Мошеннику больше не нужен ваш паспорт. Хватит нескольких фото из соцсетей или короткого видео — нейросеть соберёт лицо, которое пройдёт проверку в банке вместо вас. С телефона. За минуты.
Звучит как сценарий из будущего, но это уже настоящее. В 2025 году казахстанцы отдали мошенникам больше 29 млрд тенге. Удалённая верификация — самая удобная для них дверь: её ломают быстрее, чем большинство систем успевает залатать.
Три способа подделать живого человека
Атаки на видеопроверку бывают трёх видов. Все три мы уже видим у клиентов на реальном трафике, а не в лаборатории.
- Дипфейк. Нейросеть подменяет лицо прямо в кадре. Пять лет назад на это уходили дни и мощный компьютер. Сегодня — минуты и обычный смартфон.
- Видеоинъекция. Камера показывает не то, что перед ней: в поток подставляют заранее записанное или сгенерированное видео в обход интерфейса приложения.
- Маски и 3D-модели. Силиконовый слепок или печатная модель лица, чтобы обмануть простую проверку живости.
Почему «моргните и поверните голову» больше не работает
Раньше живость проверяли командами: моргни, улыбнись, поверни голову. Дипфейк выполняет их не хуже человека. А обычный liveness видит в кадре живое лицо и не замечает, что поток камеры подменён, — он смотрит на картинку, а не на её источник.
Вторая беда — один сценарий на всех. Банку нужна максимальная строгость, интернет-магазину — скорость и минимум лишних шагов. Готовые алгоритмы из облака не дают ни того, ни другого, поэтому мы обучаем свои биометрические модели под конкретную задачу.
Как мы понимаем, что перед камерой живой человек
Verigram смотрит на клиента в три слоя. Каждый закрывает свой вектор атаки:
- Liveness отличает живого человека от записи, экрана и маски по микродвижениям лица.
- Anti-spoofing ловит эмуляторы и виртуальные камеры по артефактам сжатия и метаданным потока.
- Deepfake detection ищет следы генерации там, где глаз их не видит, — на уровне пикселей.
Точность распознавания лица подтверждает независимый бенчмарк NIST TOP 1. Проверка пассивная: клиенту не нужно ничего нажимать и поворачивать, ответ приходит за секунды по одному кадру, а онбординг занимает примерно минуту.
Защита, которая учится каждую неделю
Мошенники меняют тактику постоянно, и статичная защита проигрывает по определению. Наши модели дообучаются на новых атаках еженедельно, а обновления прилетают клиентам сами — дорабатывать ничего не нужно.
Появился новый тип удостоверения личности — система учится распознавать его за дни, а не за месяцы. Для бизнеса это значит, что защита не устаревает между релизами.
Один поток под любой сценарий
Шаги проверки вы собираете сами через API и SDK: документ, селфи с живостью, сверка лица, AML-скрининг, выпуск ОЭЦП — в любом порядке под конкретный продукт.
Банк выстраивает строгую цепочку и подписывает договор в конце. Интернет-магазину хватит документа и быстрого селфи. Движок один, сценарии разные.
Что это даёт бизнесу
Сегодня на платформе 70+ корпоративных клиентов и 5M+ верификаций в месяц при 99,9% uptime SLA. Фрода на онбординге меньше, а честные клиенты не упираются в лишние шаги — это бьёт прямо по стоимости привлечения и риск-профилю портфеля.
Хотите проверить защиту на своих сценариях? Запросите демо — покажем поток на ваших данных и оценим интеграцию.
