Projet ANR-14-CE28-0012 – IDFRAud : Un Framework Automatique et Opérationnel pour la Détection et le Profilage de Fraude sur l’Identité
Programme : Liberté et protection des citoyens et des résidents (DS0901) 2014
Année de financement : 2014
Coordinateur du projet : Monsieur Ahmad Montaser AWAL (AriadNEXT)
Partenaires : PME; Divers public; Divers public; Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires
Montant : 905433.0 euros
Date de début : 2014
Durée : 48 mois
Résumé : Etant donné l’ampleur de ses conséquences, la fraude sur l’identité représente un risque majeur pour la sécurité de notre société. Elle est associée à des fraudes minimes mais répétées (forfaits de téléphone, crédits de faible montant etc.) autant qu’aux crimes organisés et aux actions des terroristes. Plusieurs études officielles à travers le monde ont montré ces dernières années la croissance du nombre de faux documents d’identité. Avec la démocratisation d’Internet, un public toujours croissant a accès à des technologies avancées, ce qui peut expliquer la montée en puissance de ce phénomène, jusque dans ses aspects criminels. Les méthodes d’investigation traditionnelles sur les documents d’identité nécessitent la présence d’un expert, ce qui limite fortement leur utilisation dans nombre de cas, que ce soit dans les services de l’Administration, ou dans des services commerciaux. Les outils actuels de contrôle de pièces d’identité présentent quelques limitations, comme le fort taux de faux positifs, la focalisation sur des caractéristiques partielles des pièces (vérification seulement de la MRZ, ou bien seulement des contrôles UV etc.), et sont souvent incapables d’évoluer avec l’arrivée de nouvelles techniques. Dans ce contexte, l’informatique est utilisée de manière très limitée, pour du stockage de données et pour réaliser des tâches basiques. La première contribution du projet IDFRAud consiste à proposer l’automatisation de l’analyse de pièces d’identité et la vérification de leur intégrité. Notre analyse de pièce s’appuie sur trois processus : la classification, l’extraction des données, et la vérification de la pièce. Le module de classification vise à identifier la famille d’appartenance de la pièce (type, pays, version). Les deux approches basées sur l’image d’une part et basées sur le texte d’autre part seront combinées de manière à obtenir une classification fine. Une fois obtenue la classe de la pièce, son contenu texte sera extrait grâce à un pré-processing dépendant de cette classe, et à des méthodes de localisation et de reconnaissance. Le processus d’authentification forensique sera ensuite exécuté à la fois sur la représentation du texte et de l’image de la pièce. Les trois processus mentionnés précédemment s’appuient sur un ensemble de règles qui sont externalisées de manière formelle afin de faciliter leur gestion, et de garantir leur évolutivité. Cela nous amène à la seconde contribution de IDFRAud : un module de gestion des connaissances sur les pièces d’identité. Il permet d’organiser intelligemment les règles d’analyse des pièces d’identité afin de faciliter l’insertion et la modification d’une règle, et d’assurer la cohérence globale des tests. L’information sur les pièces d’identité provenant de registres publics (comme Prado) peut être facilement intégrée à la solution grâce à cette couche de gestion des connaissances. Plusieurs études ont montré le côté organisé des activités de fraude sur les pièces d’identité, et la progression du marché noir associé. Par suite, le troisième objectif du projet IDFRAud est d’adresser le problème de la détection de lien forensique, et de proposer un moteur d’analyse automatique qui puisse s’appliquer en permanence sur la base des faux documents. Des méthodes d’analyse de cluster seront utilisées pour découvrir les relations entre des fausses pièces d’identités dans l’environnement multidimensionnel de leurs caractéristiques. Ce module d’extraction de pattern sera couplé à un mécanisme de visualisation adapté de manière à faciliter la compréhension et l’analyse des groupes de cas de fraudes liés les uns aux autres qui auront été extraits. Il est utile de mentionner que le module de gestion des connaissances de IDFRAud permettra une exploitation simple et directe de toutes les nouvelles règles de contrôle suggérées via le module d’analyse et de vérification des pièces.