Deepfakes et flux vidéo injectés : comment les vérifications d’identité sont attaquées

Les attaquants contournent les vérifications d'identité à distance de deux manières. Lors d'une attaque par présentation , ils utilisent un élément falsifié devant une caméra réelle : une photo imprimée, une vidéo diffusée sur un second écran, un masque ou une image truquée (deepfake) lue sur un téléphone. Lors d'une attaque par injection , ils court-circuitent complètement la caméra et injectent directement des images ou des vidéos falsifiées dans l'application ou la requête réseau, souvent via une caméra virtuelle, un émulateur ou une application modifiée.

La défense découle de la scission. Détection des attaques par présentation ( PAD Le système évalue ce que la caméra filme. La détection d'attaques par injection vérifie si la caméra a bien enregistré quelque chose. Aucune de ces méthodes n'est infaillible ; les programmes les plus fiables s'appuient donc également sur des preuves qu'une caméra ne peut fournir : la puce d'un passeport signée cryptographiquement ou une comparaison avec une photo détenue par l'autorité émettrice.

Qu’est-ce qui rend un deepfake dangereux pour un processus de vérification ?

Un deepfake est une méthode permettant de produire des contenus multimédias falsifiés et convaincants. Il doit ensuite parvenir d'une manière ou d'une autre à un vérificateur. NIST Les directives d'identité de juillet 2025 décrivent directement cette combinaison : les attaquants « associent des attaques par injection numérique à des outils d'IA génératifs de plus en plus efficaces et disponibles » pour créer des images ou des vidéos « afin de contrer les processus automatisés de validation de documents, les opérations biométriques et les comparaisons visuelles » ( NIST SP 800-63A-4, section 3.14 (s’ouvre dans un nouvel onglet) ).

Le glossaire du NIST définit une attaque par injection comme l’introduction d’informations ou de supports biométriques non fiables dans un programme ou un processus : preuve d’identité falsifiée, fausse vidéo de l’utilisateur ou image modifiée, par exemple.

Il y a donc deux cibles à défendre : l’étape du selfie et de la vérification de présence, et l’étape de la capture de documents. Un visage falsifié associé à une photo de document retouchée, tous deux injectés, attaque les deux simultanément.

Comment se comparent les deux types d'attaques ?

Les deux normes sont délibérément séparées. ISO / IEC Le document 30107-3:2023 définit la méthode d'évaluation PAD Elle décrit les mécanismes et rend compte des résultats, mais exclut de son champ d'application « l'évaluation globale de la sécurité ou de la vulnérabilité au niveau du système ». CEN /TS 18099, publié au Royaume-Uni sous la désignation PD CEN La norme TS 18099:2024 du 30 novembre 2024 (s’ouvre dans un nouvel onglet) traite des outils de détection des attaques par injection et de la manière de concevoir et de tester ces attaques ; elle exclut cependant les tests d’attaques par présentation de son champ d’application. Le fait qu’un fournisseur cite une norme ne vous renseigne en rien sur les autres types d’attaques.

Que signifient les NIST Les directives exigent-elles ?

Pour la vérification d'identité à distance, NIST SP 800-63A-4 (s’ouvre dans un nouvel onglet) (publié en juillet 2025) indique que les fournisseurs de services d'accréditation « SHALL « Mettre en œuvre des contrôles techniques pour renforcer la confiance dans le fait que les médias numériques sont produits par un capteur authentique », par exemple pour « détecter la présence d'une caméra virtuelle, d'un émulateur d'appareil ou d'un appareil jailbreaké ». SHALL analyser tous les supports soumis afin de déceler tout signe de modification ou de falsification, et SHOULD analyser les médias à la recherche de signatures d'outils d'IA générative. NIST note également que la capture de documents en direct et PAD « offrent une certaine protection » contre les injections, mais « ne suffisent pas à couvrir tous les cas possibles ».

Pour l'authentification biométrique, NIST SP 800-63B-4 (s’ouvre dans un nouvel onglet) (également juillet 2025) indique qu'un système biométrique « SHALL mettre en œuvre PAD pour la reconnaissance faciale" et SHOULD démontrer un taux d'acceptation de présentation d'attaque par imposteur inférieur à 0,07, testé conformément à la clause 13 de ISO / IEC 30107-3. Il demande également aux vérificateurs de contrôler le capteur et son point de terminaison, en notant que cela « augmente la probabilité de détecter les attaques par injection dues à des points de terminaison compromis, des émulateurs de capteurs et des menaces similaires ».

Il s'agit de directives fédérales américaines, et non de lois universelles, mais elles constituent la description publique la plus claire des contrôles qu'un processus de vérification à distance devrait comporter. Les exigences de votre marché peuvent différer, et cet article est une information générale, et non un avis juridique.

Quelles défenses rendent chaque attaque plus difficile ?

Aucun contrôle isolé n'arrête un attaquant déterminé. Une architecture multicouche augmente le coût à chaque étape.

Contre les attaques de présentation

• Une interaction en direct avec des défis aléatoires. Demander un signe de tête, un mouvement de tête, un clignement d'yeux ou un sourire, dans un ordre imprévisible pour l'attaquant, rend un clip préenregistré beaucoup moins utile.

• Un test lumineux à l'écran. Le clignotement d'une séquence de couleurs aléatoires et la vérification de leur reflet sur le visage, dans l'ordre, permettent de déterminer si un visage se trouvait bien devant l'appareil pendant la partie.

• Capture automatique. Si l'utilisateur ne peut pas choisir le moment de la prise de selfie, il ne peut pas obtenir une image fixe au bon instant.

Contre les attaques par injection

• Intégrité de l'appareil et des capteurs. Recherchez les noms des caméras virtuelles, les empreintes digitales des émulateurs et les appareils rootés ou jailbreakés, car NIST demande.

• Capture en direct uniquement pour les documents. La suppression de l'option « Importer depuis la galerie » pour les documents force une numérisation par l'appareil photo, ce qu'une image modifiée stockée ne peut faire sans être également injectée.

• Analyse de l'enregistrement côté serveur. Les contrôles effectués sur le serveur ne peuvent pas être désactivés par une application modifiée.

Contre les deux

• Preuve que l'appareil photo ne peut falsifier. La puce d'un passeport électronique contient des données et un portrait signé par l'État émetteur. La lecture et la vérification de la puce côté serveur, avec authentification active lorsque celle-ci le permet, attestent de l'authenticité du document et non d'une copie. Comparer un selfie à la photo figurant dans le registre gouvernemental oblige l'attaquant à faire correspondre un visage qu'il ne contrôle pas.

Comment Toden applique ces couches

La vérification d'identité utilise l'intelligence de présence (selfie et activité physique) avec trois modes au choix (s’ouvre dans un nouvel onglet) : des défis gestuels aléatoires (hochement de tête, rotation, clignement des yeux, sourire), une séquence de couleurs clignotantes sur l'écran, ou les deux. Le selfie est capturé automatiquement une fois les défis réussis ; un défi est mis en pause si plusieurs visages sont dans le cadre, et une courte vidéo de présence est enregistrée pour analyse côté serveur. SDK (documentation (s’ouvre dans un nouvel onglet) ). La vidéo enregistrée est réanalysée sur le serveur pour la séquence flash ; une non-concordance est enregistrée comme un signal de risque plutôt que comme un échec du contrôle en soi, vous décidez donc de son importance.

Les règles de décision peuvent être luesverification.cameraSuspect, ce qui est vrai lorsque les signaux d'intégrité de capture indiquent une injection, etdevice.emulator( Champs de décision (s’ouvre dans un nouvel onglet) ). Une règle initiale pertinente prévoit une vérification manuelle. La capture de documents peut être configurée en mode numérisation uniquement en désactivant le chargement des documents.

Sur les marchés pris en charge, le selfie est comparé à la photo officielle. Sur mobile, les SDK React Native et Flutter peuvent lire un passeport électronique ou une carte d'identité à puce ; la puce est vérifiée côté serveur et n'est considérée comme authentique que si son signataire est lié à un certificat d'État émetteur de confiance ( NFC (Documentation de la puce (s’ouvre dans un nouvel onglet) ). Les navigateurs ne peuvent pas lire les puces, les flux Web dépendent donc des autres couches.

Rien de tout cela ne rend une vérification totalement inviolable face aux deepfakes. Cela signifie simplement qu'une attaque réussie nécessite la conjonction de plusieurs facteurs.

Une liste de contrôle pour votre propre flux

1. Un utilisateur peut-il télécharger une photo du document au lieu de le numériser ? Si oui, déterminez si cette option doit être considérée comme moins fiable ou faire l’objet d’un examen.

2. Le selfie est-il pris automatiquement, après des épreuves que l'utilisateur ne peut pas prévoir ?

3. Enregistrez-vous et conservez-vous la session en direct afin qu'elle puisse être réexaminée ?

4. Vos règles agissent-elles sur les signaux d'intégrité du périphérique (émulateur, caméra virtuelle) plutôt que de simplement les enregistrer ?

5. Pour vos produits à haut risque, exigez-vous des preuves autres que celles fournies par la caméra : une lecture de puce ou une correspondance avec un registre gouvernemental ?

6. Lors de l'évaluation d'un fournisseur, demandez-vous quelle attaque chaque test couvrait : ISO / IEC 30107-3 pour les attaques par présentation, CEN /TS 18099 pour injection.