https://1prime.ru/20251202/uchenye-865113113.html
Российские ученые создали первый в России датасет с поддельными документами
Российские ученые создали первый в России датасет с поддельными документами - 02.12.2025, ПРАЙМ
Российские ученые создали первый в России датасет с поддельными документами
Российские ученые научат ИИ распознавать атаки мошенников с поддельными документами - для этого они объединили 8 тысяч изображений с поддельными удостоверениями | 02.12.2025, ПРАЙМ
2025-12-02T04:35+0300
2025-12-02T04:35+0300
2025-12-02T04:35+0300
технологии
экономика
общество
рф
азербайджан
латвия
снг
https://cdnn.1prime.ru/images/sharing/article/rus/865113113.jpg?1764639311
МОСКВА, 2 дек - ПРАЙМ. Российские ученые научат ИИ распознавать атаки мошенников с поддельными документами - для этого они объединили 8 тысяч изображений с поддельными удостоверениями личности РФ, СНГ и других стран в датасет, рассказали РИА Новости в Smart Engines.
"Исследователи российской ИИ-компании Smart Engines представили первый в России масштабный датасет с поддельными документами – MIDV-DM. Он включает 8 тысяч изображений с удостоверениями личности РФ, СНГ и других стран. Вошедшие в набор образцы были изготовлены с помощью наиболее распространенных у мошенников методов подделки. Датасет позволит разработчикам со всеми мира обучать, тестировать и совершенствовать антифрод-системы на базе ИИ", - сказали в компании.
В основу датасета легли образцы внутреннего паспорта РФ, национальные паспорта и ID-карты Азербайджана, Латвии, Эстонии, Финляндии и других государств. Также разработчики использовали такие манипуляции с документами, как вставка текстовых полей или фото из "донорского" документа, "маскирование" отдельных полей документа, склеивание разных фрагментов в один образ, вставка посторонних объектов – эмблем, голограмм и др.
Такой набор данных, отметили в компании, позволит повысить точность антифрод-решений, что актуально на фоне участившихся случаев мошенничества с поддельными документами. Согласно данным ежегодного исследования специалистов Smart Engines и юридической фирмы Intellect, количество уголовных дел по фальсификации, изготовлению и обороту подделок (ст. 327 УК РФ) увеличилось на 34% и составило 3,9 тысячи в 2024 году.
"В датасет вошли подделки с изменением подписи, фотографии держателя и отдельных полей документа – то есть полный спектр типичных атак, с которыми на практике сталкиваются банки, МФО и госструктуры. Это позволит ИИ-системам учиться с повышенной точностью видеть не только замененные ФИО, но и сложные структурные несоответствия в документе", – прокомментировал генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.
В дальнейшем компания планирует развивать собственную антифрод-систему "Шерлок 2о", которая способна одновременно работать с изображениями документов из оптического ультрафиолетового и инфракрасного спектров, текстовыми полями, данными NFC-чипа, штрих-кодами, метаданными и сигнатурами.
рф
азербайджан
латвия
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2025
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://1prime.ru/docs/about/copyright.html
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
технологии, общество , рф, азербайджан, латвия, снг
Технологии, Экономика, Общество , РФ, АЗЕРБАЙДЖАН, ЛАТВИЯ, СНГ
Российские ученые создали первый в России датасет с поддельными документами
Российские ученые научат ИИ распознавать атаки мошенников с поддельными документами
МОСКВА, 2 дек - ПРАЙМ. Российские ученые научат ИИ распознавать атаки мошенников с поддельными документами - для этого они объединили 8 тысяч изображений с поддельными удостоверениями личности РФ, СНГ и других стран в датасет, рассказали РИА Новости в Smart Engines.
"Исследователи российской ИИ-компании Smart Engines представили первый в России масштабный датасет с поддельными документами – MIDV-DM. Он включает 8 тысяч изображений с удостоверениями личности РФ, СНГ и других стран. Вошедшие в набор образцы были изготовлены с помощью наиболее распространенных у мошенников методов подделки. Датасет позволит разработчикам со всеми мира обучать, тестировать и совершенствовать антифрод-системы на базе ИИ", - сказали в компании.
В основу датасета легли образцы внутреннего паспорта РФ, национальные паспорта и ID-карты Азербайджана, Латвии, Эстонии, Финляндии и других государств. Также разработчики использовали такие манипуляции с документами, как вставка текстовых полей или фото из "донорского" документа, "маскирование" отдельных полей документа, склеивание разных фрагментов в один образ, вставка посторонних объектов – эмблем, голограмм и др.
Такой набор данных, отметили в компании, позволит повысить точность антифрод-решений, что актуально на фоне участившихся случаев мошенничества с поддельными документами. Согласно данным ежегодного исследования специалистов Smart Engines и юридической фирмы Intellect, количество уголовных дел по фальсификации, изготовлению и обороту подделок (ст. 327 УК РФ) увеличилось на 34% и составило 3,9 тысячи в 2024 году.
"В датасет вошли подделки с изменением подписи, фотографии держателя и отдельных полей документа – то есть полный спектр типичных атак, с которыми на практике сталкиваются банки, МФО и госструктуры. Это позволит ИИ-системам учиться с повышенной точностью видеть не только замененные ФИО, но и сложные структурные несоответствия в документе", – прокомментировал генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.
В дальнейшем компания планирует развивать собственную антифрод-систему "Шерлок 2о", которая способна одновременно работать с изображениями документов из оптического ультрафиолетового и инфракрасного спектров, текстовыми полями, данными NFC-чипа, штрих-кодами, метаданными и сигнатурами.