Fałszywe paski wynagrodzeń przechodzą kontrolę wzrokową — analiza strukturalna nie
Zespoły HR, analitycy kredytowi i zarządcy nieruchomości przyjmują paski wynagrodzeń PDF jako dowód dochodu. Oszuści odtwarzają te dokumenty w Microsoft Word, zawyżają wynagrodzenie i eksportują jako PDF. Kontrola wizualna nic nie wykrywa — analiza struktury pliku owszem.
HTPBE? analizuje warstwę strukturalną pliku PDF — tę, która rejestruje wszystkie modyfikacje, nawet niewidoczne. Nie sprawdzamy hologramów, zdjęć z telefonu ani biometrii. Jeśli Twój problem z fraudem dotyczy cyfrowo sfałszowanych lub zmanipulowanych pasków wynagrodzeń PDF, jesteśmy najbardziej specjalistycznym narzędziem.
Gdy HTPBE? zwraca INCONCLUSIVE dla paska wynagrodzenia, interpretacja zależy od kontekstu: w przypadku dużej firmy (Comarch, Sage HR, Enova) INCONCLUSIVE jest silnym sygnałem fraudu — prawdziwe paski mają podpis oprogramowania kadrowego.
Jedno wywołanie REST, jeden deterministyczny werdykt
Prześlij PDF. API zwraca INTACT, MODIFIED lub INCONCLUSIVE z nazwanymi markerami — w około trzy sekundy.
Jak naprawdę wyglądają fałszywe paski wynagrodzeń
Trzy rzeczywiste wzorce fraudu wykrywane na poziomie warstwy strukturalnej PDF.
Fałszerstwo w Microsoft Word
Brak prawdziwego pracodawcy. Kandydat odtwarza layout w Word z logo docelowej firmy, wpisuje zawyżone wynagrodzenie i eksportuje jako PDF. Pole Producer pokazuje Microsoft Word, nie oprogramowanie kadrowe (Comarch, Sage, Enova, Symfonia Kadry).
Prawdziwy pasek zmodyfikowany po wystawieniu
Kandydat ma prawdziwy pasek, ale wynagrodzenie nie wystarczy na wnioskowany kredyt lub wynajem. Otwiera PDF w edytorze, zmienia kwotę i ponownie zapisuje. Tabela xref ujawnia aktualizację przyrostową — niezbity dowód strukturalny.
Generator online bez prawdziwego pracodawcy
Serwisy webowe tworzą paski wynagrodzeń na żądanie z dowolną firmą i kwotą. Pole Producer zdradza Chrome Headless, Puppeteer lub wkhtmltopdf — nigdy korporacyjne oprogramowanie kadrowe.
Skala problemu
Dlaczego obecne kontrole to omijają
Platformy KYC weryfikują tożsamość. Nie weryfikują pliku.
OCR odczytuje kwoty. Nie odczytuje pochodzenia PDF.
Platformy KYC (Veriff, IDnow, Jumio) wyodrębniają dane przez OCR i weryfikują tożsamości — nie mogą określić, czy PDF pochodzi z oprogramowania kadrowego pracodawcy, czy został stworzony na pulpicie. Bankowe API otwartych danych (Salt Edge, Nordigen, Plaid) przesyłają dane konta bezpośrednio z banku — przydatne, gdy wnioskodawca wyrazi zgodę, ale wiele fraudulentnych wniosków przybywa jako PDF. HTPBE? analizuje strukturę pliku i dostarcza strukturalne sygnały fraudu przed decyzją kredytową.
Pięć warstw forensycznych, jeden deterministyczny werdykt
Każdy PDF przechodzi przez ten sam pipeline strukturalny — bez trenowania modeli ani progów do konfigurowania.
Analiza metadanych
Znaczniki czasu, pola Producer i Creator, metadane XMP.
Struktura pliku
Tabele xref, łańcuch trailera, aktualizacje przyrostowe.
Podpisy cyfrowe
Integralność łańcucha podpisu i modyfikacje po podpisaniu.
Integralność treści
Czcionki, obiekty, osadzona treść, składanie stron.
Werdykt z markerami
INTACT / MODIFIED / INCONCLUSIVE z nazwanymi markerami dla każdego ustalenia.
Paski wynagrodzeń i dokumenty dochodowe, które weryfikujemy
Każdy wymieniony typ jest analizowany na poziomie warstwy strukturalnej pliku — nie jako renderowany obraz.
Możliwości wykrywania
Deterministyczne sygnały strukturalne. Żadnego probabilistycznego scoringu.
Podpis Producer oprogramowania kadrowego
Prawdziwe paski dużych pracodawców mają podpis Producer Comarch, Sage HR, Enova, Symfonia lub podobnych systemów. Pole Producer zawierające Word, LibreOffice lub Chrome Headless wskazuje na tworzenie na pulpicie.
Ślad aktualizacji przyrostowej
Czysty eksport z oprogramowania kadrowego zawiera tylko jedną tabelę xref. Każde ponowne otwarcie w edytorze PDF i zapisanie dodaje drugą xref — strukturalny dowód modyfikacji po wystawieniu.
Łańcuch podpisu cyfrowego
Wielu polskich pracodawców podpisuje paski cyfrowo. Sfałszowane dokumenty nie mają podpisu lub mają unieważniony łańcuch.
Odchylenie znacznika czasu modyfikacji
Na prawdziwym pasku ModDate jest zgodny lub bliski CreationDate. Różnica kilku dni na pasku przedstawionym jako świeżo wystawiony to silny sygnał edycji po eksporcie.
Rozbieżność podzbiorów czcionek
Prawdziwe paski używają spójnych podzbiorów czcionek. Fałszerstwa ze zmienionymi kwotami często wykazują rozbieżności prefiksów — charakterystyczne dla kompozycji z wielu źródeł.
Artefakty obrazu w wklejonych logotypach
Logo wyodrębnione ze stron internetowych i wklejone ręcznie pojawiają się jako nadmiarowe strumienie obrazu z różnymi charakterystykami kompresji — charakterystyczny odcisk palca fałszerstwa.
Dwa wywołania HTTP do weryfikacji każdego paska wynagrodzenia
Kupujący mogą pominąć tę sekcję — dla programistów integracja sprowadza się do dwóch wywołań HTTP.
Krok 1 — przesłanie PDF
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/pasek-wynagrodzenia.pdf"}'Krok 2 — odczyt werdyktu
{
"id": "p1a2s3e4-5k6w7y8-9n0a-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": "Comarch ERP Optima",
"creation_date": 1707091200,
"modification_date": 1708128000,
"has_digital_signature": false,
"xref_count": 2,
"has_incremental_updates": true
}Dokument wygenerowany przez Comarch ERP Optima — źródło instytucjonalne. Dwanaście dni później ponownie otwarty w Adobe Acrobat Pro i zapisany, dodając drugą tabelę xref. Werdykt: modified z wysokim poziomem pewności.
Opinie klientów
Zespoły, które powstrzymały fraud dokumentowy
Zespoły compliance, finansów i ryzyka używają HTPBE? do wykrywania zmanipulowanych PDF-ów, zanim staną się kosztownymi błędami.
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.
Często zadawane pytania
modified z odpowiednim markerem.Wyspecjalizowane strony i powiązane przewodniki
Wykrywanie fałszywego paska wynagrodzeń
Wyspecjalizowana strona — analiza forensyczna polskich pasków wynagrodzeń.
Wykrywanie fałszywego wyciągu bankowego
Strona siostrzana — ta sama analiza dla wyciągów bankowych.
Fake Pay Stub Detection (English)
Angielska wersja tej strony hub.
Zabezpiecz swój workflow
Utwórz konto — klucz API przy rejestracji, środowisko testowe na każdym planie.
Od $15/mies. Bez zobowiązań. Anuluj w dowolnym momencie.