Перейти к содержимому
Безопасность

Как Liveness останавливает дипфейки в онбординге

Генеративные модели удешевили подделку лица. Разбираем, какие атаки угрожают удалённой верификации и как пассивный Liveness их закрывает.

Команда Verigram · 28 мая 2026 г. · 6 мин чтения

Как Liveness останавливает дипфейки в онбординге

Удалённый онбординг стал нормой для банков и МФО, но вместе с удобством вырос и риск: подтвердить личность теперь пытаются не только реальные клиенты, но и злоумышленники с поддельным лицом.

Какие атаки угрожают верификации

  • Presentation-атаки: печатное фото, экран с видео, силиконовая маска
  • Дипфейки: сгенерированное видео чужого лица в реальном времени
  • Видеоинъекции: подмена потока камеры в обход интерфейса

Почему пассивный Liveness эффективнее

Пассивная проверка принимает решение по одному кадру за секунды и не просит клиента выполнять команды. При этом она отсекает поддельные источники.

Ключевой момент — защита от видеоинъекций. Обычный liveness видит «живое» лицо в кадре, но не замечает, что поток камеры подменён. Verigram детектирует именно этот вектор.

Что это значит для бизнеса

Снижение фрода на онбординге без роста отказов честных клиентов — это прямое влияние на стоимость привлечения и риск-профиль портфеля.

Готовы проверять клиентов за минуту?

Покажем платформу на ваших сценариях, оценим интеграцию, дадим тестовый доступ.

  • Интеграция от 3 дней
  • Поддержка Web и мобильных SDK
  • Готовые сервисы под сценарии

99,9% uptime SLA · поддержка 24/7