антифрод. - страница 2

Как поймать поддельный документ по голограмме – даже без ультрафиолета

Как при автоматической проверке документов отличить оригинал от цветной ксерокопии или даже муляжа? Один из надежных признаков подлинности – наличие оптически-переменных защитных элементов (OVD, Optical Variable Device), например голограмм. Их внешний вид меняется при изменении угла обзора и положения источника света.В Smart Engines мы разработали и запатентовали метод обнаружения OVD, который позволяет выявлять копии и муляжи с помощью сканера под управлением ИИ

продолжить чтение

Человек, которого никогда не было. Как ИИ создаёт синтетические личности?

палка, палка, огуречик..Ещё недавно у фальшивой личности обязательно был настоящий владелец.

продолжить чтение

Как мы проверяем до 1 000 cайтов в час: рассказываем про ЮScan — сервис оценки рисков в сегменте e-commerce

1000 сайтов в час вместо нескольких часов на каждый — так работает ЮScan, сервис автоматизированного аудита от ЮMoney. Его основная задача — помочь банкам и платёжным организациям не допустить подключения сайтов, которые маскируют запрещённую или рискованную деятельность под легальный бизнес. Сервис автоматически проверяет ресурс и выявляет подобные случаи ещё до начала сотрудничества.С 2020 года через ЮScan проверено более 550 тысяч заявок. За это время ЮKassa не получила штрафов за обслуживание запрещённых видов деятельности.Кому это нужно?

продолжить чтение

ЕСИА – не индульгенция: кто отвечает за ошибку идентификации и когда KYC можно строить без Госуслуг

Привет, Хабр! Представим: финансовая организация получает из ЕСИА подтвержденные сведения о клиенте, завершает дистанционную идентификацию и принимает его на обслуживание. Позднее выясняется, что операцию совершал мошенник. Паспорт оказался утраченным, изображение документа – отредактированным, а доступ к учетной записи – скомпрометированным.Кто отвечает? Оператор ЕСИА, потому что сведения пришли из государственной системы? Организация, которая приняла решение обслужить клиента? Или тот, кто когда-то разместил в системе недостоверные данные?

продолжить чтение

Поведенческий антифрод: что еще анализируют антифрод-системы помимо отпечатков железа и браузера

В сети можно найти много материалов, в которых отпечатки браузера возведены на вершину пирамиды антидетекта. С этим сложно не согласиться: фингерпринт действительно длительное время используется системами защиты как важная часть антибот-стратегии. В нашем блоге есть статья — «Отпечатки браузера — что это такое», в которой вы можете погрузиться в эту технологию.Привет! Я Александр, пишу для антидетект-браузера Aurorium

продолжить чтение

Почему паспорту на экране больше нельзя верить: как ИИ-фрод ломает KYC и что с этим делать

Привет, Хабр!Развитие искусственного интеллекта заметно изменило экономику финансового мошенничества – в том числе атак на системы KYC. По оценке INTERPOL за 2026 год, схемы с использованием ИИ могут приносить в 4,5 раза больше средств, чем схемы без него. Генеративные инструменты позволяют охватывать больше потенциальных жертв, ускорять подготовку и снижать затраты на каждую новую атаку.  KYC-системы

продолжить чтение

Архитектура обмана. Как технически устроены фермы накрутки отзывов в 2026 году?

продолжить чтение

Как научить языковую модель читать транзакции: превращаем историю платежей в базу знаний

Меня зовут Дмитрий Валов, я тимлид команды «Инструменты для банка (агенты)» в Sber AI Lab — Центре практического искусственного интеллекта Сбера.

продолжить чтение

Ваш KYC не работает: почему цифровые подделки документов стали опаснее бумажных

Когда говорят о подделке документов, обычно подразумевают попытку обмануть человека. Но сегодня документы все чаще проверяют не сотрудники банков и служб безопасности, а алгоритмы цифрового онбординга, KYC и удаленной идентификации.Поэтому появились подделки нового типа — рассчитанные не на людей, а на компьютеры. Их задача не выглядеть идеально, а заставить систему распознавания извлечь нужные реквизиты и пропустить заявку дальше.Как выглядят такие атаки, почему существующие решения часто оказываются к ним не готовы и зачем мы создали открытый датасет цифровых подделок документов MIDV-DM — расскажем под катом.

продолжить чтение

Как знакомый знакомого сделал 1,5 млн рублей на фейковых клиентах банка

Пример сгенерированного "котоклиента"

продолжить чтение