对抗人工智能身份欺诈：深度伪造检测技术

关键要点 1 深度伪造利用复杂的AI技术，主要为生成对抗网络 (GAN)，以创建高度逼真但伪造的视频和音频内容。

关键要点 2 深度伪造的兴起显著加剧了身份欺诈的风险，使恶意行为者能够绕过传统的身份验证方法。

关键要点 3 高级活体检测技术，利用行为生物特征和细微的面部分析，对于区分真实用户和复杂的深度伪造呈现至关重要。

关键要点 4 采用多层次方法，结合各种生物特征和欺诈信号，可以提供最强大的防御措施，以应对由深度伪造驱动的身份盗窃。

了解深度伪造格局

“深度伪造”一词已迅速从未来概念转变为切实存在的威胁。从本质上讲，深度伪造是合成媒体——视频、音频或图像——使用人工智能进行操作，以将一个人的样貌替换为另一个人。最常用的技术是生成对抗网络 (GAN)。GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器创建合成内容，而判别器尝试区分真实内容和伪造内容。这个对抗过程持续进行，生成器不断提高创建越来越逼真伪造品的能力，而判别器则变得越来越擅长识别它们。早期的深度伪造由于存在不一致的眨眼、不自然的面部表情和糟糕的音频同步等伪影，相对容易识别。然而，人工智能的进步极大地提高了深度伪造的质量，使其越来越难以用肉眼检测。

深度伪造对身份欺诈的影响

对身份欺诈的影响是巨大的。深度伪造可用于：

• 绕过身份验证： 合法的用户深度伪造视频有可能欺骗传统的面部识别系统。
• 账户接管： 恶意行为者可以使用深度伪造冒充个人并访问敏感帐户。
• 金融欺诈： 深度伪造可用于授权欺诈性交易或操纵金融市场。
• 声誉损害： 深度伪造可用于创建损害个人声誉的有害内容。

预计深度伪造相关的欺诈造成的财务损失每年将达到数十亿美元。最近的一份Juniper Research报告估计，与深度伪造相关的欺诈将在 2023 年给企业造成 3 亿美元的损失，到 2026 年将增加到 15 亿美元。深度伪造技术的日益复杂和可访问性需要强大的对策。

活体检测的作用

活体检测是任何防御深度伪造攻击的关键组成部分。传统的活体检测方法，例如要求用户眨眼或转头，正变得越来越容易受到可以模拟这些动作的复杂深度伪造的影响。因此，需要更先进的技术。这些包括：

• 被动活体检测： 分析细微的面部动作和微表情，无需用户交互。这利用人工智能识别难以在深度伪造中复制的模式。
• 主动活体检测： 通过随机任务（例如背诵代码或执行特定的面部动作）来挑战用户。挑战是动态生成的，以防止预先录制的深度伪造成功。
• 3D 活体检测： 使用深度感知技术创建用户脸部的 3D 地图，使其很难用 2D 图像或视频进行欺骗。
• 纹理分析： 检查皮肤纹理以检测可能表明深度伪造的不一致之处。
• 生理信号分析： 一些先进的系统甚至会分析细微的生理信号，例如心率和血流，以验证活体。

Didit 的 iBeta Level 1 认证活体检测利用这些技术的组合，在检测深度伪造和其他欺骗尝试方面实现了 99.9% 的准确率。

生物识别和多因素身份验证

生物识别验证，特别是面部匹配，是打击深度伪造的宝贵工具。但是，采用能够区分真实用户和深度伪造表示的强大算法至关重要。将生物识别验证与其他因素（例如设备指纹和行为生物特征）相结合，可以创建更安全和更有弹性的系统。行为生物特征分析用户与其设备的交互方式——打字速度、鼠标移动和滚动模式——以创建唯一的行为配置文件。任何与此配置文件的偏差都可能表明潜在威胁。

Didit 如何提供帮助

Didit 提供全面的身份验证工具套件，旨在减轻深度伪造和其他形式的身份欺诈带来的风险：

• 高级活体检测： 我们的 iBeta Level 1 认证活体检测采用多层次方法来识别和阻止深度伪造。
• 生物识别面部匹配： 准确地将现场自拍与政府颁发的身份证件进行比较，以验证用户身份。
• 欺诈信号分析： 分析 IP 地址、设备数据和行为信号以检测可疑活动。
• 工作流程编排： 允许您构建自定义验证流程，并结合多个安全层。
• 可重用 KYC： 通过可重用的 KYC 解决方案，减少摩擦并提高转化率，允许用户一次验证其身份，并在多个平台重用它。

Didit 提供完全托管的解决方案，这意味着我们处理深度伪造检测的复杂性，让您可以专注于您的核心业务。

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