VIDA ने ID FraudShield लॉन्च किया, धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए बायोमेट्रिक्स और डिवाइस विश्लेषण को जोड़ता है
JAKARTA - VIDA, a digital identity and fraud prevention company in Indonesia, has launched ID FraudShield, a technology that combines biometric verification with device analysis for real-time fraud detection in one integration.
ID FraudShield के लॉन्च के पीछे वित्तीय उद्योग में डिजिटल धोखाधड़ी के तरीकों में वृद्धि है। यदि पहले लिविनेस डिटेक्शन असली मनुष्य की उपस्थिति सुनिश्चित करने और फोटो, वीडियो या डीपफेक के उपयोग को रोकने के लिए एक प्रमुख मानक था, तो अब धोखाधड़ी के हमले उपकरण, नेटवर्क, उपयोगकर्ता व्यवहार और लेनदेन को लक्षित करके अधिक जटिल हो गए हैं।
अपराधी ने बायोमेट्रिक सत्यापन प्रणाली को धोखा देने के लिए इंजेक्शन हमले, एमुलेटर फ़ार्म और जीपीएस स्पूफ़िंग जैसी तकनीकों का भी उपयोग किया है।
"इस धोखाधड़ी विधि को संभालने के लिए, एक सत्यापन परत अब पर्याप्त नहीं है। तीन कारक हैं जिन्हें एक साथ सत्यापित किया जाना चाहिए, वह व्यक्ति, उसकी पहचान और उपयोग किया जाने वाला उपकरण है," विडा के संस्थापक और समूह सीईओ निकी लूहुर ने अपने बयान में कहा।
Liveness और ID FraudShield एक ही तकनीक में दो इंजन एक साथ चलाते हैं। पहला इंजन, बायोमेट्रिक लिवेंस डिटेक्शन, असली मनुष्य की उपस्थिति सुनिश्चित करता है और सिस्टम को धोखा देने के लिए डीपफेक, स्पूफिंग और स्क्रीन रीप्ले को रोकता है जैसे कि यह एक सीधा इंटरैक्शन था।
दूसरी इंजन, आईडी फ्रॉडशील्ड, जो डिवाइस सिग्नल और उपयोगकर्ता व्यवहार का वास्तविक समय में विश्लेषण करके काम करती है। इसका उद्देश्य बायोमेट्रिक जांच द्वारा छूटे हुए धोखाधड़ी के संकेतों का पता लगाना है।
प्रत्येक सत्यापन सत्र के लिए, ID FraudShield विभिन्न जोखिम संकेतकों का मूल्यांकन करता है और कम जोखिम से लेकर महत्वपूर्ण जोखिम तक स्कोर देता है।
ये दोनों इंजन एक रक्षा परत बनाते हैं, अर्थात्:
Biometric Liveness: Ensuring the presence of a real human and preventing the use of deepfake, photos, and video recordings Device Intelligence: Analyzing and detecting risky devices such as emulators, modified devices, cloned applications, and suspicious activity on devices Behavioral Analytics: Monitoring user behavior patterns when entering data during the verification process Network & Location: Recognizing the use of VPN, proxies, fake GPS, and inconsistencies in location and network Rule Engine: Evaluating various risk indicators in real time and classifying the fraud risk level in each verification session ID Graph (Network Intelligence): Connecting device, document, and biometric data to detect the presence of online fraud syndicates, artificial identities (synthetic identity), device farms, and intermediary accounts (mule accounts).यह समाधान कंपनियों को धोखाधड़ी के जोखिम का पता लगाने में सक्षम बनाता है, साथ ही उपयोगकर्ता अनुभव और नियामक अनुपालन को बनाए रखता है.
"इस तकनीक के माध्यम से, हम उद्योग को पहले से ही दिखाई नहीं देने वाले धोखाधड़ी का पता लगाने में मदद करना चाहते हैं," निकी ने कहा।