在人工智能（AI）和机器学习的景观中，最近的进步正在驱散传统的身份文档验证方法。虽然传统的解决方案依赖于捕获和分析物理文档的静态图像或视频，但这些方法正面临着深层注射攻击的兴起而面临的巨大挑战，但白皮书是白皮书咨询Hyperion揭示。
咨询Hyperion与反倒。
DeepFake Technology利用AI算法来操纵或制作图像和视频，已经变得越来越复杂。结果，现在完全依赖视觉检查的身份验证系统已容易受到剥削。这种脆弱性促使专家提倡更强大的替代方案，尤其是基于基于芯片的解决方案的替代方案，该替代方案得到了强大的密码学支持。
近年来，数字银行一直处于利用数字身份文档验证的最前沿，并且该技术已经成熟，将其适用性扩展到银行业务，而不是面向各种面向消费者的部门，例如金融服务，赌博，保险和转让。
还吸收了数字身份文档验证解决方案。身份文件验证最初主要用于客户入职，已成为客户尽职调查过程不可或缺的一部分，通常与其他背景检查捆绑在一起。但是，白皮书揭示了其潜力扩展到最初的登机范围超出客户生命周期的各个阶段，包括帐户恢复和关键事件管理。
该解决方案通常需要一个远程面部生物识别匹配和LIVISETICT PROCEST过程，以验证介绍该文档的个人确实是合法的所有者。
倡导者认为，身份文档验证应与入职过程分离，并作为独立能力提供。这将使服务提供商可以根据需要部署它，将其集成到他们的身份和访问管理平台中。
这纸还概述了身份文档验证的两种主要方法：摄影和加密。在安全性和用户体验优化方面，加密方法被强调为优越。此外，它强调的是，身份文件验证需要除简单文档扫描之外的专业专业知识，这表明外包可能是许多组织的最有效方法。
摄影方法涉及捕获和分析文档的摄影图像或视频录制。但是，分析此类图像的物理安全特征可能会构成挑战，需要对此挑战，为此，需要加密验证的进步。
