Le bollette PDF false superano le verifiche KYC — non l’analisi strutturale
Le piattaforme KYC, le banche e i gestori di locazioni accettano bollette di luce, gas, acqua e telefonia come prove di residenza. I truffatori fabbricano questi documenti in Word o li generano con servizi online. L'analisi forense strutturale rileva lo strumento di creazione e ogni modifica.
HTPBE? analizza lo strato strutturale del file PDF — quello che rivela lo strumento di creazione e le modifiche post-emissione. Non verifichiamo i dati presso i fornitori di servizi. La combinazione con verifiche di residenza complementari rafforza il rilevamento.
Una chiamata REST, un verdetto deterministico
Invia la bolletta PDF. L'API restituisce INTACT, MODIFIED o INCONCLUSIVE — in circa tre secondi.
Come si presentano le bollette false
Tre meccanismi reali di falsificazione bollette rilevati nella struttura del PDF.
Bolletta creata in Word con template scaricato
Il truffatore scarica un template di bolletta Enel, ENI o TIM, sostituisce nome e indirizzo ed esporta in PDF. Il campo Producer indica Word o LibreOffice.
Bolletta autentica con indirizzo modificato
Una bolletta reale viene modificata in un editor PDF per sostituire l'indirizzo. La tabella xref rivela un aggiornamento incrementale — prova strutturale di manipolazione.
Generatore di bollette online
Servizi web generano bollette che imitano il formato dei grandi fornitori. Il campo Producer rivela Chrome Headless o un convertitore PDF.
L'entità del fenomeno
Perché le verifiche KYC non bastano
Le piattaforme KYC leggono i dati di residenza. Non rilevano se il PDF è stato modificato.
L'OCR estrae nome e indirizzo. Non legge l'origine del PDF.
Le piattaforme KYC (Onfido, Jumio, Sumsub) estraggono dati tramite OCR per verificare la coerenza — non possono determinare se il PDF proviene dal sistema di fatturazione del fornitore o è stato fabbricato su un PC. HTPBE? analizza la struttura binaria del file e produce segnali forensi deterministici prima della decisione KYC.
Cinque strati forensi, un verdetto deterministico
Ogni PDF passa attraverso la stessa pipeline strutturale.
Analisi dei metadati
Timestamp, Producer, Creator, XMP.
Struttura del file
Tabelle xref, aggiornamenti incrementali.
Firme digitali
Integrità della catena di firma.
Integrità del contenuto
Font, oggetti, assemblaggio delle pagine.
Verdetto con marcatori
INTACT / MODIFIED / INCONCLUSIVE.
Bollette che verifichiamo
Ogni tipo viene analizzato a livello strutturale.
Capacità di rilevamento
Segnali strutturali deterministici.
Firma Producer non istituzionale
Le bollette autentiche di Enel, ENI, TIM, Vodafone e altri portano la firma Producer dei loro sistemi di fatturazione. Word o un generatore online segnalano una falsificazione.
Aggiornamenti incrementali
Una bolletta autentica ha solo una tabella xref. Qualsiasi modifica di indirizzo o importo aggiunge una seconda — prova di manipolazione.
Scarto di timestamp
Uno scarto sospetto tra CreationDate e ModDate è un segnale forte.
Divergenza di font
Gli indirizzi o gli importi modificati mostrano spesso divergenze di font rivelatrici.
Artefatti logo del fornitore
I loghi dei fornitori estratti dal web e incollati manualmente appaiono come flussi di immagini ridondanti.
Struttura QR code
Alcune bollette autentiche contengono QR code collegati ai sistemi del fornitore. Le falsificazioni riproducono il QR visivamente ma senza struttura coerente.
Due chiamate HTTP per verificare qualsiasi bolletta PDF
L'integrazione si riduce a due chiamate HTTP.
Passo 1 — inviare la bolletta
curl -X POST https://api.htpbe.tech/v1/analyze \
-H "Authorization: Bearer $HTPBE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url": "https://your-storage/bolletta-enel.pdf"}'Passo 2 — leggere il verdetto
{
"id": "b0ll3tt-1234-5678-abcd-ef0123456789",
"status": "inconclusive",
"modification_confidence": "none",
"modification_markers": [],
"producer": "Microsoft Word",
"xref_count": 1
}Bolletta creata in Microsoft Word — mai il sistema di fatturazione di Enel. Verdetto: inconclusive con Producer non istituzionale — segnale forte di falsificazione.
Testimonianze clienti
Team che hanno eliminato la frode nelle prove di residenza
I team KYC, banche e gestori di locazioni usano HTPBE? per rilevare bollette false.
Caught an invoice where the total had been changed by less than a thousand dollars. Without this I would have approved it without a second look.
Sarah M.
AP Manager
United States
We had three applicants in the same week with bank statements that looked completely fine. Two of them were flagged as modified. You simply cannot see this by reading the document — it is in the file structure.
Lars V.
Risk Analyst, Online Lending
Netherlands
Salary slips were coming with altered figures. We identified two problematic files before the placement was finalised.
Priya K.
HR Operations Lead
India
Since we started checking documents this way, we stopped two applications early in the process that would have been very difficult to reverse later.
Julien R.
Fraud Analyst, Fintech
France
Some applicants were sending PDFs that looked authentic but had been edited in ways not visible to the eye. We now ask for verified originals when something is flagged. Already saved us from a few bad decisions.
Marta S.
Compliance Coordinator
Spain
One invoice was caught because there was a mismatch between the document dates and structure. That particular case would have cost us significantly.
Tariq A.
Finance Manager
United Arab Emirates
Pricing
Self-serve plans. No sales call, no procurement process.
Starter
$15/mo
30 checks/mo
Manual spot-checks and integration testing
Growth
$149/mo
350 checks/mo
Active document processing pipelines
Pro
$499/mo
1,500 checks/mo
High-volume automation and API integrations
Enterprise (unlimited, on-premise available) — see full pricing and docs
API key on signup. Free test environment on every plan. No card required.
Domande frequenti
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