Shahid Hanif, CEO și Co-Fondator al Shufti – Seria de Interviuri

Shahid Hanif, CEO și Co-Fondator al Shufti, este un antreprenor în tehnologie cu experiență vastă în construirea de platforme de verificare a identității, fintech, blockchain și software descentralizat. El a co-fondat Shufti în 2017 și a petrecut mai mult de șapte ani ca Director Tehnic, conducând dezvoltarea internă a tehnologiei de verificare a biometriei și a documentelor bazate pe inteligență artificială, înainte de a deveni CEO în decembrie 2024. Hanif este, de asemenea, fondatorul Developers Studio, o companie de dezvoltare blockchain cu peste 100 de specialiști, și a ocupat anterior funcția de CTO la Quickbit, unde a ajutat la dezvoltarea tehnologiei de plată cu criptomonede înainte de oferta publică inițială a companiei. Mai devreme, el a co-fondat Programmers Force și a ajutat la extinderea companiei de software și știință a datelor la peste 500 de angajați în zece birouri pe trei continente.

Shufti este o platformă de verificare a identității bazată pe inteligență artificială care ajută organizațiile să stabilească încredere, să prevină frauda și să îndeplinească cerințele Know Your Customer, Know Your Business și Anti-Money Laundering. Platforma sa combină verificarea documentelor și biometrice, verificarea electronică a identității, verificările NFC, verificarea afacerilor, asigurarea vârstei, detectarea fraudei, monitorizarea continuă și gestionarea cazurilor prin intermediul unei infrastructuri unificate. Compania susține mii de tipuri de documente și peste 150 de limbi în peste 240 de țări și teritorii, permițând afacerilor să verifice clienții și organizațiile prin intermediul unei singure integrări globale. Tehnologia sa examinează autenticitatea documentelor, biometria, inteligența dispozitivului și alte semnale de risc pentru a detecta documente false, deepfakes, manipularea conturilor și atacurile coordonate de identitate.

Când ai co-fondat Shufti în 2017, ai condus inițial dezvoltarea tehnologică a companiei ca Director Tehnic, înainte de a deveni CEO în 2024. Care au fost lipsurile în verificarea identității digitale care te-au motivat inițial să construiești platforma, și cum s-a schimbat înțelegerea ta asupra problemei odată cu apariția inteligenței artificiale generative?

Când am co-fondat Shufti în 2017, cele mai mari provocări au fost verificarea lentă, munca manuală excesivă și sistemele care nu funcționau bine în diferite țări. Multe soluții de verificare a identității erau inconsistente, în special în industrii cu risc ridicat. De asemenea, au avut dificultăți în a verifica documente în limbi non-latine și nu au putut verifica în mod fiabil identitățile din întreaga lume.

Astăzi, inteligența artificială generativă a schimbat problema. Nu mai este vorba doar despre citirea unui document de identitate. Este vorba despre a ști dacă documentul și persoana care îl prezintă sunt reale. Inteligența artificială a făcut ca frauda de identitate să fie mai rapidă, mai ieftină și mult mai ușor de scalat. Am învățat că verificarea cuiva o singură dată în timpul procesului de înscriere nu mai este suficientă. Afacerile au nevoie acum de inteligență artificială care să poată detecta chiar și cele mai avansate documente și identități false.

Autoritățile belgiene au avertizat recent că peste 10.000 de persoane au căzut victime ale fraudei de identitate bazate pe inteligență artificială în ultimul an. Ce revelează acest caz despre modul în care frauda de identitate evoluează rapid, și de ce copiile generate de inteligență artificială ale documentelor legitime sunt deosebit de greu de detectat?

Avertizarea autorităților belgiene cu privire la 10.000 de victime este doar vârful aisbergului. Ea revelează că criminalii au trecut de la editarea documentelor de bază la sinteza completă a identității.

Copiile generate de inteligență artificială sunt greu de detectat pentru că pot imita șabloanele guvernamentale cu precizie la nivel de pixel. Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) se concentrează în principal pe extragerea textului, dar ignoră integritatea vizuală a imaginii. Inteligența artificială poate acum replica caracteristici de securitate care anterior necesitau prezență fizică pentru a fi verificate, făcând ca o imagine a unui document să devină o vulnerabilitate în loc de a fi o dovadă a identității.

Cum diferă o copie generată de inteligență artificială a unui document de identitate furat de la o falsificare convențională, un document manipulat și o identitate sintetică?

Este important să se facă distincția între aceste metode:

Falsificare convențională: Un document fizic contrafăcut.

Document manipulat: Un document de identitate legitim în care anumite câmpuri (cum ar fi numele sau data nașterii) au fost modificate.

Identitate sintetică: O “personă Frankenstein” creată prin combinarea datelor reale furate (cum ar fi un număr de securitate socială) cu detalii fabricate.

Copie generată de inteligență artificială: Un document deepfake creat de la zero sau un șablon furat utilizând Rețele Adversariale Generative (GAN). Acestea adesea lipsesc de istoric digital și conțin artefacte forensice, cum ar fi inconstistențe de zgomot de senzor, pe care ochiul uman nu le poate vedea.

Shufti estimează că documentele deepfake ar putea crește cu aproape 3.900% în acest an. Ce activitate conduce la această proiecție, și care sunt ipotezele sau limitările pe care organizațiile ar trebui să le înțeleagă atunci când interpretează această cifră?

Ne așteptăm la o creștere de 3.900% a documentelor deepfake pentru că inteligența artificială a făcut ca frauda să fie mult mai ușor de creat și de scalat. Criminalii nu mai schimbă doar fețele în fotografii. Ei pot acum genera documente de identitate false complete care adesea trec neobservate de sistemele de verificare mai vechi.

Este important să se înțeleagă că această proiecție reflectă modul în care frauda bazată pe inteligență artificială crește rapid, și nu doar câte documente false există. Cea mai mare provocare este că multe sisteme de verificare a identității au fost proiectate cu ani în urmă și nu pot detecta falsurile avansate generate de inteligență artificială, cum ar fi holograme realiste sau morphing facial. Ca urmare, identitățile false pot trece de controale și pot rămâne ascunse în bazele de date ale companiilor.

Multe afaceri încă tratează o fotografie sau o scanare a unui document de identitate ca dovadă suficientă a identității. Care sunt semnalele pe care un sistem modern de verificare ar trebui să le examineze dincolo de informațiile vizibile de pe document?

Cea mai mare schimbare este că afacerile nu se pot baza doar pe verificările tradiționale ale documentelor. Ei au nevoie de ceea ce numim abordarea “Ochilor Digitali”. În loc de a citi doar informațiile de pe un document de identitate, sistemul trebuie să examineze dacă documentul în sine este autentic.

Acest lucru înseamnă căutarea unor semne subtile pe care oamenii nu le pot observa ușor, cum ar fi dacă imaginea a fost capturată de pe un ecran, modele de pixeluri neobișnuite, iluminare inconsistentă sau urme lăsate de generatoarele de imagini bazate pe inteligență artificială. De asemenea, verificăm dacă părți ale documentului au fost copiate, mutate sau alterate digital, precum și inconstistențe în metadate și calitatea imaginii. Când combini toate aceste semnale, este mult mai probabil să detectezi documente false sofisticate generate de inteligență artificială pe care sistemele de verificare mai vechi le-ar accepta pur și simplu ca fiind reale.

Ai argumentat că asigurarea identității ar trebui să fie continuă, și nu limitată la procesul de înscriere a clienților. Ce ar arăta verificarea continuă în practică, și cum pot companiile să o implementeze fără a introduce supraveghere excesivă, riscuri pentru confidențialitate sau fricțiuni pentru clienți?

Era “verificării ocazionale” a luat sfârșit. Asigurarea Continuă a Identității înseamnă actualizarea riscului utilizatorului împotriva a peste 1.700 de liste de urmărire, la intervale de până la 15 minute, pentru a preveni “neconformitatea retroactivă”.

Pentru a implementa acest lucru fără a introduce fricțiuni sau riscuri pentru confidențialitate, folosim identități reutilizabile legate de biometrie (FastID). Odată ce un utilizator este verificat, el poate să se reverifice pentru acțiuni cu risc ridicat (cum ar fi retrageri mari) în mai puțin de două secunde, utilizând doar o scanare facială. Acest lucru elimină nevoia de încărcări repetitive de documente, menținând în același timp o postură de securitate ridicată.

Fraudatorii pot combina acum documente sintetice cu schimbări de față, videoclipuri deepfake, atacuri de injecție și informații personale furate. Cum ar trebui să conecteze platformele de identitate integritatea documentelor, biometria, inteligența dispozitivului și analiza comportamentală pentru a identifica aceste atacuri coordonate?

Fraudatorii devin mult mai sofisticați. În loc de a utiliza doar o singură tehnică, ei combină acum documente generate de inteligență artificială, schimbări de față și atacuri de injecție pentru a ocoli verificările de identitate. De aceea, afacerile au nevoie să se uite la imaginea de ansamblu, și nu doar la un singur pas de verificare.

La Shufti, facem acest lucru prin evaluarea riscului conștient de context. Analizăm dispozitivul utilizat pentru a detecta emulatoare sau browsere fără cap, verificăm că utilizatorul este prezent fizic cu detectare pasivă de liveness certificată iBeta Level 2, și căutăm modele suspecte de-a lungul conturilor prin analiza datelor de identitate, amprentelor dispozitivului și comportamentului utilizatorului. Combinarea acestor semnale face mult mai ușor să identifici frauda înainte de a cauza daune.

Modelele generative vor continua să se îmbunătățească, în timp ce fraudatorii pot comprima, rescana sau altera media sintetică pentru a ascunde artefactele de manipulare. Cum verifică furnizorii de verificare dacă sistemele lor de detectare rămân eficiente împotriva noilor și neprevăzutelor metode de atac?

Provocarea este că frauda generată de inteligență artificială evoluează mult mai rapid decât ciclurile tradiționale de testare a securității. Furnizorii de verificare au nevoie să evalueze în mod continuu sistemele lor împotriva noilor tehnici de atac, și nu doar să se bazeze pe seturi de date istorice. Acest lucru înseamnă testarea cu documente sintetice, imagini recomprimate, capturi de ecran, atacuri de injecție și alte medii manipulate pentru a ascunde artefactele evidente. În mod tot mai evident, accentul se mută de la detectarea unui anumit tip de deepfake la identificarea inconstistențelor de-a lungul multiplelor semnale, deoarece acestea tind să rămână mai greu de replicat pentru atacatori pe măsură ce inteligența artificială generativă se îmbunătățește.

Sistemele de verificare a identității pot avea consecințe grave atunci când resping în mod greșit utilizatorii legitimi. Cum ar trebui dezvoltatorii să măsoare ratele false pozitive, performanța demografică și accesibilitatea alături de acuratețea detectării fraudei?

Acuratețea nu ar trebui să fie doar despre prinderea “răufăcătorilor”; este despre a asigura un drum fără fricțiuni pentru “buni”. În industria noastră, ne concentrăm pe Rata de Eșec la Extracție (FTXR) – care măsoară cât de des un sistem nu reușește să “citească” o față sau un document – și Rata de Fals Negativ (FNMR), unde utilizatorii reali sunt respinși în mod greșit. Conform surselor, performanța Shufti în Benchmark-ul RIVR 2025 al DHS a demonstrat o rată de eșec la extracție de 0% pe mai multe dispozitive și o rată de fals negativ sub 0,68% în cel mai rău caz.

Dezvoltatorii trebuie să meargă dincolo de “medii de laborator” și să măsoare performanța împotriva “rezultatelor demografice în cel mai rău caz”. Acest lucru înseamnă testarea în mod special pentru consistență pe piele, structuri faciale și îmbrăcăminte culturală diverse. Realizăm acest lucru prin antrenarea inteligenței noastre artificiale pe seturi de date globale diverse care conțin milioane de cadre. O evaluare robustă nu este completă până când ai demonstrat că sistemul tău este la fel de precis pentru un utilizator dintr-o regiune rurală cu iluminare slabă, cum este și într-un mediu de birou controlat. Scopul este un Strat Unificat de Identitate care rămâne corect, incluziv și accesibil pentru toată lumea.

Privind spre viitor, tehnologii precum portofelele digitale de identitate susținute de guvern, credențialele verificabile criptografic și identitățile legate de biometrie vor face în cele din urmă imaginile cu documente încărcate să devină învechite, sau vor crea doar o nouă serie de suprafețe de atac?

Ne îndreptăm cu siguranță spre un viitor în care oamenii nu vor mai trebui să încarce atât de des fotografii cu documente de identitate. Portofelele digitale de identitate susținute de guvern și identitățile digitale de încredere permit verificarea identității mult mai rapidă și mai sigură, deoarece permit informațiilor să fie verificate direct, în loc de a se baza pe o imagine a unui document. De asemenea, creează o experiență de utilizator mai fluidă, reducând timpul necesar pentru a finaliza verificarea.

Acest lucru spus, fiecare tehnologie nouă creează noi oportunități pentru criminali. În loc de a falsifica documente, atacatorii pot încerca să fure credențiale digitale, să preia conturi sau să preia identități de încredere. De aceea, credențialele digitale singure nu sunt suficiente. Este încă important să se confirme că persoana care utilizează identitatea este proprietarul legitim, de exemplu, prin verificarea biometrică și verificarea prezenței. Viitorul verificării identității va combina probabil credențiale digitale de încredere cu biometrie, creând multiple straturi de protecție, în loc de a se baza pe o singură metodă. Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Shufti ar trebui să viziteze Shufti.