Github du projet: https://github.com/arthur469/fruude/tree/main
Présentation de Fruude
Fruude est un script qui peut vous aider à détecter si un document est frauduleux. Ce logiciel utilise des techniques et des technologies pour analyser les documents et fournir un score de confiance indiquant si le document est authentique ou frauduleux.
Le logiciel possède plusieurs fonctionnalités qui peuvent vous aider à détecter les documents frauduleux :
Vérification de l’authenticité : Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez facilement vérifier l’authenticité du document. Le logiciel peut vérifier l’original de la facture du vendeur ou de l’assuré pour s’assurer qu’il ne s’agit pas d’une copie frauduleuse ou d’une version modifiée.
Détection des incohérences : Le logiciel peut analyser les détails du document, tels que la date d’achat, la description du produit, le prix et le mode de paiement, pour rechercher d’éventuelles incohérences ou irrégularités. Par exemple, si la date de la facture ne correspond pas à la date d’achat, ou si la description ou le prix du produit semblent anormalement élevés ou bas, cela peut indiquer que la facture a été modifiée.
Vérification d’identité : Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez vérifier l’identité et la légitimité du vendeur en examinant ses documents d’enregistrement d’entreprise, ses dossiers fiscaux et d’autres informations pertinentes. Si le vendeur s’avère être frauduleux ou non enregistré, cela peut indiquer que la facture d’achat est également frauduleuse.
Analyse axée sur la technologie : Le logiciel utilise des technologies de pointe telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et l’analyse d’images pour détecter les modifications ou les incohérences dans le texte et les images du document. Le logiciel peut également comparer le document avec une copie ou un modèle légitime connu pour vérifier les écarts ou les irrégularités.
Validation des données : Le logiciel peut implémenter des règles de validation des données pour garantir que les données du document sont valides et cohérentes. Par exemple, si le montant total de la facture est supérieur à l’addition des montants des éléments, cela peut indiquer que le document est frauduleux.
Grâce à ces fonctionnalités, notre script peut vous aider à détecter rapidement et facilement les documents frauduleux. Le logiciel est convivial et peut être utilisé par n’importe qui, quelle que soit son expertise technique. Alors, si vous voulez vous assurer de l’authenticité de vos documents et vous protéger contre la fraude, essayez notre logiciel dès aujourd’hui !
Points d’entrée de développement :
Utilisation de l’analyse des métadonnées : Les développeurs peuvent analyser les métadonnées associées au document, telles que la date de création, la date de modification et l’auteur, pour détecter toute activité suspecte. Par exemple, si la date de modification est très postérieure à la date de création, cela peut indiquer que le document a été modifié.
Implémentation de règles de validation des données : Les développeurs peuvent implémenter des règles de validation des données qui peuvent garantir que les données du document sont valides et cohérentes. Par exemple, si le montant total de la facture est supérieur à l’addition des montants des éléments sur la facture, cela peut indiquer que le document est frauduleux.
Vérification des signatures numériques : Les développeurs peuvent implémenter une technologie de signature numérique qui peut vérifier l’authenticité du document. Les signatures numériques utilisent la cryptographie à clé publique pour fournir un identifiant unique au document et peuvent être utilisées pour garantir que le document n’a pas été modifié ou falsifié.
Implémentation de la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) : Les développeurs peuvent implémenter la technologie OCR qui peut extraire des informations de texte et d’image du document. Ces informations peuvent être analysées pour détecter d’éventuelles incohérences ou irrégularités.
Utilisation de l’apprentissage automatique : Développer des modèles d’apprentissage automatique capables de détecter les documents frauduleux en entraînant le modèle sur un grand ensemble de données de documents légitimes et frauduleux. Le modèle peut ensuite analyser de nouveaux documents et fournir un score de confiance basé sur la probabilité que le document soit frauduleux.