オンボーディング完了前に 合成顔シグナルを検出します。
ASTERIA KYCディープフェイク防御は、すべてのセルフィーとビデオキャプチャでAI生成の顔、顔交換シグナル、時間的アーティファクト、メディア注入を検出します — 生体結果が返される前に。
6つのディープフェイクシグナル。 すべてのキャプチャを分析。
合成顔を確認または否定するのに単一のシグナルだけでは不十分です。 6種類のシグナルタイプがすべて並列で実行され、1つのリスク評価に結合されます。
合成顔指標
顔全体にわたるGAN生成の顔アーティファクト、テクスチャの規則性、特徴ブレンディング異常を評価します。
顔交換検出
合成メディアにおける顔の端での境界不一致、肌色の不連続性、ブレンディングアーティファクトを検出します。
時間的一貫性
ビデオキャプチャ全体の顔の幾何学、ランドマーク位置、微表情のフレーム間一貫性を評価します。
テクスチャアーティファクト分析
自然な肌と一致しないピクセルレベルのテクスチャパターン。圧縮アーティファクトと生成モデルのスムージングシグナルを検出します。
周波数領域分析
生成モデル出力とアップスケーリングアーティファクトに関連するパターンのDCTとFFT周波数シグネチャを分析します。
注入シグナル検出
生体分析前のキャプチャレイヤーで仮想カメラ、画面録画、メディア注入ツールのシグナルを検出します。
ディープフェイクリスクスコアと 検出シグナルの内訳。
すべてのセッションはディープフェイクリスクスコア、検出されたシグナルタイプ、信頼バンド、ダウンストリームレビューのための理由コードを返します。
| フィールド | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| deepfake_result | 全体的なディープフェイク評価 | clear / uncertain / detected |
| deepfake_risk_score | 合成顔リスクスコア | 0–100 |
| face_swap_signal | 顔交換検出結果 | none / detected / inconclusive |
| texture_signal | テクスチャアーティファクト評価 | clear / anomaly / failed |
| temporal_signal | 時間的一貫性チェック | consistent / inconsistent / not_applicable |
| reason_codes | 構造化された理由配列 | 文字列の配列 |
{
"deepfake_result": "clear",
"deepfake_risk_score": 8,
"face_swap_signal": "none",
"texture_signal": "clear",
"temporal_signal": "consistent",
"reason_codes": ["DEEPFAKE_ALL_CLEAR"]
}3つのディープフェイクリスク状態。 1つの構造化レスポンス。
ディープフェイクシグナルは確率的であり、バイナリではありません。 不確実な結果は自動拒否ではなく人的レビューにルーティングされます。
クリア
すべてのディープフェイクシグナルがリスク閾値以下で返されました。合成顔、顔交換、または注入アーティファクトが設定レベル以上で検出されませんでした。
不確実
1つ以上のシグナルが曖昧な結果を返しました。完全なシグナル内訳とキャプチャ証拠が添付された状態でセッションが人的レビューにルーティングされます。
検出済み
1つ以上のディープフェイクシグナルが設定閾値以上で検出されました。検出されたシグナルタイプとリスクスコアとともに理由コードが返されます。
本人確認を統制されたコンプライアンスワークフローに変える準備はできていますか？
ASTERIA KYCを使用して、一つの統合されたプラットフォームからユーザーの確認、リスクスクリーニング、証拠保存を行います。