Prävention von Online-Betrug mit automatisierten 3D-Sicherheitschecks, die auf Videodatensätzen basieren

Video-Datensätze für die 3D-Authentifizierung

Fallstudie – Bereitstellung von Tausenden von Videos, 3 pro Person, zur Erstellung eines vollständigen Datensatzes für das KI-Training

Tausende von Clickworkern aus verschiedenen Kontinenten senden zahlreiche Videos ein, in denen ihr Gesicht deutlich zu sehen ist. Mit diesen Videosätzen kann ein internationales Softwareunternehmen nun ein KI-System trainieren, das in der Lage ist, Gesichter aller Ethnien und Geschlechter eindeutig zu erkennen und zu identifizieren. Das System kann verwendet werden, um eine 3D-Authentifizierungs-Sicherheitsprüfung für Unternehmen im Internet durchzuführen, um Betrug zu verhindern.

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Die Herausforderung

Der Einsatz automatisierter Videoerkennungsverfahren, wie z. B. der Gesichtserkennung, wird in verschiedenen Branchen immer häufiger zur Betrugsbekämpfung eingesetzt. Diese Techniken können eingesetzt werden, um die Identität von Personen bei Finanztransaktionen zu überprüfen, betrügerisches Verhalten in Sicherheitsvideos zu erkennen und vieles mehr.

Das Training eines qualitativ hochwertigen Videoerkennungssystems kann jedoch aufgrund der enormen Variabilität des Aussehens und der Mimik von Menschen eine Herausforderung darstellen.

Das System muss in der Lage sein, die einzigartigen Merkmale des Gesichts eines jeden Menschen genau zu erkennen und zu verfolgen und sich an Veränderungen des Aussehens aufgrund von Emotionen oder unterschiedlichen Blickwinkeln anzupassen. Dies erfordert einen großen und vielfältigen Datensatz von Videos für das Training des Systems. Unsere Trainingsdaten für die Videoerkennung sollen diese notwendige Ressource für die Entwicklung effektiver Betrugserkennungssysteme bereitstellen.

Die Lösung

Für eine wirksame Betrugsbekämpfung mit 3D-Authentifizierung ist ein hochwertiger und vielfältiger Datensatz für das Training des Systems erforderlich. Unsere Lösung besteht darin, eine Gruppe von Tausenden von Personen aus verschiedenen Ländern und Regionen, die so genannten Clickworker, zu nutzen, um Videos von ihren Gesichtern zu erstellen. Gemäß den Anweisungen nimmt jeder Clickworker dreimal ein Video von sich selbst auf, aus verschiedenen Blickwinkeln und mit verschiedenen Gesichtsausdrücken.

Die Clickworker laden ihre Videos auf die Kundenplattform hoch, zusammen mit Informationen zu den jeweiligen Blickwinkeln und Gesichtsausdrücken. Alle gültigen Videos werden dann über eine API-Verbindung an uns übermittelt. Unser Qualitätsmanagement-Team prüft dann alle Videos und deren Spezifikationen. Dieser Prozess ermöglicht die effiziente und schnelle Sammlung eines großen und vielfältigen Datensatzes von Videos für das Training von Videoerkennungssystemen.

Mehr zum Service “Video-Datensätze“

3D-Authentifizierung zur Verhinderung von Online-Betrug

Projektdaten

Anzahl der Videos: 23.824 (3 pro Clickworker) zu je ca. 10-20 Sekunden
Video-Format: Horizontal
Interface-Versionen von Jobs:
- Clickworker App (Smartphone Version),
- Clickworker Workplace (Desktop Version)
- und die Kundenoberfläche
Qualitätssicherung: Verifizierung durch das Qualitätsmanagement-Team von clickworker®
Datenübertragung: Datenübertragung über API

Projektablauf

Das Projekt wird mit dem Kunden besprochen und die daraus resultierenden Aufgaben werden definiert und den Clickworkern in einem Briefing vorgestellt.
Unser Team richtet das Projekt ein. Die Aufgaben der Videoerstellung werden als einzelne Jobs auf der clickworker®-Plattform für qualifizierte Clickworker sichtbar.
Zahlreiche Clickworker aus den definierten Ländern nehmen die Aufträge parallel an, zeichnen die Videos auf der Kundenplattform auf und laden sie mit den gewünschten Informationen hoch. Die Clickworker erhalten dann einen Code, den sie auf unserer Plattform eingeben, um den Auftrag abzuschließen.
Das clickworker®-Qualitätsmanagement-Team prüft die Videos und verifiziert ihre Eignung.
Alle geeigneten Videos werden über eine API-Verbindung an den Kunden übermittelt.

Vorteile

Rasche Beschaffung vielfältiger und hochwertiger Trainingsdaten, die speziell für die Betrugsbekämpfung bestimmt sind
Globale Datenbeschaffung und Abdeckung auf allen Kontinenten
Internationale Vielfalt an Videos von Menschen. Zugang zu einem vielfältigen Publikum aller Ethnien, Altersgruppen und Geschlechter
Managed Service einschließlich kundenspezifischer Projektimplementierung und -durchführung
Personalisierte Unterstützung und Beratung
Qualitätsgesicherte Ergebnisse
Komfortable Datenübertragung
Skalierbare Verarbeitungsmöglichkeiten

Trainingsdaten für die Videoerkennung: Die Zukunft gestalten

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von Software zur automatischen 3D-Authentifizierung ein vielversprechender Ansatz zur Verhinderung von Online-Betrug ist. Durch den Einsatz von 3D-Modellierung und Gesichtserkennungstechnologie kann diese Lösung die Identität von Nutzern genau und effizient überprüfen, was sie zu einem wertvollen Instrument für Organisationen macht, die ihre Sicherheitslage verbessern wollen. In dieser Fallstudie konnte eine Einrichtung diese Technologie implementieren und die Zahl der Online-Betrügereien erheblich reduzieren.

Die Technologie der Videoerkennung wird in verschiedenen Bereichen zur Betrugsbekämpfung eingesetzt:

Bank- und Finanzwesen: Die Videoerkennung wird eingesetzt, um Karten-Skimming, Identitätsdiebstahl und andere betrügerische Aktivitäten in Banken und Finanzinstituten zu verhindern.
Gesundheitswesen: Gesundheitsdienstleister nutzen die Videoerkennung, um medizinischen Identitätsdiebstahl und Versicherungsbetrug zu verhindern.
Einzelhandel: Einzelhändler nutzen die Videoerkennung, um betrügerische Aktivitäten wie Rückgabebetrug, Ladendiebstahl und Kreditkartenbetrug zu erkennen.
Strafverfolgung: Die Strafverfolgungsbehörden setzen die Videoerkennung ein, um Verdächtige bei strafrechtlichen Ermittlungen zu identifizieren und Identitätsdiebstahl zu verhindern.

Insgesamt hat sich die Videoerkennungstechnologie zu einem wichtigen Instrument für die Betrugsbekämpfung in verschiedenen Branchen entwickelt. Da Cyberkriminelle weiterhin neue und ausgefeilte Methoden zur Begehung von Betrug entwickeln, müssen Unternehmen und Organisationen ihnen einen Schritt voraus sein, indem sie innovative Technologien wie Videoerkennung nutzen.