在人工智能（AI）和機器學習的景觀中，最近的進步正在驅散傳統的身份文檔驗證方法。雖然傳統的解決方案依賴於捕獲和分析物理文檔的靜態圖像或視頻，但這些方法正面臨著深層注射攻擊的興起而面臨的巨大挑戰，但白皮書是白皮書諮詢Hyperion揭示。
諮詢Hyperion與反倒。
DeepFake Technology利用AI算法來操縱或製作圖像和視頻，已經變得越來越複雜。結果，現在完全依賴視覺檢查的身份驗證系統已容易受到剝削。這種脆弱性促使專家提倡更強大的替代方案，尤其是基於基於芯片的解決方案的替代方案，該替代方案得到了強大的密碼學支持。
近年來，數字銀行一直處於利用數字身份文檔驗證的最前沿，並且該技術已經成熟，將其適用性擴展到銀行業務，而不是面向各種面向消費者的部門，例如金融服務，賭博，保險和轉讓。
還吸收了數字身份文檔驗證解決方案。身份文件驗證最初主要用於客戶入職，已成為客戶盡職調查過程不可或缺的一部分，通常與其他背景檢查捆綁在一起。但是，白皮書揭示了其潛力擴展到最初的登機範圍超出客戶生命週期的各個階段，包括帳戶恢復和關鍵事件管理。
該解決方案通常需要一個遠程面部生物識別匹配和LIVISETICT PROCEST過程，以驗證介紹該文檔的個人確實是合法的所有者。
倡導者認為，身份文檔驗證應與入職過程分離，並作為獨立能力提供。這將使服務提供商可以根據需要部署它，將其集成到他們的身份和訪問管理平台中。
這紙還概述了身份文檔驗證的兩種主要方法：攝影和加密。在安全性和用戶體驗優化方面，加密方法被強調為優越。此外，它強調的是，身份文件驗證需要除簡單文檔掃描之外的專業專業知識，這表明外包可能是許多組織的最有效方法。
攝影方法涉及捕獲和分析文檔的攝影圖像或視頻錄製。但是，分析此類圖像的物理安全特徵可能會構成挑戰，需要對此挑戰，為此，需要加密驗證的進步。
