Een valse loonstrook ziet er net zo uit als een echte — totdat je de bestandsstructuur leest
HR-onboardingteams, kredietverstrekkers en verhuurders accepteren loonstrook-PDF's als inkomensbewijs. Fraudeurs weten dit. Ze maken de strook in Microsoft Word met de sjabloon van de zogenaamde werkgever, verhogen het salaris, exporteren naar PDF, uploaden. Visuele controle slaagt — structurele controle niet.
htpbe? analyseert de structurele laag van het PDF-bestand — de laag die elke wijziging registreert, ook onzichtbare. Wij inspecteren geen hologrammen, telefoonfoto's of identiteits-biometrie. Als jouw fraudeprobleem een digitaal vervalste of gemanipuleerde loonstrook-PDF is, zijn wij daarvoor de meest gerichte tool.
Wanneer htpbe? INCONCLUSIVE teruggeeft op een loonstrook, hangt de betekenis af van de werkgever: bij grote werkgevers (Visma, AFAS, Nmbrs, Loket.nl, ADP) is INCONCLUSIVE een sterk fraudesignaal — echte stroken dragen de salarissysteem-handtekening. Bij kleine werkgevers die Word legitiem gebruiken, is INCONCLUSIVE de te verwachten basislijn.
Één REST-aanroep, één deterministische uitkomst
Dien het PDF in. De API geeft INTACT, MODIFIED of INCONCLUSIVE terug met benoemde markers — in ongeveer drie seconden.
Hoe valse en gemanipuleerde loonstroken er in werkelijkheid uitzien
Drie concrete fraudemethoden die wij op het structurele PDF-niveau detecteren.
Loonstrook volledig vervalst in Microsoft Word
Geen werkgever betrokken. De aanvrager maakt de strook in Word met het logo van de vermeende werkgever, vult een hoger salaris in en exporteert naar PDF. Het Producer-veld toont Microsoft Word — niet het salarissysteem (Visma, AFAS, Nmbrs, Loket.nl) waaruit echte stroken afkomstig zijn.
Echte strook met achteraf gewijzigd bedrag
De aanvrager beschikt over een echte loonstrook, maar het salaris is onvoldoende voor de gewenste hypotheek of huur. Hij opent de PDF in een willekeurige editor, wijzigt het bedrag en exporteert opnieuw. De xref-tabel toont een incrementele update — het structurele bewijs van bewerking na uitgifte.
Online generator zonder echte werkgever
Online generatoren beloven "snelle loonstroken" en produceren PDF's met verzonnen bedrijfshoofdingen. Het Producer-veld verraadt de generator-toolchain (Chrome Headless, Puppeteer, wkhtmltopdf, ReportLab) — nooit het salarissysteem van een echte werkgever.
De omvang
Waarom je huidige controles dit missen
KYC-platforms verifiëren de identiteit. Ze controleren het bestand niet.
OCR-extractie leest bedragen. Het leest niet waar de PDF vandaan komt.
KYC-platforms (Onfido, Jumio, Sumsub, Mitek, iDIN) extraheren gegevens via OCR en verifiëren identiteiten — ze kunnen niet vaststellen of de onderliggende PDF uit het salarissysteem van de werkgever afkomstig is of op een desktop is vervalst. Open Banking-API's (Tink, Plaid, Bunq Connect) leveren rekeninggegevens rechtstreeks van de bank — nuttig, maar ze controleren de loonstrook zelf niet. htpbe? inspecteert de bestandsstructuur (Producer, xref, metadata, beeldstromen) en levert structurele fraudesignalen vóór kredietverlening of het afsluiten van een huurcontract.
Vijf forensische lagen, één deterministische uitkomst
Elk PDF-bestand doorloopt dezelfde structurele analyse — geen modeltraining, geen drempelwaarden.
Metadataanalyse
Aanmaak- en wijzigingstijdstempels, Producer- en Creator-velden, XMP-metadata — de eerste laag legt basistampering bloot.
Bestandsstructuur
Xref-tabellen, trailer-keten, incrementele updates. Elke bewerking na de export laat hier een structurele vingerafdruk achter.
Digitale handtekeningen
Integriteit van de handtekeningketen en wijzigingen na ondertekening leveren deterministische markers op.
Inhoudsintegriteit
Lettertypen, objecten, ingesloten inhoud, pagina-opbouw. Bewerkingen in meerdere sessies en ingevoegde objecten zijn zichtbaar in deze laag.
Verdikt met markers
Deterministisch resultaat: INTACT / MODIFIED / INCONCLUSIVE, met benoemde markers voor elke bevinding — geschikt voor auditspoor.
Loonstroken en gerelateerde inkomensbewijzen die wij controleren
Elk onderstaand type wordt geanalyseerd op het structurele bestandsniveau — niet als gerenderde afbeelding.
Detectiemogelijkheden
Deterministische structurele signalen. Geen probabilistische scores, geen modeltraining.
Producer-handtekening van de strook
Echte loonstroken van grote werkgevers komen uit salarissystemen (Visma, AFAS, Nmbrs, Loket.nl, ADP, Exact, Unit4). Wanneer het Producer-veld Microsoft Word, LibreOffice, Google Docs of Chrome Headless toont, is de strook op een desktop aangemaakt — legitiem bij kleine werkgevers, maar een sterk signaal bij een AEX-onderneming of groot MKB als afzender.
Incrementeel update-spoor
Een schone export uit een salarissysteem heeft één xref-tabel. Opnieuw opslaan via een PDF-editor voegt een tweede xref toe — zichtbaar structureel bewijs van bewerking na uitgifte.
Digitale handtekeningketen
Veel grote Nederlandse werkgevers ondertekenen loonstroken digitaal (via Visma's eigen workflow, AFAS, DocuSign). Echte documenten dragen een geldige handtekeningketen. Vervalsingen dragen geen handtekening of een ongeldige keten — zichtbaar ongeacht de visuele weergave.
Beeldlaag-artefacten in geplakte logo's
Echte bedrijfskoppen zijn ingebed als onderdeel van de lettertype- en beeldobjecten van de sjabloon. Logo's die van openbare websites zijn geplakt, verschijnen als extra beeldstromen met afwijkende compressiekenmerken — een structurele vingerafdruk van vervalsing.
Wijzigingstijdstempel-kloof
Een echte strook heeft ModDate gelijk aan of vlak bij CreationDate (single-session export). Een wijziging die dagen of weken later plaatsvond op een „vers uitgegeven" strook is een sterk signaal van bewerking na export.
Lettertype-subset-divergentie
Echte stroken uit salarissystemen gebruiken één lettertype-subset door het gehele document. Gemanipuleerde stroken met achteraf ingevoegde bedragen vertonen vaak verschuivingen in subset-prefixen — een vingerafdruk van samenstelling uit meerdere bronnen.
Twee HTTP-aanroepen om elke loonstrook te controleren
Kopers kunnen deze sectie overslaan — voor ontwikkelaars bestaat de integratie uit 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-aanvrager.pdf"}'Stap 2 — verdict lezen
{
"id": "l1o2o3n4-5s6t-7r8o-9z0o-a1b2c3d4e5f6",
"status": "modified",
"modification_confidence": "high",
"modification_markers": [
"Twee kruisreferentietabellen — incrementele update",
"Wijzigingsdatum 12 dagen na aanmaakdatum",
"PDF-editor gedetecteerd als Producer"
],
"producer": "Adobe Acrobat Pro",
"creator": "Visma Loon",
"creation_date": 1707091200,
"modification_date": 1708128000,
"has_digital_signature": false,
"xref_count": 2,
"has_incremental_updates": true
}Origineel aangemaakt door Visma Loon — institutionele bron. 12 dagen later geopend in Adobe Acrobat Pro en opnieuw opgeslagen, met toevoeging van een tweede xref-tabel. Verdict: modified met hoge zekerheid. De aanvrager bewerkte een echte Visma-strook na uitgifte — vermoedelijk om het salarisbedrag te verhogen vóór de kredietaanvraag.
Klantverhalen
Teams die documentfraude stopten
Compliance-, financiële en risicosteams 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
Veelgestelde vragen
modified zijn met de bijbehorende marker, ook wanneer de visuele opmaak perfect lijkt.Verwante oplossingen en gidsen
Fintech & Krediet
Documentfraudedetectie voor risk-ops-teams bij kredietverstrekkers.
Vals bankafschrift detectie
Zusterpagina — dezelfde forensiek voor bankafschriften in KYC- en kredietflows.
Fake Salary Slip Detection
Engelstalige zusterpagina voor internationale loonstrook-forensiek.
Beveilig uw workflow
Maak uw account aan — API-sleutel bij aanmelding, gratis testomgeving op elk plan.
Vanaf $15/maand. Geen verkoopgesprek. Op elk moment opzegbaar.