Выписка из банка, чек о переводе, платёжное поручение или счёт — PDF, скриншот или фотография бумаги. Движок прогоняет документ через четыре независимых слоя и возвращает сводную оценку с объяснением каждого сигнала.Это не приговор о мошенничестве. Это риск-скринер, с которым можно работать.
Студия разработки AppCraft не только создает решения для клиентов, но и запускает собственные проекты. Это позволяет нам понимать все этапы роста IT продуктов, накапливать экспертизу в продуктовой сфере и оказывать клиентам услуги полного цикла.
Понимаем все этапы роста IT продуктов на практике
От идеи до масштабируемого продукта с реальными пользователями
Создаем не просто код, а продукты, приносящие пользу и прибыль
Выписка, чек о переводе, платёжка или счёт — PDF, скриншот или фотография бумаги. На выходе сводная оценка, четыре шкалы и объяснение каждого сработавшего сигнала.
Риск-скринер, а не приговор. Это информационная проверка, а не доказательство мошенничества. Умелая подделка может пройти, а подлинный документ — вызвать подозрение. Всё подозрительное подтверждайте у банка или оператора по номеру, найденному самостоятельно.
Приватность. Документ не покидает наши серверы: распознавание текста и классификация выполняются локально, без внешних языковых моделей и облачных OCR.
Как мы проверяем
Подлинный документ проходит все четыре. Наивная подделка спотыкается об один. Аккуратная подделка может пройти всё, кроме арифметики: почти никто не пересчитывает остатки, изменив строку.
У PDF: строки Producer и Creator, расхождение дат создания и изменения, число инкрементальных сохранений, наличие электронной подписи, следы XMP-редакторов. У изображений: обход EXIF/XMP на отпечатки фоторедакторов и — что важнее — метка происхождения IPTC/C2PA, которую встроенные генеративные редакторы смартфонов ставят в любой отредактированный кадр.
Дерево объектов PDF, таблицы xref, число страниц, разнообразие шрифтов, наличие подозрительного активного содержимого (JavaScript, автозапуск, формы) в документе, который заявлен как обычная выписка. Плюс лёгкая проверка целостности через qpdf.
Сходится ли арифметика: остаток по каждой строке выписки должен равняться предыдущему плюс приход минус расход; на чеке — сумма и комиссия должны сходиться с итогом. Это самый сильный сигнал: почти никто не пересчитывает остатки, изменив одну цифру. Плюс проверки формата номера операции, валюты, раскладки дат и написания имён.
Error Level Analysis, карта двойного сжатия JPEG, однородность остаточного шума по блокам. Для PDF первая страница сначала растеризуется в 200 dpi — чтобы форензический слой видел ровно то же, что видит человек на экране.
Два разбора
Мы взяли два подлинных документа и подделали каждый своим способом, а потом прогнали оригиналы и подделки через полный конвейер вслепую. Каждый вердикт ниже — свёртка десятков сигналов по четырём слоям.Нажмите на документ, чтобы рассмотреть: подлинник и подделка неотличимы на взгляд.
Два подлинных банковских чека, снятых на телефон. Мы изменили только сумму на одном из них — встроенным в смартфон генеративным редактором. Больше ничего.
Нетронутая фотография, сумма не менялась.
Решающий сигнал: полный след камеры — объектив, экспозиция, геометка — и полное отсутствие меток AI-редактирования. Пиксельная форензика чистая.
Сумма изменена генеративным редактором. Визуально безупречно.
Решающий сигнал: в метаданных файла стоит метка происхождения IPTC/C2PA «сгенерировано с участием ИИ» и тег встроенного редактора — файл сам сообщает, что его правил генеративный алгоритм.
Почему это трудный случай: генеративная перерисовка не оставляет шва от вставки, поэтому пиксельная форензика оценила оригинал и подделку почти одинаково. Вердикт вытянул вектор происхождения в метаданных: редактор сам пометил подделку меткой «сгенерировано с участием ИИ», тогда как у оригинала остался целый след камеры.
Подлинное платёжное подтверждение из банка. Мы закрыли сумму белым прямоугольником и напечатали поверх бо́льшую цифру — именно так делается большинство подделок PDF. Номера счёта, карты и документа на публикуемых изображениях скрыты.
Оригинальный PDF прямо из банка.
Решающий сигнал: чистый текстовый слой — каждая сумма встречается ровно один раз, поверх ничего не нарисовано, — при целых метаданных и структуре.
Сумма перекрыта другой. На взгляд — идеально.
Решающий сигнал: исходная сумма никуда не делась — она осталась в текстовом слое, и её рамка перекрывается с напечатанной поверх. Две разные суммы в одном месте — то, чего не бывает в подлинном документе.
Почему это трудный случай: метаданные здесь безупречны — тот же Producer, одно сохранение, корректная структура, — и вектор метаданных не увидел ничего. Сработал вектор геометрии текстового слоя: исходная цифра уцелела под заплаткой, а её рамка пересекается с напечатанной поверх.
Обратите внимание: каждая подделка обошла свою наивную проверку и была поймана другим специалистом. В этом весь смысл — ни одному сигналу не доверяют в одиночку. Документ оценивается по четырём независимым слоям, и слои перекрёстно проверяют друг друга. Обойдя один, вы почти наверняка споткнётесь о другой.
Эшелонированная защита
Подделка изображения проскочила пиксельную форензику, но не происхождение; подделка PDF проскочила метаданные, но не геометрию текстового слоя. Разные атаки, разные растяжки — это перекрытие и делает свёртку трудной для обхода.
Объяснимо, а не чёрный ящик
К каждому вердикту прилагаются сигналы, которые за ним стоят: какой слой сработал, что он измерил, какие координаты и метрики. Вы аудируете рассуждение, а не число, — именно это делает результат защитимым в кредитном или KYC-решении.
Честно про ограничения
Настойчивый человек, который вычистит метаданные и пересоберёт PDF с нуля, обойдёт любой скринер. Ровно поэтому на выходе — калиброванная оценка риска, а последним словом всегда остаётся «подтвердите у эмитента».
Подлинные документы, которые мы подделали сами для этой демонстрации. Персональные данные скрыты, метаданные изображений очищены перед публикацией; показанные оценки и сигналы — ровно те, что вернул живой конвейер при слепой отправке файлов. Проверки метаданных, структуры и геометрии текстового слоя не зависят от эмитента, поэтому происхождение самих документов на суть разбора не влияет.
Если сомневаетесь — сделайте так
Скриншот из мобильного банка, чек терминала, бумажная квитанция или PDF из личного кабинета — эти четыре привычки ловят подавляющее большинство подделок. Ни одна из них не требует программ.
Не читайте только итоговую сумму — сверьте её со всем остальным на странице. В выписке каждый остаток должен равняться предыдущему плюс-минус эта строка. В чеке сумма и комиссия должны сойтись с новым остатком. Подделыватель почти всегда меняет одну цифру и забывает про итоги ниже — это самый надёжный признак, который видно глазом.
У каждого банка и оператора своя форма кода: длина, регистр, набор символов, иногда префикс с датой. Код в другом регистре, не той длины или одинаковый в двух якобы разных переводах — красный флаг. У кассового чека проверьте ФН, ФД и ФП: их можно пробить в приложении «Проверка чека» ФНС.
Скриншот и фотографию можно отредактировать, а исходник отправитель заново не выпустит. Попросите сам чек из приложения банка, выписку, скачанную из личного кабинета, или push-уведомление. И главное — проверьте поступление на своей стороне: только получатель может подтвердить, что деньги пришли.
Если фотография выглядит отредактированной, попросите переснять: другой угол, стол или рука в кадре, короткое видео с проездом по документу. Правки и вставки редко переживают вторую съёмку — свет, перспектива и блики не совпадут дважды, тогда как подлинный документ воспроизводится идеально. Отправителю это стоит десяти секунд, а подделать по требованию очень трудно.
Почему это важно
Независимые цифры регулятора и Росфинмониторинга. Поддельный документ стоит в центре почти любой схемы — от «чека о переводе» на маркетплейсе до выписки, поданной на кредит.
Объём операций без добровольного согласия клиентов за 2025 год вырос на 6,4%, а их количество — на 31,2%, до 1,5 млн операций.
Банк России, 2025
Из похищенного в 2025 году клиентам вернули 1,73 млрд рублей — против 9,9% годом ранее.
Банк России, 2025
Столько операций без согласия клиента прошло через Систему быстрых платежей за 2025 год; ещё 10,6 млрд рублей ушло переводами по счетам.
Банк России, 2025
18,3 млрд операций — в полтора раза больше, чем годом ранее. Это и есть поверхность, на которой живут поддельные чеки о переводе.
Банк России, 2025
В крупных банках доля похищенных кредитных средств выросла до 37% от общего объёма хищений против 25% в 2023 году.
Банк России, 2024
За 2025 год объём операций физлиц с признаками дропов вырос в 1,7 раза.
Росфинмониторинг, 2025
Источники: Банк России («Обзор операций, совершённых без согласия клиентов»), Росфинмониторинг. Данные 2024–2025 гг.
Покрытие
Универсальные слои — метаданные, происхождение, пиксельная форензика и арифметика сумм — работают на любом документе, снятом или цифровом, независимо от эмитента. Поверх них добавлены правила формата под российские платёжные рельсы и кассовые чеки по 54-ФЗ.
Четыре независимых слоя. Метаданные: у PDF — строки Producer и Creator, дата изменения, число инкрементальных сохранений, наличие подписи; у изображений — следы фоторедакторов в EXIF/XMP и метка IPTC/C2PA, которую встроенные AI-редакторы смартфонов ставят в любой отредактированный кадр. Структура: дерево объектов PDF, число страниц, подозрительное активное содержимое. Содержание: сходимость остатков по строкам выписки и арифметика «сумма + комиссия = остаток», плюс проверки формата номера операции, валюты, дат и написания имён. Пиксельная форензика: ELA, карта двойного сжатия JPEG и однородность шума. Четыре шкалы сводятся в одну оценку от 0 до 100.
Нет — и никакой публичный сервис не может: открытого API для проверки чужой транзакции не существует. Мы проверяем другое: соответствует ли документ ожидаемому формату (форма номера операции, написание валюты, раскладка дат, формулировки) и не выдают ли правку его собственные метаданные или арифметика. Это сильные сигналы против наивных подделок, но не замена подтверждению у банка.
PDF, JPEG и PNG до 15 МБ. Выписка разбирается полнее всего оригинальным PDF от банка — тогда читается структура документа. Чеки и квитанции работают и как скриншот, и как фотография бумаги. Обычную фотографию, которая документом не является, сервис распознаёт и отправляет в детектор изображений.
Нет. Распознавание текста, классификация и извлечение полей выполняются локально, внутри нашего контура, — никаких внешних языковых моделей и облачных OCR.
Это риск-скринер, а не заключение о мошенничестве. Проверка сходимости остатков ловит подавляющее большинство наивных правок — почти никто не пересчитывает running balance, изменив одну строку. Слой метаданных ловит пересохранение через потребительский PDF-редактор, пиксельная форензика — грубые вставки. Но подготовленный человек, который отредактирует исходник, пересчитает суммы и переиздаст файл через настоящий генератор PDF, скринер обойдёт. Подозрительный документ всегда стоит подтвердить у банка или оператора.
ИИ-репетитор для школьников. Проверяет домашку по фото, объясняет сложные темы и учит думать самостоятельно.
Бесплатный детектор изображений. Определяет AI-генерацию, подмену лица и фотомонтаж за считанные секунды.
Детектор синтезированной речи. Три независимых канала: два нейросетевых классификатора и физические эвристики вокодера.
AI-анализ коммерческих договоров. Находит риски, проверяет ссылки на законы и дает рекомендации по доработке.
Разработчик сервиса – ООО "ЭппКрафт", продукты которого зарегистрированы в реестре отечественного ПО.
Для связи по вопросам сотрудничества, подключения API и сопровождения свяжитесь с нами по почте support@appcraft.pro