सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी: इसे कैसे पहचानें और रोकें
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मुख्य बिंदु
सिंथेटिक पहचान, जो वास्तविक और नकली डेटा को मिलाकर बनाई जाती हैं, व्यवसायों के लिए सबसे बड़े खतरों में से एक बन गई हैं, जिससे लाखों का नुकसान और प्रतिष्ठा को नुकसान होता है।
सिंथेटिक पहचान बनाने के लिए, धोखेबाज सुरक्षा उल्लंघनों या काले बाजार के माध्यम से वास्तविक व्यक्तिगत डेटा प्राप्त करते हैं, और इसे काल्पनिक जानकारी के साथ मिलाते हैं, नवीनतम तकनीकों का लाभ उठाते हुए।
सिंथेटिक पहचान का पता लगाना एक चुनौती है, लेकिन जानकारी में असंगतियां, संदिग्ध गतिविधि पैटर्न, और कमजोर व्यक्तियों के डेटा का उपयोग जैसे चेतावनी संकेत होते हैं।
उन्नत तकनीकों के साथ मजबूत पहचान सत्यापन प्रक्रियाओं को लागू करना, संदिग्ध गतिविधियों की लगातार निगरानी करना, और कर्मचारियों को प्रशिक्षित करना सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी को रोकने की कुंजी है।
सिंथेटिक पहचान आज व्यवसायों के लिए सबसे बड़े खतरों में से एक बन गई हैं। इस प्रकार की धोखाधड़ी, जो वास्तविक और नकली डेटा को मिलाकर काल्पनिक पहचान बनाती है, हाल के वर्षों में चिंताजनक वृद्धि देखी गई है। धोखेबाज इन सिंथेटिक पहचानों का उपयोग करके कंपनियों को धोखा देते हैं और उत्पादों और सेवाओं तक धोखाधड़ी से पहुंच प्राप्त करते हैं।
सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी का व्यापार जगत पर प्रभाव महत्वपूर्ण है। हालिया अध्ययनों के अनुसार, इस प्रकार की धोखाधड़ी से होने वाले आर्थिक नुकसान 2023 में केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में $3 बिलियन से अधिक थे। लेकिन लागत केवल मौद्रिक नुकसान तक सीमित नहीं है; प्रतिष्ठा को नुकसान और बढ़ती परिचालन लागत भी संगठनों पर नकारात्मक प्रभाव डालती है।
इस प्रकार की धोखाधड़ी से प्रभावित विभिन्न उद्योगों की मदद करने के लिए, हम यह परिभाषित करेंगे कि सिंथेटिक पहचान क्या है, वे कैसे बनाई जाती हैं, और कौन से चेतावनी संकेत व्यवसायों को इस अवैध गतिविधि को रोकने और पता लगाने के लिए ध्यान देने चाहिए।
सिंथेटिक पहचान कैसे बनाई जाती हैं?
सिंथेटिक पहचान विभिन्न स्रोतों से प्राप्त झूठी और वास्तविक जानकारी को मिलाकर बनाई जाती हैं। धोखेबाज प्रामाणिक व्यक्तिगत डेटा प्राप्त करते हैं, जैसे कि सामाजिक सुरक्षा नंबर, पते (डाक या ईमेल), या जन्म तिथियां, सुरक्षा उल्लंघनों, पहचान की चोरी या काले बाजार (मुख्य रूप से डार्क वेब) पर डेटा खरीदकर। फिर, इस वास्तविक डेटा को काल्पनिक जानकारी के साथ मिलाया जाता है, जैसे नाम, नौकरियां या बैंकिंग इतिहास, एक स्पष्ट रूप से वैध और वास्तविक पहचान बनाने के लिए।
सिंथेटिक पहचानों का निर्माण प्रक्रिया तकनीकी प्रगति के कारण तेजी से परिष्कृत हो गई है। धोखेबाज एल्गोरिदम और स्वचालित उपकरणों का उपयोग करके बड़ी मात्रा में नकली पहचानों को जल्दी और कुशलता से उत्पन्न करते हैं। इसके अलावा, इंटरनेट पर उपलब्ध व्यक्तिगत डेटा की मात्रा और इसकी पहुंच में आसानी ने इस प्रकार की धोखाधड़ी की वृद्धि को प्रेरित किया है।
इन सिंथेटिक पहचानों का उपयोग किस लिए किया जाता है? आम तौर पर ऋण आवेदन करने, बैंक खाते खोलने, बीमा पॉलिसी लेने या क्रेडिट कार्ड आवेदन करने के लिए। यहां तक कि यह आम बात है कि धोखेबाज इन पहचानों पर कुछ समय तक काम करते हैं, सकारात्मक बैंकिंग इतिहास के साथ विश्वसनीयता उत्पन्न करते हुए, ताकि ऋण सीमाओं को बढ़ाया जा सके या अधिक लाभकारी वित्तीय उत्पादों तक पहुंच प्राप्त हो सके।
सिंथेटिक पहचानों के प्रकार
हम मुख्य रूप से दो प्रकार की सिंथेटिक पहचानों की पहचान कर सकते हैं: हेरफेर की गई और निर्मित।
- हेरफेर की गई सिंथेटिक पहचानों: इस प्रकार की सिंथेटिक पहचान मौजूदा व्यक्ति की वास्तविक जानकारी से बनाई जाती है, जिसमें कुछ डेटा जोड़ा या संशोधित किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक धोखेबाज वास्तविक व्यक्ति का सामाजिक सुरक्षा नंबर और जन्म तिथि का उपयोग कर सकता है लेकिन उनका नाम और पता बदल सकता है। ये पहचान बहुत कठिन होती हैं क्योंकि जानकारी का एक हिस्सा सच होता है।
- निर्मित सिंथेटिक पहचानों: इस मामले में, धोखेबाज एक नई, स्पष्ट रूप से वास्तविक पहचान बनाते हैं लेकिन झूठे डेटा का उपयोग करते हैं। वे एक यादृच्छिक सामाजिक सुरक्षा नंबर उत्पन्न कर सकते हैं, नाम और जन्म तिथि बना सकते हैं और एक झूठा रिज्यूमे और बैंकिंग इतिहास बना सकते हैं। ये शुरू से बनाई गई ये पहचान किसी भी वास्तविक व्यक्ति से संबंधित नहीं होतीं।
सिंथेटिक पहचानों के चेतावनी संकेत
सिंथेटिक पहचानों का पता लगाना कई कंपनियों के लिए वास्तव में चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि वे पहली नजर में वैध लगती हैं। हालांकि, कुछ चेतावनी संकेत होते हैं जिनके बारे में व्यवसायों को संभावित हेरफेर या निर्मित सिंथेटिक पहचानों का पता लगाने के लिए जागरूक होना चाहिए।
मुख्य चेतावनी संकेतों में से एक प्रदान की गई जानकारी में असंगतियों की उपस्थिति होती है। उदाहरण के लिए यदि संपर्क विवरण जैसे फोन नंबर या ईमेल पता व्यक्ति के भौगोलिक स्थान से मेल नहीं खाते या यदि घोषित आयु जन्म तिथि से मेल नहीं खाती इसके अलावा प्रदान की गई जानकारी और उपलब्ध सार्वजनिक डेटा (जैसे कि कोई पता जो मौजूद नहीं है) के बीच विसंगतियां भी एक सिंथेटिक पहचान की उपस्थिति का संकेत दे सकती हैं
एक अन्य विचार करने वाला कारक संदिग्ध गतिविधि पैटर्न होता है। यदि कोई पहचान अजीब व्यवहार दिखाती है जैसे कि कई ऋण आवेदन करना या कम समय में अलग-अलग बीमा पॉलिसियों लेना यह भी एक चेतावनी संकेत हो सकता है **धोखेबाज उनकी धोखाधड़ी उजागर होने से पहले जल्दी अपने लाभ को अधिकतम करने की कोशिश करते हैं इसके अलावा यदि कई पहचानों में समान विशेषताएं साझा होती हैं (पता फोन नंबर...) इसका मतलब हो सकता है कि वे एक ही धोखेबाज द्वारा बनाई गई थीं
धोखेबाज अक्सर अपनी सिंथेटिक पहचानों को बनाने के लिए कमजोर व्यक्तियों का लाभ उठाते हैं वे मृत व्यक्तियों बच्चों या सीमित बैंकिंग इतिहास वाले व्यक्तियों का डेटा उपयोग कर सकते हैं क्योंकि वे अपनी व्यक्तिगत जानकारी के दुरुपयोग का पता नहीं लगा सकते इसलिए कंपनियों को इन कमजोर समूहों से जुड़े अनुरोधों या लेनदेन पर विशेष ध्यान देना चाहिए
कैसे सिंथेटिक पहचानों का व्यवसायों और व्यक्तियों पर प्रभाव पड़ता है
सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी का व्यवसायों और व्यक्तियों पर महत्वपूर्ण और वैश्विक प्रभाव पड़ता है। स्पष्ट प्रत्यक्ष आर्थिक नुकसान से परे इस प्रकार की धोखाधड़ी संगठन की प्रतिष्ठा ग्राहक विश्वास और परिचालन लागत को प्रभावित कर सकती है
सबसे स्पष्ट वित्तीय प्रभाव होता है जब धोखेबाज उत्पादों या सेवाओं (ऋण क्रेडिट कार्ड बीमा पॉलिसियां...) खरीदने के लिए सिंथेटिक पहचानों का उपयोग करते हैं कंपनियां सीधे आर्थिक नुकसान झेलती हैं विभिन्न अध्ययनों के अनुसार 2023 में दुनिया भर में 44 बिलियन यूरो तक नुकसान उत्पन्न हुआ था जो 2018 में अनुमानित 20 बिलियन से काफी वृद्धि थी ये नुकसान महत्वपूर्ण हो सकते हैं विशेष रूप से एसएमईएस के लिए विनाशकारी हो सकते हैं
कंपनी की प्रतिष्ठा भी प्रभावित हो सकती है यदि ग्राहक यह जान लेते हैं कि कोई संगठन धोखाधड़ी का शिकार हुआ था तो वे अपनी व्यक्तिगत और वित्तीय जानकारी की सुरक्षा करने की उसकी क्षमता पर विश्वास खो सकते हैं परिणाम स्पष्ट होते हैं ग्राहक निष्ठा में कमी और लंबे समय तक व्यापार हानि इसके अलावा यदि यह समस्या सार्वजनिक हो जाती थी समाचार मीडिया द्वारा कवर किया जाता था तो यह नकारात्मक प्रचार उत्पन्न कर सकता था जो कंपनी की प्रतिष्ठा को आगे नुकसान पहुंचा सकता था
सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी का एक अन्य महत्वपूर्ण प्रभाव परिचालन लागत में वृद्धि होती है इस प्रकार की धोखाधड़ी को रोकने और पता लगाने के लिए कंपनियों को उन्नत पहचान सत्यापन और KYC समाधान निवेश करना होगा लेनदेन निगरानी करने वाले कर्मचारी रखने होंगे अपने एंटी-फ्रॉड प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए संसाधन समर्पित करने होंगे
इसके अलावा सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी व्यक्तियों को भी प्रभावित करती है चोरी हुई पहचान पीड़ितों को इस अपराध द्वारा किए गए नुकसान से वित्तीय रूप से उबरने के लिए लंबी जटिल प्रक्रिया का सामना करना पड़ता है
सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी को रोकने के सर्वोत्तम अभ्यास
सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी रोकने के लिए कंपनियों को अपने पहचान सत्यापन (KYC) प्रक्रियाओं को पुनःपरिभाषित करना होगा, साथ ही संदिग्ध गतिविधियों की लगातार निगरानी करनी होगी कर्मचारियों को प्रशिक्षित करना होगा (कॉर्पोरेट संस्कृति का हिस्सा)
यह कंपनियों के लिए अत्यंत आवश्यक होता है कि वे नवीनतम तकनीकों द्वारा संवर्धित मजबूत पहचान सत्यापन प्रक्रियाओं को लागू करें हम उदाहरणस्वरूप KYC सॉफ़्टवेयर बात कर रहे होते जो किसी आइडेंटिटी डॉक्यूमेंट वैधता सत्यापित करता सूचना निकालता चेहरे मान्यता कार्य करता डीपफेक्स बचाता लोगों आइडेंटिटी सत्यापित करता दोनों विकास संयोजन किसी व्यक्ति आइडेंटिटी मान्य सत्यापित करता वे सचमुच वही होते जो दावा करते होते
एक अन्य मौलिक दृष्टिकोण नियामक अनुपालन सुनिश्चित करना होता कंपनियों अपने सत्यापन प्रक्रियाएं आइडेंटिटी सत्यापन (KYC) मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी (AML) नियमनों अनुपालन करतीं सुनिश्चित करना चाहिए इन नियमनों अनुपालन विफलता प्रतिष्ठान हानि अलावा बहुत उच्च दंड परिणामस्वरूप हो सकती
इस लेख हम स्पेन KYC AML नियमनों क्या होते समझाते
एक अन्य मौलिक अभ्यास संदिग्ध गतिविधियों निरंतर निगरानी होती केवल ग्राहक आइडेंटिटी सत्यापित करना नियामक अनुपालन सुनिश्चित करना पर्याप्त नहीं होता (उदाहरणस्वरूप राजनीतिक रूपसे उजागर लोग पता लगाना); लेनदेन व्यवहार निरंतर निगरानी आवश्यक होती संभावित फ्रॉड संकेत पता लगाने हेतु
अंततः कर्मचारी प्रशिक्षण जागरूकता अत्यंत महत्वपूर्ण होतीं एंटी-फ्रॉड नीति कॉर्पोरेट संस्कृति रखना TD Bank कनाडा दूसरा सबसे बड़ा बैंक जिसके एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग सिस्टम्स उल्लंघनों जांच चल रही कुछ कर्मचारियों मनी लॉन्ड्रिंग सुविधा दी समूह Q3 दौरान $181 मिलियन नुकसान रिपोर्ट किया ऐसे मामलों बचाएगा
Didit: सिंथेटिक पहचानों का मुकाबला करने हेतु आइडेंटिटी सत्यापन समाधान
Didit एक नि:शुल्क और असीमित आइडेंटिटी सत्यापन (KYC) समाधान है, जो विशेष रूप से कंपनियों को सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी को रोकने और पहचानने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारा प्लेटफ़ॉर्म आइडेंटिटी डॉक्यूमेंट सत्यापन, बायोमेट्रिक्स और चेहरे की पहचान जैसी उन्नत तकनीकों को मिलाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि लोग वास्तव में वही हैं जो वे होने का दावा करते हैं।
Didit के साथ, कंपनियां बिना किसी अतिरिक्त लागत के अपने आइडेंटिटी सत्यापन प्रक्रियाओं को मजबूत कर सकती हैं। हमारा समाधान आइडेंटिटी दस्तावेजों की प्रामाणिकता को मान्य करता है, प्रासंगिक डेटा निकालता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करता है कि सत्यापन का प्रयास करने वाला व्यक्ति वही है जो दस्तावेज़ में दिखाई देता है। यह बहुस्तरीय दृष्टिकोण विशेष रूप से सिंथेटिक पहचानों का पता लगाने और रोकने में प्रभावी है।
हमारे नि:शुल्क आइडेंटिटी सत्यापन समाधान के अलावा, Didit एक वैकल्पिक मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी (AML स्क्रीनिंग) सेवा भी प्रदान करता है, जो कंपनियों को अधिक सुरक्षा प्रदान करता है और उन्हें संबंधित नियमों का पालन करने में मदद करता है।
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दिदित समाचार
सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी: इसे कैसे पहचानें और रोकें
