sumsub宣布發布為了假的緣故，一組模型，可以在視覺資產中檢測深擊和合成欺詐。這是驗證提供商開發的第一個解決方案，並免費提供給所有人。為了偽造的緣故，用戶可以人為地創建上載圖像的可能性。
Sumsub的AI/ML研究實驗室是為了偽造的，這是四個不同的機器學習驅動型模型，用於深擊和合成欺詐檢測。該版本提出了一種實驗技術策略，以幫助人們負責任地使用AI生成的內容。該工具還具有使用其他AI驅動工具來適應和增長的潛力。在此最初的貢獻之後，SumSub將利用AI研究社區的反饋來進一步提高模型的功能。
“我們通過不斷升級我們現有的解決方案並開發新功能，包括新增強的Livese Tool的DeepFake探測器，“我們的LIVENES TOOL的新功能，” Vyacheslav Zholudev，Counder and Coto of Sumsub。
根據Sumsub的最新內部數據，與2022年的下半年相比，2023年上半年在全球爆發了相當多的深層案例爆發。英國的Deepfakes增加了84％，在美國250％，德國和意大利的300％以上，在法國500％。在澳大利亞（1300％），越南（1400％）和日本（2300％）發現了AI生成的身份欺詐案件。
“隨著人工智能技術的發展，我們預計將收緊使用其使用的法規。例如，在所有合成圖像中都必須將水印應用到所有合成圖像中。但是，欺詐者將不斷尋求克服法規的方法，” AI/ML在Sumsub的AI/ML負責人Pavel Goldman-Kalaydin解釋說。 “我們很高興分享我們的實驗合成圖像檢測模型，作為在與AI生成的欺詐鬥爭中進一步發展的基準。”
