企業和經濟實體，特別是金融機構和銀行，正在經歷密集的數字化過程，以節省客戶的時間和銀行的運營成本。隨著虛擬銀行和其他新金融科技服務的建立，確認客戶身份的需求變得越來越重要。許多組織嘗試構建或使用遠程身份驗證或eKYC（電子“客戶知道”客 戶）服務來幫助加快流程。但是，在部署這些解決方案時，用戶將很難知道其解決方案的性能，因為有效的審核可能需要收集大量數據集，並且需要其他工具來執行任務。為了揭示這些服務的性能，我們提出了一套軟件工具包，其中包含多個數據集和工具，可 以幫助評估這些解決方案的有效性。 我們的研發工作涉及：（1）生物識別/面部捕捉器的建設； （2）提取和捕獲具有不同視角的身份證明文件的反欺騙數據； （3）生成能夠與欺騙文件數據相匹配的欺騙生物特徵/面部特徵的程序； （4）匯總不同的生物特徵數據源，並建立一個數據庫，其中包含不同的生物特徵數據集，其中嵌入了動作標籤； （5）欺騙檢測的概念程序，可以在連續認證應用中使用。