Smart Engines выпустила первый в России специализированный датасет поддельных документов для разработчиков ИИ

Сегодня, в 13:00

Smart Engines выпустила первый в России специализированный датасет поддельных документов для разработчиков ИИ

MIDV-DM стал первым публичным датасетом, который систематизировал все основные способы манипуляций с документами. В основу набора легла 1 тыс. изображений из ранее опубликованной исследователями Smart Engines выборки MIDV-2020: образцы внутреннего паспорта РФ, национальные паспорта и ID-карты Азербайджана, Латвии, Эстонии, Финляндии и других. Разработчики использовали такие манипуляции с документами, как вставка текстовых полей или фото из «донорского» документа, «маскирование» отдельных полей документа, склеивание разных фрагментов в один образ, вставка посторонних объектов – эмблем, голограмм и др.

 

Новый набор данных позволяет разработчикам повышать точность антифрод-решений. Это особенно актуально на фоне участившихся случаев мошенничества с поддельными документами – в России число уголовных дел по фальсификации, изготовлению и обороту подделок (ст. 327 УК РФ) увеличилось на 34% и составило 3,9 тыс. в 2024 году. Такие данные представлены в ежегодном исследовании специалистов Smart Engines и юридической фирмы INTELLECT.

 

«При создании MIDV-DM мы сознательно вышли за рамки сценариев с текстовыми манипуляциями, детекция которых уже не является проблемой для современных систем. В датасет вошли подделки с изменением подписи, фотографии держателя и отдельных полей документа – то есть полный спектр типичных атак, с которыми на практике сталкиваются банки, МФО и госструктуры. Это позволит ИИ-системам учиться с повышенной точностью видеть не только замененные ФИО, но и сложные структурные несоответствия в документе», – отмечает Владимир Арлазаров, генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук.

 

В дальнейшем с помощью MIDV-DM Smart Engines планирует развивать собственную антифрод-систему «Шерлок 2о» – мультимодальную ИИ-модель, способную одновременно работать с изображениями документов из оптического, ультрафиолетового и инфракрасного спектров, текстовыми полями, данными NFC-чипа, штрих-кодами, метаданными и сигнатурами. В общей сложности система проверяет документ на подлинность по 600 параметрам.

 

Последние публикации
Комментарии 0

Никто пока не комментировал эту страницу.

 
Написать комментарий
Можно не указывать
На этот адрес будет отправлен ответ. Адрес не будет показан на сайте
*Обязательное поле
Самые интересные публикации
Сейчас читают
Последние комментарии