Борьба с мошенничеством с использованием синтетических медиа ИИ при проверке личности

Мошенничество с использованием синтетических медиа ИИ, часто называемое «дипфейками», использует искусственный интеллект для создания высокореалистичных, но полностью сфабрикованных изображений, аудио или видео, которые могут обмануть системы проверки личности. Борьба с этой угрозой требует многоуровневого подхода, сочетающего сложное обнаружение живости, всестороннюю перекрестную проверку данных и адаптивную инфраструктуру для борьбы с мошенничеством.

Рост мошенничества с использованием синтетических медиа ИИ

Искусственный интеллект быстро развивается, что позволяет генерировать синтетические медиа, которые становится все труднее отличить от подлинного контента как людям, так и некоторым традиционным системам. Это явление, известное как мошенничество с использованием синтетических медиа ИИ, представляет собой серьезную проблему для любой организации, полагающейся на цифровую проверку личности.

Злоумышленники могут использовать дипфейки для:

• Обхода проверок на живость: Представляя подделанное видео или изображение во время этапа обнаружения живости, мошенники могут обмануть системы, заставив их поверить, что присутствует реальный человек.
• Создания синтетических личностей: Сфабрикованные личности с реалистично выглядящими лицами могут использоваться для открытия мошеннических счетов, доступа к услугам или отмывания денег.
• Выдачи себя за законных пользователей: Дипфейк-аудио или видео могут быть использованы для выдачи себя за существующего клиента с целью получения несанкционированного доступа к его счетам.

Хотя технология, лежащая в основе дипфейков, увлекательна, ее злонамеренное применение в мошенничестве является серьезной проблемой для предприятий во всех секторах, от финансовых услуг до онлайн-рынков.

Основные стратегии обнаружения мошенничества с использованием синтетических медиа ИИ

Эффективное обнаружение мошенничества с использованием синтетических медиа ИИ основано на сочетании технологических мер безопасности и стратегического анализа данных.

Усовершенствованное обнаружение живости

Одной из основных защит от дипфейков при проверке личности является усовершенствованное обнаружение живости. Это выходит за рамки простых подсказок о моргании или повороте головы и использует сложные методы для определения того, взаимодействует ли с системой реальный, живой человек.

Ключевые аспекты усовершенствованного обнаружения живости включают:

• Пассивное обнаружение живости: Анализ тонких физиологических признаков, таких как микровыражения, текстура кожи, отражения и характер кровотока, которые трудно воспроизвести с помощью синтетических медиа.
• Активные проверки на живость: Хотя пассивные методы предпочтительнее для удобства пользователя, активные проверки (например, просьба к пользователю произнести определенные фразы или выполнить случайные действия) все еще могут играть роль, особенно в сочетании с анализом ИИ для выявления несоответствий.
• Обнаружение атак представления (PAD): Это специально направлено на выявление попыток обмануть биометрическую систему с помощью «атаки представления» – например, демонстрации фотографии, ношения маски или использования дипфейк-видео. Сертификаты, такие как iBeta Level 1 PAD, являются важными показателями устойчивости системы к этим атакам.

Многофакторный биометрический анализ

Полагаться на один биометрический фактор увеличивает уязвимость. Сочетание биометрии лица с другими факторами, такими как распознавание голоса или даже поведенческая биометрия (например, шаблоны набора текста), добавляет уровни безопасности. Если один фактор скомпрометирован мошенничеством с использованием синтетических медиа ИИ, другие все еще могут обеспечить аутентификацию.

Проверка подлинности документов

Хотя дипфейки в основном нацелены на биометрический аспект личности, основные документы, удостоверяющие личность, по-прежнему имеют решающее значение. Проверка подлинности государственных удостоверений личности включает:

• Обнаружение функций безопасности: Проверка голограмм, микропечати, УФ-элементов и других встроенных элементов безопасности.
• Чтение NFC (ближняя бесконтактная связь): Извлечение данных непосредственно из чипа в электронных паспортах и некоторых удостоверениях личности обеспечивает высоконадежный и проверяемый источник данных, который чрезвычайно трудно подделать мошенникам.
• Проверка согласованности данных: Перекрестная проверка данных, извлеченных из документа, с информацией, предоставленной пользователем, и другими доверенными источниками данных.

Перекрестная проверка данных и сетевой анализ

Помимо отдельных проверок, целостный подход включает использование обширной сети источников данных для выявления аномалий и подозрительных закономерностей. Это включает:

• Проверка на санкции и PEP (политически значимые лица): Проверка имен по глобальным спискам наблюдения для выявления лиц, причастных к незаконной деятельности.
• Проверка негативных медиа: Поиск негативных новостей или публичных записей, связанных с личностью.
• Снятие отпечатков устройства: Анализ характеристик устройства для определения того, используется ли одно и то же устройство для нескольких мошеннических приложений.
• Поведенческий анализ: Мониторинг поведения пользователя во время процесса регистрации на предмет отклонений от типичных шаблонов, которые могут указывать на мошенничество.
• Анализ связей: Выявление связей между, казалось бы, разрозненными личностями, адресами или устройствами, которые могут указывать на организованные сети мошенничества с использованием синтетических медиа ИИ.

Постоянный мониторинг и адаптивная инфраструктура для борьбы с мошенничеством

Методы мошенничества с использованием синтетических медиа ИИ постоянно развиваются. Поэтому статическая система обнаружения мошенничества недостаточна. Организациям нужна адаптивная инфраструктура, которая позволяет:

• Машинное обучение для обнаружения аномалий: Постоянное обучение моделей на новых шаблонах мошенничества и примерах синтетических медиа для повышения точности обнаружения.
• Гибкость механизма правил: Возможность быстро внедрять и изменять правила борьбы с мошенничеством в ответ на возникающие угрозы.
• Проверка человеком: Передача подозрительных случаев аналитикам для экспертной проверки и расследования, что помогает совершенствовать автоматизированные системы.
• Открытый рынок модулей: Интеграция с открытым рынком специализированных модулей для борьбы с мошенничеством позволяет предприятиям быстро внедрять новые возможности обнаружения по мере их появления, без обширной повторной интеграции.

Роль инфраструктуры в борьбе с мошенничеством с использованием синтетических медиа ИИ

Создание и поддержание комплексной инфраструктуры для борьбы с мошенничеством и проверки личности, которая может эффективно противостоять мошенничеству с использованием синтетических медиа ИИ, является значительным предприятием. Именно здесь специализированные поставщики инфраструктуры становятся бесценными.

«Инфраструктура для идентификации и борьбы с мошенничеством» предлагает единую платформу для интеграции различных проверок, от проверки пользователей (Know Your Customer / KYC) и проверки бизнеса (Know Your Business / KYB) до мониторинга транзакций и проверки кошельков (Know Your Transaction / KYT). Такая платформа должна обеспечивать:

• Интеграция через один API: Упрощение процесса подключения к нескольким источникам данных и модулям проверки.
• Широкий охват источников данных: Доступ к более чем 1000 источникам данных в более чем 220 странах и территориях, включая усовершенствованное обнаружение живости, проверку документов и проверку на санкции.
• Модульная гибкость: Открытый рынок модулей позволяет предприятиям выбирать и комбинировать лучшие инструменты для их конкретного профиля риска, включая специализированные модули для обнаружения мошенничества с использованием синтетических медиа ИИ.
• Масштабируемость и производительность: Возможность быстро обрабатывать большие объемы проверок, обеспечивая бесперебойную работу пользователя при сохранении безопасности.

Используя такую инфраструктуру, организации могут внедрять надежные средства защиты от мошенничества с использованием синтетических медиа ИИ без необходимости создавать и поддерживать каждый компонент собственными силами.

Основные выводы

• Мошенничество с использованием синтетических медиа ИИ (дипфейки) представляет собой растущую угрозу для цифровой проверки личности.
• Крайне важно усовершенствованное обнаружение живости, включая пассивное обнаружение живости и сертифицированное обнаружение атак представления.
• Многофакторная биометрия и надежные проверки подлинности документов (включая NFC) являются важными уровнями защиты.
• Обширная перекрестная проверка данных и сетевой анализ помогают выявлять подозрительные закономерности и синтетические личности.
• Адаптивная инфраструктура для борьбы с мошенничеством с машинным обучением, гибкими механизмами правил и проверкой человеком необходима для постоянной защиты.
• Использование специализированной «инфраструктуры для идентификации и борьбы с мошенничеством» обеспечивает комплексное и масштабируемое решение для борьбы с этими развивающимися угрозами.

Часто задаваемые вопросы

Что такое мошенничество с использованием синтетических медиа ИИ?

Мошенничество с использованием синтетических медиа ИИ включает использование искусственного интеллекта для создания сфабрикованных, но реалистичных изображений, аудио или видео (дипфейков) для обмана систем проверки личности или выдачи себя за отдельных лиц.

Как дипфейки обходят проверку личности?

Дипфейки могут обходить проверку личности, обманывая системы обнаружения живости, создавая убедительные синтетические личности для создания новых учетных записей или выдавая себя за существующих пользователей для получения несанкционированного доступа.

Что такое обнаружение живости и почему это важно?

Обнаружение живости — это технология, используемая при проверке личности для подтверждения того, что реальный, живой человек присутствует и взаимодействует с системой, а не фотография, видео или сгенерированный ИИ дипфейк. Это крайне важно для предотвращения атак представления.

Может ли ИИ обнаруживать мошенничество с использованием синтетических медиа ИИ?

Да, передовые модели ИИ и машинного обучения все чаще разрабатываются и внедряются для обнаружения мошенничества с использованием синтетических медиа ИИ путем анализа тонких несоответствий, артефактов и закономерностей, указывающих на синтетическое происхождение.

Что такое обнаружение атак представления (PAD)?

Обнаружение атак представления (PAD) относится к способности биометрической системы обнаруживать, когда мошенник пытается обойти ее с помощью артефакта или выдачи себя за другое лицо, такого как дипфейк, напечатанная фотография или маска.

Didit предоставляет комплексную «инфраструктуру для идентификации и борьбы с мошенничеством», специально разработанную для борьбы с современными угрозами, такими как мошенничество с использованием синтетических медиа ИИ. Наша платформа объединяет усовершенствованное обнаружение живости, проверку документов и рынок модулей для борьбы с мошенничеством, чтобы помочь вам аутентифицировать, проверять и отслеживать личности на протяжении всего жизненного цикла. С помощью одного API вы можете интегрировать более 1000 источников данных, включая сертифицированный iBeta Level 1 PAD, всего за 5 минут. Наши публичные цены с оплатой по мере использования начинаются от 0,30 доллара США за полную проверку личности, без минимумов, и каждая учетная запись получает 500 бесплатных проверок каждый месяц.

Начните работу с Didit

Didit — это инфраструктура для идентификации и борьбы с мошенничеством — один API, публичные цены с оплатой по мере использования и 500 бесплатных проверок каждый месяц. Добавьте проверку пользователей в свой рабочий процесс и интегрируйте ее за 5 минут.

• Проверка пользователей — узнайте, как это работает и сколько стоит.
• Прочитайте документацию — справочник по API и руководство по интеграции.
• Начните бесплатно — 500 проверок каждый месяц, кредитная карта не требуется.