Антифрод

Анализируем файлы с изображениями и выдаём набор признаков подделки

Данная версия сервиса устарела и больше не поддерживается. Рекомендуем использовать Антифрод 2.0.

Злоумышленники могут внести изменения в изображения документов. Сервис «Признаки подделки» ищет прямые и косвенные признаки того, что файл был умышленно модифицирован. Сервис не может гарантировать 100% защиты от злоумышленников, но позволяет автоматически отсеивать часть фрода и снижать нагрузку на операторов. Сервис запускает следующие проверки:

1. Проверка соответствия вида документа ожидаемому.

2. Определение паспортов, созданных в онлайн-генераторах документов.

3. Поиск визуальных признаков модификации паспорта в цифровых редакторах. Например, подмена отдельных символов, или фотографии, или целых полей.

4. Проверка метаданных изображения. По умолчанию метаданные присутствуют в любой фотографии или скане. Отсутствие метаданных — весомый повод отклонить документ. При наличии метаданных сервис проверяет их на внутреннюю непротиворечивость.

5. Логические проверки полей паспорта. Проверяем наличие всех полей и фотографии: серию-номер, регион по ОКАТО, дату выдачи, дату рождения, код подразделения, пол человека, сверяем визуальные поля с машиночитаемой зоной.

6. Проверяем источник изображения. Им может быть фотография, скан, скриншот или фотография экрана. Мы советуем отклонять изображения из последних двух источников, но в вашем бизнес-процессе также могут быть недопустимы сканы.

7. Проверяем цветность изображения. Рекомендуем отклонять чёрно-белые изображения.

8. Если вам заранее известны данные клиента (например, ФИО и дата рождения), сервис сверит их с написанными в документе с помощью функции сверки с внешним файлом.

Проверки 2, 3 и 5 работают только для главного разворота паспорта РФ

Чтобы воспользоваться сервисом, отправьте POST-запрос на URL

https://latest.dbrain.io/check/fraud

Параметры запроса к API

Вы можете использовать эти параметры при запросе к сервису определения подделок.

Асинхронный запрос

async — boolean

Поведение по умолчанию: async=false — сервис обрабатывает запросы синхронно. При отправке запроса вы получите ответ только после окончательного завершения обработки запроса сервисом.

Если вам нужен асинхронный режим, укажите в запросе async=true. В ответ на запрос сервис вернёт в response body параметр task_id. Например:

"task_id": "96b8ccc950a70699927036842c624d7c"

Используйте этот task_id, чтобы получить результаты классификации в методе result:

curl -X 'GET' \
  'https://latest.dbrain.io/result/96b8ccc950a70699927036842c624d7c?token=XXX' \
  -H 'accept: application/json'

Не забудьте указать в параметре token ваш ключ лицензии. Рекомендуем запрашивать метод result в цикле с периодом 1-2 секунды.

Возврат найденных областей изображения

return_crops — boolean

Поведение по умолчанию: return_crops=false — cервис не возвращает найденные области изображения.

Если вам нужны найденные сервисом области изображения, укажите return_crops=true. Сервис вернёт в ответе API в параметре crop найденные области изображения с лицами.

Тегирование запроса

task_tags — string array

Поведение по умолчанию: параметр не используется.

Функция тегирует запросы по вашему усмотрению. Это упрощает отслеживание пакетов документов, связанных с конкретным клиентом-физлицом. Для использования функции укажите в параметре task_tags удобный вам тег: task_tags=тэг

Ожидаемый тип документа

doc_type — string

Поведение по умолчанию: doc_type=passport_main — сервис ожидает изображение с главным разворотом паспорта РФ. Другие допустимые варианты doc_type перечислены в разделе «Типы документов». Для проверки фотографии лица передайте тип not_document.

Остальные параметры запроса не несут практического смысла. Оставили их для совместимости со старой версией метода recognize, который используется внутри сервиса

Перед началом работы с сервисами изучите раздел «Общая информация о сервисах». Там мы рассказываем про допустимые форматы файлов, виды запросов и ответов, набор HTTP-статусов и даём рекомендации по устранению ошибок

Тело запроса к API

Изображение

image — string ($binary)

Изображение обязательно для передачи в запросе. Сервис ожидает изображение в двоичном виде.

Сверка полей с внешним файлом

fraud/verify_fields — string ($binary)

С помощью этой функции можно быстро сравнить данные клиента, которые вам известны. Например, ФИО с текстом в самом документе. Для использования функции дополнительно укажите JSON-файл в параметре verify_fields.

Ниже показан пример JSON-файла для сравнения серии-номера и ФИО из паспорта РФ с данными из документа:

{
  "series_and_number": "1111 222222",
  "surname": "Иванов",
  "first_name": "Иван",
  "other_names": "Иванович"
}

Для составления своего JSON-файла скопируйте наименования полей из API-спецификации.

Функция сверки возвращает результат в атрибут expected_text_missmatch.

В ответе на запрос к API:

• task_id — string, идентификатор запроса, формат: 32 символа, 16-ричная строка

• error — string, текстовое описание ошибки

• task_tags — array[string], теги, если они переданы в параметре task_tags

• success — boolean, статус запроса

  • true — запрос выполнен успешно

  • false — запрос не выполнен

• status_code — integer, HTTP-код статуса запроса

  • 200 — запрос выполнен успешно

  • 400, 403, 500 и т.д. — расшифрованы в «общей информации о сервисах»
• result

  • input_image — $string, data URL с MIME-типом JPEG в формате base64 — оригинал изображения, возвращается, если в запросе передать return_crops=true
  • doc_type_missmatch — boolean

    • true — найденный на изображении тип документа не соответствует ожидаемому

    • false — найденный на изображении тип документа соответствует ожидаемому

  • generated_document — depricated, не используйте

  • visual_modifications

    • coords— массив, в котором перечислены координаты подозрительных областей изображения документа по четырём точкам: верхний левый угол, верхний правый, нижний левый, нижний правый

    • result — boolean

      • true — нейросеть считает, что в файл вносили изменения в графическом редакторе либо он был сгенерирован в генераторе синтетических паспортов

      • false — нейросеть считает, что изображение не фейк

      • null — главный разворот Паспорта РФ не найден, поэтому проверка не запускалась

  • metadata — объект, содержащий информацию о метаданных

    • not_present — boolean

      • true — в файле отсутствуют метаданные

      • false — в файле найдены метаданные

    • inconsistency — boolean

      • true — в метаданных файла найдены противоречия

      • false — противоречия в метаданных файла не найдены

      • null — метаданные не найдены, проверка не запускалась

    • maker — string, производитель устройства

    • model — string, модель устройства

    • software — string, программное обеспечение, которое последним меняло изображение

    • date_time — объект, содержащий данные со всеми датами и временами, найденными в метаданных изображения:

      • modify_date — string, дата и время модификации изображения

      • create_date — string, дата и время создания изображения

      • date_time_original — string, оригинальные даты и время создания изображения

      • gps_date_stamp — string, дата и время снимка согласно GPS

    • gps_coords — объект, содержащий координаты согласно GPS метаданным:

      • latitude_ref — string, n или s — северная или южная широта, в которой сделан снимок 

      • latitude — string, широта снимка

      • longitude_ref — string, e или w — восточная или западная долгота, в которой сделан снимок

      • longitude — string, долгота снимка

      • altitude_ref — string, 1 или 0 — высота над уровнем моря или абсолютная

      • altitude — string, высота над уровнем моря

  • logical_inconsistency

    • result — boolean

      • true — в данных документа найдены противоречия

      • false — в данных документа противоречия не найдены

      • null — главный разворот Паспорта РФ не найден, поэтому проверка не запускалась

    • series_number_inconsistency — boolean

      • true — серия или номер паспорта на разных страницах не совпадают друг с другом

      • false — серия или номер паспорта на разных страницах совпадают

    • fake_series_okato — boolean

      • true — серия паспорта содержит несуществующий номер ОКАТО

      • false — серия паспорта содержит допустимый номер ОКАТО

    • series_mismatch_printing_year — boolean

      • true — серия паспорта выходит за допустимый диапазон отклонения от даты выдачи паспорта

      • false — серия паспорта находится в допустимом диапазоне относительно даты выдачи паспорта

    • issue_year_mismatch_date_of_birth — boolean

      • true — дата выдачи паспорта находится вне допустимого диапазона относительно даты рождения для действительного паспорта

      • false — дата выдачи паспорта находится в рамках допустимого диапазона относительно даты рождения для действительного паспорта

    • issue_code_mismatch_issue_authority — boolean

      • true — код подразделения не соответствует полю «Паспорт выдан»

      • false — код подразделения соответствует полю «Паспорт выдан»

    • fake_year_of_birth — boolean

      • true — год рождения находится вне допустимого диапазона относительно текущей даты

      • false — год рождения находится в допустимом диапазоне относительно текущей даты

    • photo_not_found — boolean

      • true — фотография не найдена

      • false — фотография найдена

    • photo_gender_mismatch — boolean

      • true — пол на фотографии не соответствует тексту в поле «Пол»

      • false — пол на фотографии соответствует тексту в поле «Пол»

    • mrz_presence_mismatch_issue_year — boolean

      • true — наличие или отсутствие машиночитаемой зоны паспорта невозможно при такой дате выдачи паспорта

      • false — наличие или отсутствие машиночитаемой зоны паспорта возможно при такой дате выдачи паспорта

    • visual_field_missing — boolean

      • true — одно или несколько обязательных полей паспорта не найдено

      • false — найдены все поля паспорта

    • visual_fields_mismatch_mrz — boolean

      • true — данные визуальных полей не совпадают с данными из машиночитаемой зоны

      • false — данные визуальных полей совпадают с данными из машиночитаемой зоны

  • image_origin — string, источник изображения, может принимать одно из четырёх значений:

    • photo — фотография

    • scan — скан

    • screenshot — скриншот

    • monitor_photo — фотография экрана

  • image_no_color — boolean

    • true — изображение чёрно-белое

    • false — изображение цветное

  • expected_text_mismatch — boolean

    • true — данные в документе не совпали с ожидаемыми

    • false — данные в документе совпали с ожидаемыми

    • null — проверка не запускалась, выводится в случае, если вы не подали JSON на вход.

Параметры fake и is_fake_visual в ответе метода recognize теперь не отражают результаты проверок на признаки подделки. Мы оставили их для совместимости API