深度伪造与商户欺诈：风险新时代

人工智能的兴起释放了令人难以置信的可能性，但也打开了潘多拉魔盒，尤其是在在线安全领域。 其中最令人担忧的是深度伪造技术的泛滥——能够令人信服地模仿个人的 AI 生成媒体。 虽然深度伪造通常在关于虚假信息和政治操纵的背景下进行讨论，但它们正迅速成为针对商户处理系统的欺诈分子强大的武器。 本文探讨了深度伪造驱动的欺诈带来的新兴威胁、对发行商的影响，以及构建强大防御所需的先进基准。 我们将介绍 DDG（数据驱动指导）高级基准、欺诈、视觉银行恶意卡事件自动化以及风险保护的可购物流程，这些在新的格局中至关重要。

关键要点 1： 深度伪造不再是未来的威胁；它们今天就在复杂的欺诈计划中使用，针对账户接管和合成身份创建。

关键要点 2： 传统的欺诈检测方法通常不足以应对深度伪造，因此需要采用分层方法，结合高级生物特征认证和行为分析。

关键要点 3： 以 DDG 高级基准为中心的积极风险管理对于发行商减轻损失和保护客户至关重要。

关键要点 4： 在不断演变的深度伪造威胁面前，使用风险保护措施保护可购物流程是不可协商的。

深度伪造威胁：运作方式

深度伪造利用生成对抗网络 (GAN) 创建令人信服的逼真视频、音频录音甚至图像。 在欺诈的背景下，这项技术可以用于多种方式：

• 账户接管 (ATO)： 深度伪造可用于绕过生物特征认证系统。 欺诈者可以创建合法账户持有者的深度伪造视频来解锁设备或完成交易。
• 合成身份创建： 深度伪造可以生成逼真的身份文件和照片来创建完全捏造的身份，使欺诈者能够开设账户并获得信用。
• 社会工程： 深度伪造音频或视频可用于冒充权威职位上的个人，诱使员工泄露敏感信息或授权欺诈交易。
• 绕过视觉身份验证： 现代身份验证通常依赖于实时性检测——确保用户是真人，而不是照片或视频。 深度伪造越来越能够绕过这些检查。

这些攻击的复杂性正在迅速提高。 早期的深度伪造通常由于故障或不自然的动作而容易被检测到。 然而，人工智能的进步正在产生与真实内容几乎无法区分的深度伪造。 根据 Visa 最近的一份报告，未来一年涉及欺诈性数字身份的事件预计将增加 60%，其中很大一部分归因于深度伪造技术。

对发行商和商户处理的影响

深度伪造驱动的欺诈造成的财务后果可能非常严重。 发行商面临来自欺诈交易的直接损失，以及声誉损害和监管审查加强。 商户处理系统尤其容易受到攻击，因为它们处理大量的交易，并且通常依赖于自动化风险评估工具，这些工具可能无法检测到复杂的深度伪造攻击。 视觉银行恶意卡事件也在增加，并与人工智能生成的欺诈行为相关。

此外，调查和补救深度伪造欺诈的成本很高。 它需要专门的专业知识和资源来分析可疑交易并识别肇事者。

DDG 高级基准：主动防御

对深度伪造欺诈的被动应对已不足够。 发行商必须主动实施基于 DDG 高级基准的先进安全措施。 这包括：

• 增强的生物特征认证： 从简单的面部识别转向纳入多个生物特征因素，例如语音分析、行为生物特征（打字模式、鼠标移动）以及具有防欺骗措施的实时性检测。
• 行为分析： 监控用户行为以查找可能表明欺诈活动的异常情况。 这包括跟踪交易模式、登录位置和设备信息。
• 设备指纹识别： 识别和跟踪用于欺诈交易的设备。
• 实时风险评分： 根据各种因素（包括用户行为、设备信息和交易金额）为每笔交易分配风险评分。
• 持续监控： 不断监控交易和用户活动是否存在可疑模式。
• 自动化的风险保护的可购物流程： 将欺诈预防直接集成到客户旅程中，使其无缝且安全。

Didit 如何提供帮助

Didit 具有独特优势，可以帮助发行商打击深度伪造驱动的欺诈。 我们的全方位身份平台提供了一套全面的工具和技术，包括：

• 高级实时性检测： iBeta Level 1 认证的实时性检测，具有 3D 动作+闪光防欺骗模式，专门设计用于检测和防止深度伪造攻击。
• 生物特征认证： 使用面部识别和语音分析的可靠且安全的生物特征认证。
• 欺诈信号： 分析 IP 地址、设备数据和行为信号以检测可疑活动。
• 反洗钱筛选： 实时筛选全球制裁名单和观察名单。
• 工作流程编排： 可定制的工作流程，可以根据特定的风险状况和欺诈场景进行调整。
• 可重用的 KYC： 允许合法用户在多个平台上重用其经过验证的身份，从而简化入职流程并减少摩擦。

Didit 的模块化架构和 API 优先方法使发行商能够无缝地将我们的解决方案集成到他们现有的基础设施中。

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常见问题解答

Q：深度伪造真的可以绕过当前的实时性检测技术吗？

A：是的，而且越来越普遍。 早期的实时性检查依赖于简单的动作。 现代深度伪造可以令人信服地复制这些动作。 这就是为什么像 Didit 的 iBeta Level 1 认证解决方案（使用 3D 动作+闪光）这样的先进实时性检测至关重要的原因。 这也是为什么采用分层认证方法最好——将实时性与其他生物特征和行为信号相结合。

Q：发行商如何随着深度伪造技术的发展保持领先地位？

A：持续监控、投资于研发以及与安全专家的合作至关重要。 实施 DDG 高级基准并定期更新欺诈检测模型也至关重要。 及时了解最新的深度伪造技术并相应地调整安全措施是一个持续的过程。

Q：行为生物特征在检测深度伪造欺诈中发挥什么作用？

A：行为生物特征分析独特的用户特征，例如打字速度、鼠标移动和滚动模式。 这些模式很难被深度伪造复制，从而提供了额外的安全层。 与既定行为模式的重大偏差可以触发警报并提示进一步调查。

Q：深度伪造欺诈仅仅是大金融机构的担忧吗？

A：不。 任何依赖在线交易和用户身份验证的企业都容易受到深度伪造欺诈的影响。 中小型企业往往面临的风险更高，因为他们可能缺乏实施先进安全措施的资源。 遭受破坏的成本对任何组织来说都是毁灭性的。