Detección de vida
Confíe en que solo las personas reales y en vivo son verificadas con la tecnología avanzada de detección de viveza de Incode.
Confíe en que solo las personas reales y en vivo son verificadas con la tecnología avanzada de detección de viveza de Incode.
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La IA generativa está impulsando fraudes de identidad y deepfakes más sofisticados, lo que hace que sea más difícil que nunca diferenciar entre usuarios legítimos y estafadores. El daño financiero y reputacional que esto puede causar pone en grave riesgo su negocio. Pero dado que las amenazas avanzan a un ritmo tan alarmante, la mayoría de los enfoques de verificación de identidad no pueden mantenerse al día.
Proteja su negocio con detección instantánea de la vida, a partir de hoy.
Podrían estar manipulando tus sistemas para que aparezcan como otra persona, o puede que no sean una persona viva en absoluto.
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Datos visuales falsificados que engañan a los sistemas de verificación basados en cámaras. Los ataques de presentación física implican manipular datos visuales con pantallas de alta calidad o imágenes impresas para engañar a los sistemas de verificación basados en cámaras.
Reemplazar la cara en una imagen de destino por una cara de otro origen.
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Mezclarando digitalmente rasgos faciales de dos personas para crear una nueva cara sintética. en una imagen objetivo con una cara de otra fuente.
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Imágenes generadas por IA de personas que no existen: todos los rasgos faciales se generan completamente sintéticamente, a diferencia de los morfos faciales que mezclan los rasgos faciales de personas reales para generar una nueva cara.
Replicando digitalmente movimientos y expresiones faciales reales para hacer que los videos manipulados parezcan auténticos.
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El metraje se reproduce en pantallas de alta resolución frente a la cámara para simular a un individuo en vivo, lo que dificulta la distinción entre personas reales y vivas.
Datos visuales falsificados que engañan a los sistemas de verificación basados en cámaras. Los ataques de presentación física implican manipular datos visuales con pantallas de alta calidad o imágenes impresas para engañar a los sistemas de verificación basados en cámaras.
Las máscaras planas impresas se utilizan para imitar la cara de alguien y engañar a los sistemas de verificación, pero carecen de la profundidad y el detalle de un rostro humano real.
Las máscaras tridimensionales realistas hechas de materiales como la silicona están diseñadas para parecerse mucho a una persona real, lo que las hace más difíciles de detectar.
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Las fotos impresas de una cara se presentan a la cámara, intentando hacer pasar una imagen estática como un individuo en vivo.
Las imágenes impresas montadas en cartón proporcionan una apariencia más resistente y rígida en un esfuerzo por engañar a los sistemas.
El metraje se reproduce en pantallas de alta resolución frente a la cámara para simular a un individuo en vivo, lo que dificulta la distinción entre personas reales y vivas.
Modificaciones faciales que apuntan y tienen como objetivo engañar a los sistemas de reconocimiento. Los ataques de evasión u ofuscación ocurren cuando los individuos alteran su apariencia para dificultar que los sistemas de reconocimiento facial verifiquen sus características biométricas.
Los movimientos faciales excesivamente dramáticos, como sonrisas extremas o ojos muy abiertos, se utilizan para distorsionar la cara y confundir los sistemas de reconocimiento
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Elementos como sombreros, gafas o bufandas se utilizan para bloquear partes de la cara, evitando que los sistemas capturen una imagen clara.
Se aplican técnicas de maquillaje complejas para cambiar la apariencia de rasgos faciales clave, lo que dificulta que los sistemas reconozcan al individuo.
Nuestra detección avanzada de vivo dentro de Incode Deepsight verifica personas reales en metraje manipulado o sintético, sin necesidad de fricción o interacción con el usuario.
Detección de rostros y captura de video multimodal
El usuario simplemente mira la cámara mientras el sistema captura datos al instante. Integra sensores de profundidad, datos de movimiento y múltiples fotogramas para recopilar la información más completa y precisa, sin interrumpir la experiencia del usuario.
Digital suplantación chequear
Múltiples algoritmos verifican la manipulación digital, como deepfakes y caras sintéticas.
Físico suplantación chequear
Los modelos de ML detectan intentos de suplantación física, como impresiones en papel, repeticiones de video y máscaras.
Evasión chequear
Los algoritmos verifican si hay intentos de hacer que las características sean difíciles de detectar, como maquillaje antinatural, expresiones o bloqueo de la cara.
Detección de rostros y captura de video multimodal
El usuario simplemente mira la cámara mientras el sistema captura datos al instante. Integra sensores de profundidad, datos de movimiento y múltiples fotogramas para recopilar la información más completa y precisa, sin interrumpir la experiencia del usuario.
Digital suplantación chequear
Múltiples algoritmos verifican la manipulación digital, como deepfakes y caras sintéticas.
Físico suplantación chequear
Los modelos de ML detectan intentos de suplantación física, como impresiones en papel, repeticiones de video y máscaras.
Evasión chequear
Los algoritmos verifican si hay intentos de hacer que las características sean difíciles de detectar, como maquillaje antinatural, expresiones o bloqueo de la cara.
Descubra cómo la avanzada tecnología de vivencia de Incode Deepsight aborda el fraude sin afectar su experiencia de usuario.
A diferencia de otros proveedores que dependen de proveedores de terceros, construimos y somos dueños de todo nuestro stack de tecnología.
Nuestros modelos AI/ML, impulsados por el aprendizaje profundo y diseñados para la verificación de identidad, nos permiten capacitarnos en los últimos vectores de fraude documentario y biométrico. Este control total nos permite adaptar nuestros modelos a las necesidades únicas de nuestros clientes, asegurando un rendimiento y flexibilidad superiores.
Usando redes neuronales avanzadas, incluidas las redes neuronales convolucionales (CNN) estándar y los modelos de visión grande (LVM) y transformadores de vanguardia, capacitamos nuestros modelos para lograr resultados de vanguardia en diversas tareas.
A lo largo de casi una década, hemos curado grandes conjuntos de datos estadísticamente representativos, por lo que nuestros modelos ofrecen un rendimiento equilibrado en variables como edad, tono de piel y género. Nuestro laboratorio de fraude interno ha compilado más de 1 millón de ataques de presentación únicos, desde impresiones básicas hasta máscaras 3D avanzadas. También generamos datos sintéticos como intercambios faciales y rostros sintéticos, potenciando la robustez de nuestros modelos.
Nuestro entorno de pruebas internas está diseñado para ser más desafiante que los intentos de suplantación del mundo real.
Al probar nuestros modelos contra ataques complejos, aseguramos tasas de detección perfectas en producción. De esta manera, podemos evitar las llamadas de fraude conocidas, los intentos de verificación repetidos y otros comportamientos fraudulentos antes de que afecten a su negocio.
Dentro de la capacidad de vida de Incode, empleamos inteligencia multimodal para maximizar la precisión de la detección de vivacidad sin ralentizar la experiencia del usuario final.
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Otros modelos en el mercado actual dependen de una sola entrada, generalmente una imagen 2D. Pero tienen dificultades para detectar intentos complejos de suplantación de identidad, lo que afecta su experiencia de usuario, seguridad y precisión de identificación.
Incode Deepsight mejora la precisión de la captura facial al seleccionar fotogramas óptimos e incorporar múltiples modalidades como video, profundidad y sensores de movimiento. Este enfoque imita las interacciones de la vida real, reduciendo tanto los falsos negativos como los falsos positivos.
Nuestros modelos de IA de detección de vida son perfeccionados continuamente por el Laboratorio de Fraude de Incode, donde nuestro equipo entrena nuestra tecnología patentada de IA en respuesta a las últimas técnicas de fraude emergentes.
A diferencia de los competidores que dependen de proveedores externos, podemos capacitar inmediatamente a nuestros modelos internos para analizar los insumos para los tipos de fraude emergentes, asegurando que estos ataques se neutralicen antes de que afecten a su negocio.
En 2024 el GA DDS realizó una prueba independiente de detección de viveza de Incode de acuerdo con los protocolos iBeta nivel 2. En la prueba se lograron 0 falsos positivos (falsa aceptación de usuarios fraudulentos) y 0 falsos negativos (falsos rechazos de usuarios genuinos).
En 2023, la Base de Datos de Suplantación de Caras Móviles (MSU-MFSD) de la Universidad Estatal de Michigan evaluó la tecnología de vida de Incode utilizando un conjunto de datos público diseñado para probar sistemas para detectar ataques de suplantación. La evaluación confirmó la precisión de nuestro sistema, logrando una tasa de 0% falsos positivos y 0% tasa de falsos negativos.
Revisiones verificadas, certificaciones e historias de clientes muestran el impacto de la tecnología de Incode.
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