Valse loonstroken passeren visuele controle — structurele forensiek niet
HR-teams, kredietanalisten en verhuurders accepteren loonstrook-PDF's als inkomensbewijs. Fraudeurs maken deze documenten na in Microsoft Word, verhogen het salaris en exporteren als PDF. Visuele controle ziet niets — analyse van de bestandsstructuur wel.
HTPBE? analyseert de structuurlaag van het PDF-bestand — de laag die alle wijzigingen registreert, ook onzichtbare. Wij inspecteren geen hologrammen, telefoonfotos of biometrie. Als uw fraudeprobleem digitaal vervalste of gemanipuleerde loonstrook-PDF's betreft, zijn wij het meest specifieke instrument.
Wanneer HTPBE? INCONCLUSIVE teruggeeft voor een loonstrook, hangt de interpretatie af van de context: voor een groot bedrijf (AFAS, Exact, Visma Raet) is INCONCLUSIVE een sterk fraudesignaal — echte loonstroken hebben de handtekening van salarissoftware.
Één REST-aanroep, één deterministisch oordeel
Dien het PDF in. De API geeft INTACT, MODIFIED of INCONCLUSIVE terug met benoemde markeringen — in ongeveer drie seconden.
Hoe valse loonstroken er werkelijk uitzien
Drie echte fraudepatronen gedetecteerd op het niveau van de PDF-structuurlaag.
Vervalsing in Microsoft Word
Geen echte werkgever betrokken. De kandidaat maakt de loonstrook na in Word met het logo van het beoogde bedrijf, voert een verhoogd salaris in en exporteert als PDF. Het Producer-veld toont Microsoft Word — niet de salarissoftware (AFAS, Exact, Visma Raet, NMBRS) van echte loonstroken.
Echte loonstrook na uitgifte gewijzigd
De kandidaat heeft een echte loonstrook, maar het salaris is onvoldoende voor de gewenste lening of huur. Hij opent het PDF in een editor, wijzigt het bedrag en slaat opnieuw op. De xref-tabel toont een incrementele update — onweerlegbaar structureel bewijs.
Online generator zonder echte werkgever
Webdiensten maken loonstroken op aanvraag met elke gewenste werkgever en salaris. Het Producer-veld verraadt Chrome Headless, Puppeteer of wkhtmltopdf — nooit echte bedrijfssalarissoftware.
De omvang
Waarom bestaande controles dit missen
KYC-platforms verifiëren de identiteit. Niet het bestand.
OCR leest de bedragen. OCR leest niet de herkomst van het PDF.
KYC-platforms (IDnow, Onfido, iDenfy) extraheren gegevens via OCR en verifiëren identiteiten — ze kunnen niet bepalen of het PDF afkomstig is van de salarissoftware van de werkgever of op een desktop is gemaakt. Bankdata-API's (Klarna Open Banking, Nordigen, Salt Edge) sturen rekeninggegevens rechtstreeks van de bank — nuttig, maar dekt de loonstrook als document niet. HTPBE? analyseert de bestandsstructuur en produceert structurele fraudesignalen vóór de kredietbeslissing.
Vijf forensische lagen, één deterministisch oordeel
Elk PDF doorloopt dezelfde structuurpipeline — zonder modeltraining of te configureren drempelwaarden.
Metadataanalyse
Tijdstempels, Producer- en Creator-velden, XMP-metadata.
Bestandsstructuur
xref-tabellen, trailerketen, incrementele updates.
Digitale handtekeningen
Integriteit van de handtekeningketen en wijzigingen na ondertekening.
Inhoudsintegriteit
Lettertypen, objecten, ingesloten inhoud, pagina-assemblage.
Oordeel met markeringen
INTACT / MODIFIED / INCONCLUSIVE met benoemde markeringen per bevinding.
Loonstroken en inkomensbewijzen die wij controleren
Elk vermeld type wordt geanalyseerd op structuurlagniveau — niet als gerenderde afbeelding.
Detectiemogelijkheden
Deterministische structuursignalen. Geen probabilistisch scoren.
Producer-handtekening salarissoftware
Echte loonstroken van grote werkgevers hebben de Producer-handtekening van AFAS, Exact, Visma Raet, NMBRS of vergelijkbare systemen. Een Producer-veld met Word, LibreOffice of Chrome Headless wijst op desktop-creatie.
Spoor van incrementele update
Een schone export uit salarissoftware bevat slechts één xref-tabel. Elke heropening in een PDF-editor en opnieuw opslaan voegt een tweede xref toe — structureel bewijs van wijziging na uitgifte.
Digitale handtekeningketen
Veel Nederlandse werkgevers ondertekenen loonstroken digitaal. Vervalste documenten hebben geen handtekening of een ongeldig gemaakte keten.
Tijdstempelafwijking
Op een echte loonstrook komen CreationDate en ModDate overeen of liggen ze dicht bij elkaar. Een verschil van meerdere dagen is een sterk signaal van bewerking na export.
Lettertype-subset divergentie
Echte loonstroken gebruiken consistente lettertype-subsets. Vervalsingen waarbij bedragen zijn gewijzigd, tonen vaak prefix-divergenties — kenmerk van samenstelling uit meerdere bronnen.
Beeldartefacten bij geplakte logo's
Logo's van websites geëxtraheerd en handmatig geplakt verschijnen als redundante beeldstromen met afwijkende compressiekenmerken — kenmerkende vingerafdruk van een vervalsing.
Twee HTTP-aanroepen om elke loonstrook te controleren
Kopers kunnen deze sectie overslaan — voor ontwikkelaars beperkt de integratie zich tot twee HTTP-aanroepen.
Stap 1 — PDF indienen
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/loonstrook.pdf"}'Stap 2 — uitslag lezen
{
"id": "l1o2o3n4-5s6t7r8-9o0k-a1b2-c3d4e5f6a7b8",
"status": "modified",
"modification_confidence": "high",
"modification_markers": [
"Multiple cross-reference tables (incremental updates)",
"Known PDF editing tool detected"
],
"producer": "Adobe Acrobat Pro",
"creator": "AFAS Profit",
"creation_date": 1707091200,
"modification_date": 1708128000,
"has_digital_signature": false,
"xref_count": 2,
"has_incremental_updates": true
}Document gemaakt door AFAS Profit — institutionele bron. Twaalf dagen later heropend in Adobe Acrobat Pro en opnieuw opgeslagen, waardoor een tweede xref-tabel is toegevoegd. Uitslag: modified met hoge zekerheid.
Klantverhalen
Teams die documentfraude hebben gestopt
Compliance-, finance- en risicogroepen gebruiken HTPBE? om gemanipuleerde PDF's te detecteren voordat ze kostbare fouten worden.
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.
Veelgestelde vragen
modified met de bijbehorende markering.Gespecialiseerde pagina's en gerelateerde gidsen
Valse loonstrook detectie
Gespecialiseerde pagina — forensische analyse van Nederlandse loonstroken.
Vals bankafschrift detectie
Zusterpagina — zelfde analyse voor bankafschriften.
Valse factuur detectie
Detectie van tampering in leveranciersfacturen.
Fake Pay Stub Detection (English)
Engelse versie van deze hub-pagina.
Beveilig uw workflow
Maak uw account aan — API-sleutel bij registratie, testomgeving bij elk plan.
Vanaf $15/mnd. Zonder binding. Op elk moment opzegbaar.