视频流。生成器式伪造品和合成模式会在进入验证记录之前被捕获。
从捕获到风险评分，只需不到三秒
一条管道内有四路并行信号流
01
步骤01
捕获
通过 SDK 收集生物特征、文档、设备、IP 和会话信号。
02
步骤02
分析
同时运行深度伪造、欺骗、篡改、行为和设备风险模型。
03
步骤03
风险评分
将信号汇总成统一的风险评分，并设定决策阈值。
04
步骤04
决策与审核
在客户的 AWS 环境中进行取证复查，返回可解释的决策。
信任，根植于心。从首次验证到每一次后续互动。
一个平台，涵盖完整的身份生命周期。
用户验证
几秒钟内即可完成合法用户的注册和身份验证
企业入职
自信地开展全球KYB和尽职调查
认证
在每个接触点检测并阻止欺诈行为
监控与合规性
主动管理风险并保持合规性
用户验证
几秒钟内即可完成合法用户的注册和身份验证。
人脸验证
利用先进的 3D 活体检测和人脸验证技术确认用户身份并防止欺骗。
地址验证
通过水电费账单、银行对账单和其他文件，立即与全球数据库比对，确认用户的地址。
文件验证
立即验证来自 230 多个国家和地区的政府颁发的身份证明文件。
年龄验证
可靠地验证用户年龄，以满足监管要求并保护您的平台。
视频标识
通过实时视频面试进行代理主导的实时身份验证，以实现高可靠性的 KYC。
快速识别
利用最少的数据点，实现低风险用户近乎即时的身份验证。
eIDV
为了增加信任度，请根据可信的政府和金融数据源核对用户详细信息。
NFC验证
只需用手机轻轻一触，即可读取护照中的安全芯片，实现最高级别的身份认证。
同意验证
获得用户同意接受验证的明确证据，从而建立信任并确保合规性。
企业入职
自信地开展全球KYB和尽职调查
业务验证
通过检查全球企业注册机构的数据，自动验证企业实体。
调查
利用可定制的风险评估和数据收集功能，简化您的强化尽职调查流程。
投资者验证
安全地验证您平台上投资者的身份和资质状态。
电子签名
使用安全、具有法律约束力的电子签名完成协议并注册新用户。
认证
在每个接触点检测并阻止欺诈行为。
行为生物识别
根据用户独特的交互模式，静默确认用户身份。
设备智能
通过分析独特属性实时识别设备，以阻止欺诈行为。
多因素验证
为用户登录和高风险操作增加关键的安全层。
监控与合规性
通过持续的用户和交易监控，主动管理风险并保持合规性。
AML筛查
实时筛查用户和企业是否在全球制裁名单、政治公众人物名单和负面媒体观察名单中。
用户风险评估
根据用户的个人资料、行为和交易记录，为每个用户生成动态风险评分。
交易筛选
实时监控金融交易，以检测和阻止非法或欺诈活动。
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。
Shufti 为我们提供了在所有服务市场中都值得信赖的验证流程。它能够通过一个 API 实现被动数据库检查、电子身份验证和完整的生物特征活体检测，彻底改变了我们对合规性准入的认知。
他们的团队就像我们团队的延伸。当监管机构在两个欧洲市场增加新要求时，Shufti 的流程构建工具让我们能够在几天内（而不是几个月）完成调整。
FXBO 的客户既追求速度，又不愿降低反洗钱的严格程度。Shufti 的 eIDV 正好满足了他们的需求——对大额存款进行高可靠性验证，对其他所有交易进行隐蔽的背景调查，并确保所有交易都遵循统一的合规路径。
集成仅用了一个迭代周期就完成了。SDK 处理了整个流程，因此我们的产品团队可以专注于交易功能，而无需构建 KYC 页面。
作为一家受监管的欧洲支付平台，我们需要符合 eIDAS 2.0 和 AMLD6 标准的身份验证方案，且无需多供应商数据拼接。Shufti 正好满足这两方面的需求——为高安全级别市场提供原生 eID 认证，并在 eID 无法覆盖的地区提供无文档数据库验证。
一份合同，一份审计日志。这彻底改变了合规方面的讨论。
行业认可与奖项
2023年十大KYC解决方案提供商
GRC 展望
身份验证中技术的最佳应用
全球品牌杂志
增长最快的 KYC 解决方案提供商
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2023年夏季最佳身份验证软件
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卓越的身份验证解决方案
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最佳客户入职解决方案 - 中东和非洲
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2022年UFAWARDS最佳客户入职解决方案
常見問題解答
哪些欺诈信号会被实时评分？
生物特征欺骗、深度伪造、文档篡改、设备指纹、行为生物特征、跨会话环以及重放或注入信号。所有这些特征均在捕获时进行评分，并汇总成一个统一的风险评分。
如何检测深度伪造欺诈？
多流RGB和频域（DCT）分析可识别AI生成的人脸和篡改过的媒体。行为特征可交叉验证通过静态纹理测试的合成媒体。检测结果在压缩、截图和重新上传后仍然有效。
设备指纹识别究竟能捕捉到什么？
浏览器、操作系统、屏幕分辨率、插件、GPU、CPU、电池配置、IP地址、地理位置和时区等信息都会被实时标记。不一致的IP地址到设备模式以及模拟器、代理和VPN地址伪装都会被实时检测出来。
如何侦测有组织的诈骗团伙？
人工智能驱动的跨会话聚类能够识别共享的设备指纹、重复使用的生物特征模板以及连续文档的重复使用。协同活动会在几秒钟内以关联账户铃声的形式呈现，而非孤立的警报。
风险阈值是否可以按行程进行配置？
是的。风险阈值可在后台按用户注册流程和市场进行配置。更改无需更新 SDK 或发布新代码即可生效。
该模型如何适应新的攻击模式？
漏报会导致模型重新训练。一旦新的攻击手段达到一定规模，深度伪造和合成身份模型就会在几周内得到改进。每次更新都会附带发布说明。
当发现新的威胁时，能否重新审查过去的会话？
是的。在客户自己的 AWS 账户内运行的取证审计引擎会重新检查过去的存活会话和文档提交，以发现欺骗、重放和注入模式。