Technologie
Technologie-ÜbersichtImage Trust LayerDocument Trust LayerAudio Trust LayerInformation Trust LayerSource VerificationProdukte
Fraud ScannerSafeCamSafeMicGardioBranchen
VersicherungBanking & KYCBehördenMedien & PresseHR & SpesenVerteidigungRessourcen
BlogCase StudiesAPI-DokumentationPreisePressebereichUnternehmen
Über unsJobsKontaktDer Information Trust Layer ist VAARHAFTs kontextueller Intelligence Layer, der über visuelle Forensik hinausgeht: agentische Verifizierung, Geolocation Prediction, strukturierte Datenextraktion und Content Moderation. Autonome Plausibilitätsprüfungen erkennen, was Pixel-Analyse allein nicht kann.
Jedes Modul fügt eine Ebene kontextuellen Verständnisses jenseits visueller Forensik hinzu. Proprietäre Modelle für Content-Klassifikation, deterministische Algorithmen für Datenextraktion und Agentic AI für autonome Plausibilitätsverifizierung. Alles über einen einzigen Endpoint.
Prognostiziert den geografischen Ursprung eines Bildes allein aus dem Pixelinhalt, keine Metadaten erforderlich. Proprietäres Modell, trainiert auf globalen geospatialen Features zur Standort-Plausibilitätsprüfung.
Autonome KI-Agenten verifizieren Dokumentenangaben gegen externe Quellen in Echtzeit. OSINT-gestützte Hintergrundverifizierung von Unternehmen, Adressen und Finanzdaten ohne menschliches Eingreifen.
Extrahiert strukturierte Daten aus Dokumenten: Rechnungsbeträge, Daten, Adressen, Steuer-IDs und Einzelpositionen. Deterministische Extraktions-Pipeline.
Identifiziert Darstellungen Minderjähriger in hochgeladenen Medien für Content-Safety-Compliance. Proprietäres Klassifikationsmodell zur Altersgruppen-Schätzung in visuellem Content.
Erkennt Nacktheit und expliziten Content in hochgeladenen Bildern für automatisierte Content Moderation. Proprietäres Modell mit konfigurierbaren Severity-Schwellenwerten.
Erkennt und dekodiert eingebettete QR-Codes, URLs und Hyperlinks in Dokumenten und Bildern. Identifiziert potenzielle Phishing-Links, bösartige Redirects und verdächtige eingebettete Ziele.
Extrahiert und validiert Telefonnummern aus Dokumenten und Bildern. Deterministische PII-Erkennung für Compliance-Workflows, Kontaktverifizierung und Fraud-Pattern-Analyse.
Visuelle Forensik erkennt, was verändert wurde. Der Information Trust Layer versteht, ob das Behauptete plausibel ist. Ein agentischer Verifikations-Layer, der Dokumenteninhalte autonom gegen reale Datenquellen abgleicht.
Contextual Plausibility
Geht über Pixel-Level-Analyse hinaus und prüft, ob der Inhalt eines Dokuments intern konsistent und extern plausibel ist.
Agentic Verification
Autonome KI-Agenten führen mehrstufige Verifizierungs-Workflows aus: Abfragen externer Register, Karten und Datenbanken ohne menschliches Prompting.
Structured Data Extraction
Deterministische OCR-Pipelines extrahieren strukturierte Felder aus Dokumenten und ermöglichen automatische Validierung von Beträgen, Daten und Identifikatoren.
Content Safety Classification
Proprietäre Modelle zur Erkennung von Minderjährigen, Nacktheit und eingebetteten Bedrohungen. Content Moderation als integrierter Layer, nicht als separater Service.
Eine mehrstufige Orchestrierungs-Pipeline, die deterministische Extraktion, proprietäre Klassifikationsmodelle und agentische Verifikations-Workflows kombiniert. Jedes Modul liefert strukturierte Signale, die zu einer einheitlichen Trust-Bewertung aggregiert werden.
Ein perfekt gefälschtes Dokument kann jeden visuellen Forensik-Test bestehen. Der Information Trust Layer fügt eine zweite Dimension hinzu: Autonome Agenten, die prüfen, ob die Behauptungen in einem Dokument wahr sind, nicht nur, ob das Dokument authentisch aussieht.
Jeder agentische Check führt einen mehrstufigen Verifizierungs-Workflow gegen externe Datenquellen in Echtzeit aus. Kein menschliches Eingreifen, kein manuelles OSINT. Das System entscheidet, was verifiziert wird und wie.
Verifiziert, dass das ausstellende Unternehmen existiert, aktiv ist und mit der angegebenen Registrierungsnummer in offiziellen Handelsregistern übereinstimmt.
Gleicht angegebene Adressen gegen Google Maps und Postdatenbanken ab. Validiert, dass die Adresse existiert und für den Dokumententyp plausibel ist.
Rechnet Einzelpositionen, Steuersätze und Gesamtbeträge aus extrahierten OCR-Daten nach. Erkennt arithmetische Inkonsistenzen, die auf manuelle Betragsmanipulation hindeuten.
Vergleicht abgerechnete Beträge mit bekannten Gebührentabellen und Tarifen. Identifiziert Posten, die von der Standardpreisgestaltung für die beanspruchte Leistung abweichen.
Vergleicht Angaben über mehrere eingereichte Dokumente hinweg. Erkennt Widersprüche in Daten, Beträgen, Adressen oder Identifikatoren innerhalb eines Dokumenten-Sets.
Kontextuelle Verifizierung kann sich nicht auf saubere, strukturierte Eingaben verlassen. Reale Dokumente kommen als Scans, Fotos, komprimierte PDFs und unscharfe Smartphone-Aufnahmen. Unsere Extraktions- und Verifikations-Pipeline ist für diese Bedingungen gehärtet.
Agentische Checks laufen gegen Live-Quellen (Register, Karten, Datenbanken) und verarbeiten Timeouts, uneindeutige Ergebnisse und partielle Matches gracefully.
Vollständiges Deployment auf Kunden-Infrastruktur. Docker-Container, Kubernetes-ready, Air-Gapped-Betrieb. Agentische Checks routen über kundenkontrollierten Egress.
Ein einzelner REST-Endpoint für alle sieben Module. Module pro Request auswählen, strukturiertes JSON mit Per-Module Confidence Scores und Verifikationsergebnissen erhalten.
Autonome Agent-Runtime verwaltet mehrstufige Verifikations-Workflows. Parallele Ausführung, Retry-Logik und graceful Degradation bei nicht erreichbaren externen Quellen.
End-to-End-Verarbeitung inklusive OCR-Extraktion, agentischer Verifizierung gegen externe Quellen und aggregierter JSON-Response.
Zero-Retention-Architektur: Dokumente werden im Arbeitsspeicher verarbeitet und sofort nach der Analyse verworfen. Keine Kundendaten werden gespeichert, protokolliert oder aufbewahrt.
Agentische Checks verbinden sich mit Handelsregistern, Geolocation-Services, Postdatenbanken und Gebührentabellen-Repositories. Konfigurierbare Source-Priorität pro Kunde.
Visuelle Forensik erkennt manipulierte Pixel. Der Information Trust Layer erkennt manipulierte Bedeutung. Autonome Verifizierung, ob Dokumentenbehauptungen wahr sind, nicht nur, ob sie authentisch aussehen.
Keine statischen Rule-Engines. Autonome Agenten entscheiden, was verifiziert wird und wie, adaptiv je Dokumententyp. Mehrstufiges Reasoning gegen Live-Datenquellen ohne menschliches Eingreifen.
Geolocation, OCR, Content Moderation und agentische Verifizierung, alles über einen einzigen Endpoint. Keine separaten Vendor-Integrationen, keine Daten-Duplikation über Services hinweg.
Entwickelt und gehostet in Deutschland. Zero-Retention-Architektur: Alle Daten werden im Arbeitsspeicher verarbeitet und sofort gelöscht. Vollständig audit-fähig, EU AI Act konform, kein Drittanbieter-Datenabfluss.
Extraktions- und Verifikations-Pipelines getestet auf gescannten Kopien, Smartphone-Fotos, komprimierten PDFs und degradierten Dokumenten. Produktions-Genauigkeit, nicht Labor-Genauigkeit.
Konzipiert für den Einsatz zusammen mit Image Trust Layer und Document Trust Layer. Visuelle Forensik plus kontextuelle Intelligenz: zwei Dimensionen von Vertrauen in einer einzigen Fraud Scanner Pipeline.
Der Information Trust Layer ist die kontextuelle Intelligence Engine des VAARHAFT Fraud Scanners, verfügbar als fully managed API. Ergänzt visuelle forensische Analyse um agentische Verifizierung, Datenextraktion und Content Moderation.
{
"suspicion_level": "Yellow",
"Files": {
"invoice.pdf": {
"file_level_analyses": { "plausibility": {
"handelsregister_verification": { "names_match": true, … },
"page_number_consistency": { "is_consistent": true }
} },
"items": [ { "analyses": { "plausibility": {
"document_deep_analysis": { "math_correct": true, "goae_plausible": false },
"qr_code_analysis": { "qr_detected": true, … }
} } } ]
}
},
"cross_file_analyses": { … },
"agenticRecommendation": { … },
"tokensConsumed": 18
}
Visuelle Forensik erkennt, was an den Pixeln verändert wurde. Kontextuelle Verifizierung prüft, ob die Behauptungen in einem Dokument plausibel sind: ob das ausstellende Unternehmen existiert, die Adresse real ist und die Beträge aufgehen. Ein perfekt gefälschtes Dokument kann jeden visuellen Test bestehen. Der Information Trust Layer erkennt es über den Inhalt.
Autonome KI-Agenten führen mehrstufige Verifizierungs-Workflows gegen externe Datenquellen in Echtzeit aus: Handelsregister, Karten- und Postdatenbanken, Gebührenordnungen und Querverweise über ganze Dokumenten-Sets. Das System entscheidet selbst, was und wie geprüft wird, ohne menschliches Eingreifen oder manuelle OSINT-Recherche.
Mehr als 10 externe Quellen, darunter offizielle Handelsregister, Geolocation- und Postdatenbanken sowie Gebührenordnungs-Verzeichnisse. Die Quellen-Priorität ist pro Kunde konfigurierbar, On-Premise-Deployments leiten alle Prüfungen über kundenkontrollierten Egress.
Ein proprietäres Modell sagt den geografischen Ursprung eines Bildes allein aus dem Pixelinhalt vorher, auf Basis globaler geospatialer Merkmale. Das ermöglicht Standort-Plausibilitätsprüfung, selbst wenn EXIF-Daten fehlen, entfernt oder gezielt manipuliert wurden.
Ja. Proprietäre Modelle erkennen Darstellungen von Minderjährigen und Nacktheit, deterministische Module dekodieren QR-Codes, Links und Telefonnummern, um Phishing-Versuche und PII zu markieren. Content Moderation läuft als integrierter Layer im selben API-Call, nicht als separater Service.
Die End-to-End-Latenz liegt unter 3 Sekunden inklusive externer Quellen-Verifizierung, alle Prüfungen laufen parallel. Die Architektur ist zero-retention: Dokumente werden im Speicher verarbeitet und sofort verworfen. In Deutschland gehostet und EU-AI-Act-konform.
Jedes VAARHAFT-Produkt baut auf derselben proprietären Technologiebasis auf: fünf spezialisierte Trust Layer für Bilder, Dokumente, Audio, kontextuelle Informationen und Capture-Time-Quellenverifikation. Gemeinsam bilden sie die technologische Basis der VAARHAFT Trust Suite.
Verifiziert Dokumenteninhalte durch agentische Plausibilitätsprüfungen.
Buchen Sie eine Demo und sehen Sie, wie kontextuelle Verifizierung erkennt, was visuelle Forensik allein übersieht. Wir zeigen Ihnen agentische Checks, OCR-Extraktion und Deployment-Optionen.
