клиентов банка от дипфейков и подмены видеопотока
Защита дистанционной фото- и видеопроверки
О проекте
Многие банки давно перешли на дистанционное обслуживание — голос и лицо стали способом подтверждения личности. Но ИИ научился подделывать и то, и другое в реальном времени: дипфейк-видео, клонированный голос, подмена потока в обход камеры.

Показательные случаи — перевод $ 25 млн в международной компании по инженерному консультированию после видеозвонка с "руководителями"-дипфейками
Цель
Создать систему многослойной проверки присутствия, которая отличает живого клиента от дипфейка и выдает заключение в антифрод-систему банка
Задачи

Детекция дипфейка (пассивная форензика)

Выявление face-swap по артефактам генерации: потеря высоких частот, шум сенсора, статистика «лицо vs фон». Без участия пользователя
Проверка живости (Face Flashing)
Экран подсвечивает лицо случайной последовательностью цветов, система сверяет отражение по времени. Запись или подмена лица не успевают пересчитать освещение
Доверенный источник видео
Детекция виртуальной камеры и криптографическая подпись захвата по принципу C2PA
Проверка голоса
Произнесение случайной фразы с лимитом времени + детектор синтезированной речи. Проверка через измерение пульса по видео (rPPG)
Наша команда
  • Иван Чернов
    Вологодская область
    Teamlead / ML-инженер
  • Кирилл Жирилеев
    Краснодарский край
    Backend / DevSecOps
  • Богдан Ковенко
    Новосибирская область
    ML-инженер
  • Максим Безденежных
    Свердловская область
    ML-инженер
  • Дмитрий Трубников
    Иркутская область
    ML-инженер
  • Александр Космачёв
    Рязанская облась
    Дизайн / Frontend
  • Матвей Глазков
    Мурманская область
    Дизайн / Research

Прототип сервиса

Протестировать интерактивный прототип можно по ссылке ниже

Ознакомьтесь с основными сценариями использования и оцените удобство взаимодействия с интерфейсом