Scio — детекция deepfake

01 /

Scio — форензика медиа

Банкам, страховщикам, госсервисам и редакциям: дипфейк-фрод уже стоит бизнесу $1,28 млрд в год, а один поддельный видеозвонок — $25 млн. Scio верифицирует видео тремя независимыми каналами (rPPG, спектральные инварианты, аудиоанализ) — локально, без отправки данных на внешние API. Вы получаете объективную экспертизу медиа, допустимую в регулируемых отраслях (GDPR, BIPA, 152-ФЗ).

Мультимодальная система детекции синтетических видео v1.0.0. Три независимых канала: rPPG, спектральные инварианты, аудиоанализ. 15 признаков, HistGradientBoosting late fusion. Air-gapped Docker-деплой для regulated industries (GDPR / BIPA / 152-ФЗ).

Альфа v1.0.0 · Закрытый репозиторий · SCIO-APL v1.0 · CC BY-NC 4.0

Scio

Форензика медиа

Проблема

Генеративные модели уже делают видео, неотличимое на глаз. Облачные детекторы не могут обслуживать регулируемые отрасли — юридически запрещено отправлять клиентское видео на внешние API (GDPR, BIPA, HIPAA, 152-ФЗ). Intel FakeCatcher требует специализированного NPU-оборудования, блокируя 80% enterprise-инфраструктуры.

Заслон

Scio — единственное решение, объединяющее 4 столпа: (1) физиологическая детекция (rPPG) — физика, а не ML; (2) спектральные инварианты (SGI/LJ/WER) — устойчивы к сжатию; (3) аудио-детекция voice cloning; (4) изолированное развёртывание на периферии — Docker 50-80 МБ, работает на любом CPU.

Три независимых канала детекции

КАНАЛ 01

rPPG · Multi-ROIДистанционная фотоплетизмография (FaceMesh): сердечный ритм и кровоток по микроскопическим изменениям цвета кожи в нескольких зонах лица. Физиологический брандмауэр, не ML-обучение.

КАНАЛ 02

Спектральные инварианты (SGI / LJ / WER)Анализ частотной области: генеративные модели оставляют статистические следы, невидимые в пространственном представлении. Устойчивы к H.264 / H.265 сжатию.

КАНАЛ 03

Аудиоанализ · voice clone detectionДетекция синтезированной речи: просодия, дыхание, микронестыковки артикуляции, губно-звуковая десинхронизация. Лимит: длительность 15с, размер 100МБ.

4 структурных инварианта (SCIO-APL v1.0)

INV-S1

Multi-ROI Coherence

Физиологический брандмауэр — пульс согласован по нескольким ROI

INV-S2

Face/Neck Spectral Ratio

Инвариантен к сжатию — устойчив к H.264/H.265

INV-S3

Инвариантность к сжатию

Выдерживает перекодирование H.264 / H.265

INV-S4

Мультимодальное слияние

15-признаковое HistGradientBoosting (видео + аудио)

Метрики производительности (синтетический тестовый набор, v1.0.0)

0.950

AUC-ROC Combined

in-house eval, dataset pending publication

цель ≥0.85 ✓

1.000

AUC-ROC rPPG

цель ≥0.90 ✓

~1.5s

время инференса (CPU)

цель <3s ✓

58/58

тестов проходят

pytest ✓

Тестовый набор: 25 синтетических видео (5 подлинных + 20 поддельных, 4 класса подделок). ML-модель: HistGradientBoosting. v1.2 планирует обучение на DFDC / Celeb-DF / FF++ для повышения точности детекции подделок.

Сценарии внедрения

БАНКИ

Анти-фрод при видеоидентификации (KYC)Отсев deepfake-атак на удалённое открытие счёта и подтверждение операций.

СУДЫ

Верификация цифровых уликЗаключение об аутентичности видеозаписи с криптографически подписанным PDF-отчётом.

МЕДИА

Маркировка сгенерированного контентаАвтоматическое выявление синтетики в новостном и пользовательском видео.

3 варианта развёртывания

CLI · PYTHON

python main.py video.mp4 → JSON. Пакетная обработка, PDF-отчёты, режим только аудио.

REST API · DOCKER

docker-compose up -d → FastAPI на :8000. Интерактивная документация /docs, проверка состояния.

MOBILE · FLUTTER

iOS + Android app. v1.1: real-time call screening, screen capture guard.

Приватность по замыслу (GDPR / BIPA / EU AI Act)

Scio обрабатывает rPPG-сигналы в энергозависимой памяти (RAM) и никогда не хранит биометрические шаблоны или исходное видео. Это обеспечивает полное соответствие GDPR и BIPA без требования явного согласия пользователя на обработку данных.

✓ No biometric template storage ✓ Не сохраняет исходное видео ✓ Изолированное развёртывание ✓ Stateless design ✓ OOM protection

15 признаков · late fusion SGI · LJ · WER метрики HistGradientBoosting Изолированный Docker · 50-80 МБ Flutter iOS + Android

GitHub репозиторий ↗ ORCID ↗ SCIO-APL коммерческая лицензия ↗

Запросить доступ к API GitHub репозиторий →

01.1 /

Для кого Scio

Организациям, которые обязаны проверять подлинность видео — и не могут отправлять его на внешние API. Шесть типовых профилей.

ФИНТЕХ

Банки и платёжные сервисы

KYC и видеоверификация: дипфейк проходит визуальную проверку оператора, а отправка видео на внешний API юридически запрещена (152-ФЗ, GDPR).

Выгода: детекция в вашем контуре — данные не покидают периметр, решение за секунды.

СТРАХОВАНИЕ

Страховые компании

Видео-заявления о убытках: постановочные события и синтетические записи — растущий класс мошенничества.

Выгода: объективный сигнал риска по каждому видео-заявлению — до выплаты.

ГОССЕКТОР

Госуслуги и ведомства

Дистанционные услуги и подтверждение личности. Дипфейк-звонки «руководства» с срочными поручениями — уже реальность для госслужащих.

Выгода: контур, допущенный к персональным данным: air-gapped деплой без облачных API.

МЕДИА

Редакции и фактчекинг

UGC-видео из зон событий: отделить реальные кадры от генерации до публикации, а не после скандала.

Выгода: три независимых канала (rPPG, спектр, аудио) — заключение, а не мнение на глаз.

SECURITY

Корпоративная безопасность

Дипфейк-BEC: «звонки гендиректора» с распоряжением срочно перевести деньги. Один такой звонок обошёлся Arup в $25 млн.

Выгода: верификация участников там, где видео = распоряжение.

ФОРЕНЗИКА

Судебная и корпоративная экспертиза

Спорное видео в суде или внутреннем расследовании: заключение должно опираться на измеримые признаки, а не на восприятие.

Выгода: 15 измеримых признаков и три канала — методология, пригодная для отчёта.

01.2 /

Реальные инциденты 2025—2026

Дипфейк-фрод — это не прогноз, а задокументированные потери. Карточки ссылаются на первоисточники.

2025ФРОД

$1,28 млрд — ущерб от дипфейк-фрода за 2025 год

1567 задокументированных инцидентов дипфейк-мошенничества; более $200 млн потерь только за первый квартал 2025 года. Годовой отчёт Resemble AI.

resemble.ai →

02.2025ФРОД

$25 млн — один дипфейк-видеозвонок

Финансист гонконгского офиса инженерной фирмы Arup перевёл $25 млн после видеоконференции, на которой все «коллеги» оказались дипфейками. Разбор Всемирного экономического форума.

weforum.org →

01.2026ПРОГНОЗ

Сбербанк ждёт кратного роста дипфейк-хищений

Прогноз банка на 2026 год: хищения с применением дипфейков вырастут кратно. Российский контекст — атаки мигрируют в рунет.

interfax.ru →

Общее у этих атак: доверие к видео строилось на восприятии, а не на проверке. Scio заменяет восприятие измерением — три независимых физически обоснованных канала детекции.

Ссылки ведут к первоисточникам (отчёты, регуляторы, СМИ) и открываются в новой вкладке. Карточки — краткие пересказы; выводы — наши.

Готовы обсудить Scio?

Локальное развёртывание, API для KYC/анти-фрода, пилотный проект, интеграция с банковскими системами.

Запросить доступ к API Пилотный проект