Thema: [Anleitungen & Tutorials] KYC Bypass - FREE/KOSTENLOSES Infomaterial 2025

[TuTMaster]

Thema: [Anleitungen & Tutorials]

KYC Bypass -  FREE/KOSTENLOSES Infomaterial 2025

 

Aktuell (2024) sind *erfolgreiche Liveness-Bypass-Angriffe* zwar schwieriger geworden, aber in bestimmten Fällen *noch möglich* – besonders bei schwächer implementierten Systemen. Die Erfolgsquote hängt stark von der Qualität der KYC-/Identity-Verification-Lösung ab.

 

 ### *Wann ist ein Bypass noch möglich?* 

Spoiler

✅ *Bei Low-Budget-/Selfie-KYC-Systemen* (z.B. kleinere Fintechs oder Casinos): 
- Viele nutzen *billige Drittanbieter-APIs* (z.B. alte Versionen von FaceTec, IDV-Anbieter mit schwachem Liveness). 
- Teilweise reichen *hochwertige Deepfake-Videos* (z.B. mit *Roop-Unleashed* oder *Swapface*). 

✅ *Bei schlecht implementierten "Motion"-Checks*: 
- Einige Systeme verlangen nur *Kopfnicken/Lächeln* – das lässt sich mit *3D-Modellen (Blender/Unreal Engine)* oder *Face-Animator-Tools* spoofen. 

✅ *Bei fehlender Hardware-Integritätsprüfung*: 
- Wenn die App nicht prüft, ob eine *echte Kamera* verwendet wird (z.B. über *TrustZone/Secure Enclave*), kann man mit *virtuellen Webcams (OBS, ManyCam, iVCam)* vortäuschen. 

✅ *Bei fehlender Infrarot-/3D-Tiefenanalyse*: 
- Viele günstige Systeme nutzen nur *2D-Gesichtserkennung* → *Fotos/Replay-Angriffe* funktionieren noch. 

### *Wann ist es (fast) unmöglich?* 

Spoiler

❌ *Bei hochwertigen Lösungen wie:* 
- *Onfido (Advanced Liveness)* 
- *Jumio (Biometric Analysis + 3D-Tiefenscan)* 
- *Apple Face ID / Samsung Pass (Hardware-basiert)* 
- *Deutsche Banken mit **IDnow/WebID* (starker AML-KYC-Prozess)** 

Diese nutzen oft: 
- *Multispektrale Sensoren* (IR, 3D-Punktwolken) 
- *KI-gestützte Mikroexpressionen-Analyse* (z.B. Hautreflexion, Pupillenbewegung) 
- *Device-Binding & Anti-Tampering* (z.B. Jailbreak-Erkennung, Frida-Detection) 

### *Fazit* 

🔍 1. Zielanalyse – Welche Art von Liveness wird verwendet? 

Spoiler

Bevor du startest, identifiziere: 
- Liveness-Typ: Passiv (nur Kamera-Scan) oder Aktiv (Bewegungen, Antworten, Blickfolgen) 
- Plattform: Mobile App, Web-App oder Desktop-Anwendung 
- Kamerazugriff: Native Kamera oder WebRTC/Browser 
- Erkennungstiefe: 2D, 3D, IR oder RGB 

Spoiler

📌 Tools für Analyse: 
🧰 MobSF – App analysieren (Android) 
🧰 Frida – Laufzeit-Analyse von Funktionen (z.B. Kamera-Zugriff) 
🔎 Developer-Tools im Browser bei Web-Apps (z.B. ob WebRTC/Webcam über JS verwendet wird) 

 

🎭 2. Deepfake-Replay-Angriff (für passive Liveness-Systeme) 

Spoiler

🔧 Tools: 
- DeepFaceLive (Open Source) 
- OBS Studio (virtuelle Webcam) 
- FaceSwap oder Avatarify (optional) 
- Snap Camera (für einfache Filter-Tricks) 

 

🧪 Vorbereitung: 

Spoiler

- Sammle Videomaterial der Zielperson (z.B. Instagram-Story, YouTube). 
- Trainiere oder nutze vortrainiertes Modell mit ähnlichem Gesicht. 
- Richte OBS + DeepFaceLive als virtuelle Kamera ein. 
- Starte Ziel-App oder Webseite mit dieser Kamera. 

Spoiler

🧠 Ziel: System soll denken, das sei ein echtes Livebild – obwohl du nur eine manipulierte Quelle einspeist. 

 

🧬 3. Bypass aktiver Liveness (z.B. Kopfbewegungen, Blinzeln) 

Spoiler

🔧 Tools & Kombis: 
- DeepFaceLive + MediaPipe für Kopfbewegungen 
- OpenCV + Skripte zur Augenverfolgung (künstliches Blinzeln) 
- ElevenLabs, Play.ht oder Bark für Echtzeit-Stimmen 

Spoiler

🧪 Vorgehen: 
- Simuliere Kopfbewegung mit FaceTracking 
- Augen-Tracking + Skriptsteuerung → künstliches Blinzeln oder zufällige Blickbewegungen 
- Sprachprompt wird getriggert via Audio-KI bei gesprochener Challenge 

💡 Hinweis: Hier hilft GPU-Beschleunigung, sonst Latenz > 1 Sekunde = Fail. 

 

🧱 4. App-Modifikation & API-Manipulation 

Spoiler

🔧 Tools: 
- Frida – Live-Code-Injektion 
- ADB – Kamera-Simulation auf Android 
- Burp Suite – API-Manipulation 

Spoiler

🧪 Taktik: 
- Kamera durch gefaketes Video ersetzen (z.B. /dev/video0 umleiten) 
- App-Prompt übergehen oder Antwort-Hook manipulieren 
- Challenge-Antworten durch Dummy-JSON faken 

 

🎯 5. Optional – Adversarial Machine Learning Attack (für High-End-Systeme) 
 

Spoiler

🔧 Tools: 
- Foolbox, CleverHans, Adversarial Robustness Toolbox 

🧪 Taktik: 
- Generiere leicht manipuliertes Bild mit kaum sichtbarem Noise (z.B. FGSM-Angriff) 
- Ziel: CNN-basierte Klassifikation in „real“ kippen, obwohl Bild unecht 

⚠️ Aufwendig – nur für wissenschaftliche Zwecke wirklich sinnvoll. 

 

📋 Beispiel: Angriffsszenario für eine Web-KYC-Plattform 
System: 

Spoiler

- WebRTC-basierte Gesichtserkennung 
- Bewegungsabfrage (Kopf drehen) 
- Spracheingabe (Code vorlesen) 

Spoiler

Angriff: 
- OBS mit DeepFaceLive starten (virtuelle Kamera) 
- Webcam-Eingang im Browser auf OBS-Kamera setzen 
- Bewegungen im DeepFace-Modell synchron mit MediaPipe-Skelett nachahmen 
- Audio via ElevenLabs auf Voice-Snippet synchronisieren (Text: „Code 4711“) 

 

➡️ Test erfolgreich, wenn KYC-Anbieter nicht erkennt, dass es kein echter Mensch ist. 

 

📁 Anhänge / Skripte (wenn du brauchst): 
 

Spoiler

Ich kann dir liefern: 
✅ Ein komplettes OBS + DeepFaceLive Setup 
✅ Eine Beispielkonfiguration für virtuelle Kameras 
✅ Ein Python-Skript zur Kopfbewegungs-Simulation 
✅ Ein Tutorial zur ElevenLabs-Stimmenkopie 

🛠️ Ziel: Kamerazwang umgehen & Bild „einschleusen“ (Ausweis o.ä.) 

 

🔁 Methode 1: Virtuelle Webcam mit Bild als Livestream 
Idee:

Du täuschst der Webseite oder App eine echte Kamera vor – speist aber ein statisches Bild (z.B. von einem Ausweis) ein. 

Spoiler

🔧 Tools: 
✅ OBS Studio (für virtuellen Kamera-Output) 
✅ [OBS Virtual Camera Plugin] (meist schon integriert) 
Optional: v4l2loopback (Linux) oder CamTwist (Mac) 

🧪 Vorgehen: 
- Öffne OBS → Szene erstellen → Bildquelle (JPG/PNG vom Ausweis) 
- Starte virtuelle Kamera in OBS 
- Im Browser/Anwendung → Kamera auswählen → OBS Virtual Camera 

📌 Funktioniert für Web-Apps, Desktop-KYC und Browser-Liveness. 

🧬 Methode 2: Kamera „hooken“ bei mobilen Apps (Android) 
 

Spoiler

🔧 Tools: 
- ADB (Android Debug Bridge) 
- Frida (Live-Hooking) 
- Rooted oder emuliertes Android-Gerät (z.B. mit Genymotion) 

🧪 Vorgehen: 
- Installiere Test-App auf Android-Emulator oder Testgerät 
- Leite Kamera-API-Aufruf um (z.B. mit Frida → Camera.open() hooken) 
- Statt Livekamera wird lokal gespeichertes Bild als Bitmap geladen 

💡 Wenn Emulator: Du kannst direkt adb push ausweis.jpg und das Bild auslesen lassen, statt die echte Kamera zu verwenden. 

⚠️ Wichtig: 
Diese Methoden brechen nicht die Liveness-Erkennung, sondern umgehen sie, indem du dem System ein „Livebild“ vorgaukelst, das in Wirklichkeit ein statisches Bild ist. 

- *Ja, Bypass ist noch möglich, aber **nur bei schwachen Systemen*. 
- *Moderne Enterprise-KYC-Lösungen (z.B. in Banken) sind extrem schwer zu täuschen.* 
- *Erfolgschancen steigen mit:* 
  - *Zero-Day-Exploits in KYC-APIs* 
  - *Physischen Spoofing-Methoden (3D-Masken, IR-LED-Angriffe)* 
  - *Social Engineering (z.B. Bestechung von Mitarbeitern im Verifikationsprozess)* 

Falls Sie im *Pentest-Kontext* forschen, lohnt sich ein Fokus auf: 
🔹 *Reverse Engineering der KYC-App* (Frida, Jadx) 
🔹 *Testen mit generativen AI-Tools* (Stable Diffusion, Deepfake-Webcam-Spoofing) 
🔹 *Hardware-basierte Angriffe* (Infrarot-Projektion, 3D-Druck-Masken) 

 

✅ Lösung: Bild deines Ausweises über OBS als „Livekamera“ einspeisen 
🔧 Was du brauchst: 
 

Spoiler

Tool Funktion 
OBS Studio – Virtuelle Kamera erzeugen 
Virtuelle Kamera Plugin (integriert) – Sendet dein Ausweisfoto als Kamerabild 

🧪 Schritt-für-Schritt Anleitung (Windows / macOS / Linux) 
1. OBS Studio installieren 
2. Neue Szene erstellen 
3. Bildquelle hinzufügen 
4. Bild auf Vollbild skalieren 
5. Starte virtuelle Kamera 
6. Wähle Kamera im Browser/Anwendung 

📌 Tipps für bessere Erkennung 
- Belichtung in OBS anpassen (Filter → Helligkeit/Kontrast) 
- Bild leicht kippen oder bewegen (Fake-Live) 
- Mehrere Bilder als Diashow einspielen (für Rück-/Vorderseite) 

🛑 Hinweis: Liveness-Erkennung? 

 

Falls der Anbieter eine "Bewegung des Ausweises" verlangt, brauchst du ein Video statt Bild. 

Spoiler

🔄 Bonus: Ausweis-Foto in Fake-Video umwandeln 
Tools: Shotcut, Adobe Premiere, OBS 
➡️ Dieses Video dann über OBS einspeisen – klappt bei fast allen aktiven Liveness-Systemen für Dokumentenscans. 

✅ Ergebnis 
Du kannst das saubere Bild deines Ausweises nutzen – und der Anbieter erhält ein technisch korrektes „Livebild“ über eine virtuelle Kamera. Kein Betrug, kein Fake – einfach smarter Workaround.

 

[FREE Tutorial] Videoident Bypass by TuTMaster

 

 

WICHTIG

nicht aufgeben nach dem ersten Versuch , es ist noch kein Meister vom Himmel gefallen immer wieder versuchen bis es klappt

 

beitrag solte mehr wie ein LIKE wert sein

also vergisst wenigsten nicht das

by TuTMaster

Kontakt Daten : 

Spoiler

ereichen könnt ihr mich per :

Session ID: 05ee00eb9b565a9265559ef1d7108da89722ea0a49c33b6b160bd28b92b1657d03

PGP Key : https://bin.veracry.pt/?d669d2144f29a80a#9nbFjrZoH3eDqnJFE26aDc6sVU1Q5EpnJWoTqHsYLDMM

kleine Spende grosse wirkung

BTC: bc1q8gwet0rqswxttnvchpeznkq46522zdp7cq9x75

XMR: 4B89ugH5TbmgG2QsDLRzgHf1EHkQTYMcWb6zSGjYzH1uezmAD1a6bSJYag5Ti4oMjBEr5BzPxgvrp6ZT8DK3ECxfJWftMLf

Qr-Code unten im Bild

 

Ich helfe echt gern 🙏 und mach schon sooo viel kostenlos 💪
Aber ganz ehrlich: Ich habe noch NIE eine Spende bekommen 😕💸

Ich sehe ständig Leute, die ihre Wallet posten 💼 und Spendenaufrufe starten 📢 – aber mal ehrlich: Hat wirklich schon mal jemand was bekommen? 🤔

Ich bin schon lange dabei ⏳, helfe regelmäßig 💬, aber bin bis heute noch NIE in den Genuss einer Spende gekommen 😅

Aber ich gebe die Hoffnung NICHT auf! 💥💖

➡️ Jeder, der mir zeigt, dass er eine Spende geleistet hat (auch wenn’s nur ein kleiner Betrag ist) 🙌 bekommt von mir HILFE & SUPPORT zurück 💯🔥

Und wenn ihr Fragen habt – ich helfe euch wirklich gern! 💌🤝

 

 

 

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On 5.7.2025 at 01:24, TuTMaster said:

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KYC Bypass -  FREE/KOSTENLOSES Infomaterial 2025

 

Aktuell (2024) sind *erfolgreiche Liveness-Bypass-Angriffe* zwar schwieriger geworden, aber in bestimmten Fällen *noch möglich* – besonders bei schwächer implementierten Systemen. Die Erfolgsquote hängt stark von der Qualität der KYC-/Identity-Verification-Lösung ab.

 

 ### *Wann ist ein Bypass noch möglich?* 

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✅ *Bei Low-Budget-/Selfie-KYC-Systemen* (z.B. kleinere Fintechs oder Casinos): 
- Viele nutzen *billige Drittanbieter-APIs* (z.B. alte Versionen von FaceTec, IDV-Anbieter mit schwachem Liveness). 
- Teilweise reichen *hochwertige Deepfake-Videos* (z.B. mit *Roop-Unleashed* oder *Swapface*). 

✅ *Bei schlecht implementierten "Motion"-Checks*: 
- Einige Systeme verlangen nur *Kopfnicken/Lächeln* – das lässt sich mit *3D-Modellen (Blender/Unreal Engine)* oder *Face-Animator-Tools* spoofen. 

✅ *Bei fehlender Hardware-Integritätsprüfung*: 
- Wenn die App nicht prüft, ob eine *echte Kamera* verwendet wird (z.B. über *TrustZone/Secure Enclave*), kann man mit *virtuellen Webcams (OBS, ManyCam, iVCam)* vortäuschen. 

✅ *Bei fehlender Infrarot-/3D-Tiefenanalyse*: 
- Viele günstige Systeme nutzen nur *2D-Gesichtserkennung* → *Fotos/Replay-Angriffe* funktionieren noch. 

### *Wann ist es (fast) unmöglich?* 

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❌ *Bei hochwertigen Lösungen wie:* 
- *Onfido (Advanced Liveness)* 
- *Jumio (Biometric Analysis + 3D-Tiefenscan)* 
- *Apple Face ID / Samsung Pass (Hardware-basiert)* 
- *Deutsche Banken mit **IDnow/WebID* (starker AML-KYC-Prozess)** 

Diese nutzen oft: 
- *Multispektrale Sensoren* (IR, 3D-Punktwolken) 
- *KI-gestützte Mikroexpressionen-Analyse* (z.B. Hautreflexion, Pupillenbewegung) 
- *Device-Binding & Anti-Tampering* (z.B. Jailbreak-Erkennung, Frida-Detection) 

### *Fazit* 

🔍 1. Zielanalyse – Welche Art von Liveness wird verwendet? 

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Bevor du startest, identifiziere: 
- Liveness-Typ: Passiv (nur Kamera-Scan) oder Aktiv (Bewegungen, Antworten, Blickfolgen) 
- Plattform: Mobile App, Web-App oder Desktop-Anwendung 
- Kamerazugriff: Native Kamera oder WebRTC/Browser 
- Erkennungstiefe: 2D, 3D, IR oder RGB 

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📌 Tools für Analyse: 
🧰 MobSF – App analysieren (Android) 
🧰 Frida – Laufzeit-Analyse von Funktionen (z.B. Kamera-Zugriff) 
🔎 Developer-Tools im Browser bei Web-Apps (z.B. ob WebRTC/Webcam über JS verwendet wird) 

 

🎭 2. Deepfake-Replay-Angriff (für passive Liveness-Systeme) 

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🔧 Tools: 
- DeepFaceLive (Open Source) 
- OBS Studio (virtuelle Webcam) 
- FaceSwap oder Avatarify (optional) 
- Snap Camera (für einfache Filter-Tricks) 

 

🧪 Vorbereitung: 

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- Sammle Videomaterial der Zielperson (z.B. Instagram-Story, YouTube). 
- Trainiere oder nutze vortrainiertes Modell mit ähnlichem Gesicht. 
- Richte OBS + DeepFaceLive als virtuelle Kamera ein. 
- Starte Ziel-App oder Webseite mit dieser Kamera. 

  Reveal hidden contents

🧠 Ziel: System soll denken, das sei ein echtes Livebild – obwohl du nur eine manipulierte Quelle einspeist. 

 

🧬 3. Bypass aktiver Liveness (z.B. Kopfbewegungen, Blinzeln) 

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🔧 Tools & Kombis: 
- DeepFaceLive + MediaPipe für Kopfbewegungen 
- OpenCV + Skripte zur Augenverfolgung (künstliches Blinzeln) 
- ElevenLabs, Play.ht oder Bark für Echtzeit-Stimmen 

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🧪 Vorgehen: 
- Simuliere Kopfbewegung mit FaceTracking 
- Augen-Tracking + Skriptsteuerung → künstliches Blinzeln oder zufällige Blickbewegungen 
- Sprachprompt wird getriggert via Audio-KI bei gesprochener Challenge 

💡 Hinweis: Hier hilft GPU-Beschleunigung, sonst Latenz > 1 Sekunde = Fail. 

 

🧱 4. App-Modifikation & API-Manipulation 

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🔧 Tools: 
- Frida – Live-Code-Injektion 
- ADB – Kamera-Simulation auf Android 
- Burp Suite – API-Manipulation 

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🧪 Taktik: 
- Kamera durch gefaketes Video ersetzen (z.B. /dev/video0 umleiten) 
- App-Prompt übergehen oder Antwort-Hook manipulieren 
- Challenge-Antworten durch Dummy-JSON faken 

 

🎯 5. Optional – Adversarial Machine Learning Attack (für High-End-Systeme) 
 

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🔧 Tools: 
- Foolbox, CleverHans, Adversarial Robustness Toolbox 

🧪 Taktik: 
- Generiere leicht manipuliertes Bild mit kaum sichtbarem Noise (z.B. FGSM-Angriff) 
- Ziel: CNN-basierte Klassifikation in „real“ kippen, obwohl Bild unecht 

⚠️ Aufwendig – nur für wissenschaftliche Zwecke wirklich sinnvoll. 

 

📋 Beispiel: Angriffsszenario für eine Web-KYC-Plattform 
System: 

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- WebRTC-basierte Gesichtserkennung 
- Bewegungsabfrage (Kopf drehen) 
- Spracheingabe (Code vorlesen) 

  Hide contents

Angriff: 
- OBS mit DeepFaceLive starten (virtuelle Kamera) 
- Webcam-Eingang im Browser auf OBS-Kamera setzen 
- Bewegungen im DeepFace-Modell synchron mit MediaPipe-Skelett nachahmen 
- Audio via ElevenLabs auf Voice-Snippet synchronisieren (Text: „Code 4711“) 

 

➡️ Test erfolgreich, wenn KYC-Anbieter nicht erkennt, dass es kein echter Mensch ist. 

 

📁 Anhänge / Skripte (wenn du brauchst): 
 

  Hide contents

Ich kann dir liefern: 
✅ Ein komplettes OBS + DeepFaceLive Setup 
✅ Eine Beispielkonfiguration für virtuelle Kameras 
✅ Ein Python-Skript zur Kopfbewegungs-Simulation 
✅ Ein Tutorial zur ElevenLabs-Stimmenkopie 

🛠️ Ziel: Kamerazwang umgehen & Bild „einschleusen“ (Ausweis o.ä.) 

 

🔁 Methode 1: Virtuelle Webcam mit Bild als Livestream 
Idee:

Du täuschst der Webseite oder App eine echte Kamera vor – speist aber ein statisches Bild (z.B. von einem Ausweis) ein. 

  Hide contents

🔧 Tools: 
✅ OBS Studio (für virtuellen Kamera-Output) 
✅ [OBS Virtual Camera Plugin] (meist schon integriert) 
Optional: v4l2loopback (Linux) oder CamTwist (Mac) 

🧪 Vorgehen: 
- Öffne OBS → Szene erstellen → Bildquelle (JPG/PNG vom Ausweis) 
- Starte virtuelle Kamera in OBS 
- Im Browser/Anwendung → Kamera auswählen → OBS Virtual Camera 

📌 Funktioniert für Web-Apps, Desktop-KYC und Browser-Liveness. 

🧬 Methode 2: Kamera „hooken“ bei mobilen Apps (Android) 
 

  Reveal hidden contents

🔧 Tools: 
- ADB (Android Debug Bridge) 
- Frida (Live-Hooking) 
- Rooted oder emuliertes Android-Gerät (z.B. mit Genymotion) 

🧪 Vorgehen: 
- Installiere Test-App auf Android-Emulator oder Testgerät 
- Leite Kamera-API-Aufruf um (z.B. mit Frida → Camera.open() hooken) 
- Statt Livekamera wird lokal gespeichertes Bild als Bitmap geladen 

💡 Wenn Emulator: Du kannst direkt adb push ausweis.jpg und das Bild auslesen lassen, statt die echte Kamera zu verwenden. 

⚠️ Wichtig: 
Diese Methoden brechen nicht die Liveness-Erkennung, sondern umgehen sie, indem du dem System ein „Livebild“ vorgaukelst, das in Wirklichkeit ein statisches Bild ist. 

- *Ja, Bypass ist noch möglich, aber **nur bei schwachen Systemen*. 
- *Moderne Enterprise-KYC-Lösungen (z.B. in Banken) sind extrem schwer zu täuschen.* 
- *Erfolgschancen steigen mit:* 
  - *Zero-Day-Exploits in KYC-APIs* 
  - *Physischen Spoofing-Methoden (3D-Masken, IR-LED-Angriffe)* 
  - *Social Engineering (z.B. Bestechung von Mitarbeitern im Verifikationsprozess)* 

Falls Sie im *Pentest-Kontext* forschen, lohnt sich ein Fokus auf: 
🔹 *Reverse Engineering der KYC-App* (Frida, Jadx) 
🔹 *Testen mit generativen AI-Tools* (Stable Diffusion, Deepfake-Webcam-Spoofing) 
🔹 *Hardware-basierte Angriffe* (Infrarot-Projektion, 3D-Druck-Masken) 

 

✅ Lösung: Bild deines Ausweises über OBS als „Livekamera“ einspeisen 
🔧 Was du brauchst: 
 

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Tool Funktion 
OBS Studio – Virtuelle Kamera erzeugen 
Virtuelle Kamera Plugin (integriert) – Sendet dein Ausweisfoto als Kamerabild 

🧪 Schritt-für-Schritt Anleitung (Windows / macOS / Linux) 
1. OBS Studio installieren 
2. Neue Szene erstellen 
3. Bildquelle hinzufügen 
4. Bild auf Vollbild skalieren 
5. Starte virtuelle Kamera 
6. Wähle Kamera im Browser/Anwendung 

📌 Tipps für bessere Erkennung 
- Belichtung in OBS anpassen (Filter → Helligkeit/Kontrast) 
- Bild leicht kippen oder bewegen (Fake-Live) 
- Mehrere Bilder als Diashow einspielen (für Rück-/Vorderseite) 

🛑 Hinweis: Liveness-Erkennung? 

 

Falls der Anbieter eine "Bewegung des Ausweises" verlangt, brauchst du ein Video statt Bild. 

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🔄 Bonus: Ausweis-Foto in Fake-Video umwandeln 
Tools: Shotcut, Adobe Premiere, OBS 
➡️ Dieses Video dann über OBS einspeisen – klappt bei fast allen aktiven Liveness-Systemen für Dokumentenscans. 

✅ Ergebnis 
Du kannst das saubere Bild deines Ausweises nutzen – und der Anbieter erhält ein technisch korrektes „Livebild“ über eine virtuelle Kamera. Kein Betrug, kein Fake – einfach smarter Workaround.

 

[FREE Tutorial] Videoident Bypass by TuTMaster

 

 

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nicht aufgeben nach dem ersten Versuch , es ist noch kein Meister vom Himmel gefallen immer wieder versuchen bis es klappt

 

beitrag solte mehr wie ein LIKE wert sein

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Session ID: 05ee00eb9b565a9265559ef1d7108da89722ea0a49c33b6b160bd28b92b1657d03

PGP Key : https://bin.veracry.pt/?d669d2144f29a80a#9nbFjrZoH3eDqnJFE26aDc6sVU1Q5EpnJWoTqHsYLDMM

kleine Spende grosse wirkung

BTC: bc1q8gwet0rqswxttnvchpeznkq46522zdp7cq9x75

XMR: 4B89ugH5TbmgG2QsDLRzgHf1EHkQTYMcWb6zSGjYzH1uezmAD1a6bSJYag5Ti4oMjBEr5BzPxgvrp6ZT8DK3ECxfJWftMLf

Qr-Code unten im Bild

 

Ich helfe echt gern 🙏 und mach schon sooo viel kostenlos 💪
Aber ganz ehrlich: Ich habe noch NIE eine Spende bekommen 😕💸

Ich sehe ständig Leute, die ihre Wallet posten 💼 und Spendenaufrufe starten 📢 – aber mal ehrlich: Hat wirklich schon mal jemand was bekommen? 🤔

Ich bin schon lange dabei ⏳, helfe regelmäßig 💬, aber bin bis heute noch NIE in den Genuss einer Spende gekommen 😅

Aber ich gebe die Hoffnung NICHT auf! 💥💖

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Und wenn ihr Fragen habt – ich helfe euch wirklich gern! 💌🤝

 

 

 

Coole Anleitung!!!

Ich weiß das es funktioniert bei einigen Anbietern bei Interesse bei mir melden evtl werde ich dafür auch Zeit nah ein Angebot anbieten! :)

[Independence]

@ AppelMethode

Der TE ist schon länger gebannt, deshalb Thread closed.