Знать врага в лИИцо: ИИ против мошенничества и дипфейков
Угроз фрода, финансовых и репутационных потерь всё больше, и развитие генеративного ИИ усугубляет ситуацию. Новые методы мошенников «пробивают» традиционные меры безопасности, так что компании в ответ внедряют кибербез-решения на базе ИИ. Как ИИ-модели защищают бизнес от своих зловредных «близнецов» — в блоге.
Мошенничество становится более сложным
Изощренные варианты фрода обходят традиционные системы безопасности и всё чаще мелькают в новостях. Сегодня злоумышленники, например, используют для мошенничества:
- Синтетические идентификационные данные. Преступник объединяет реальную и поддельную информацию, чтобы создать новую «личность». Настоящую информацию для этого обычно крадут. С помощью синтетических личностей преступники, например, открывают счета и совершают мошеннические покупки, крадут деньги у кредиторов, в том числе у компаний-эмитентов кредитных карт.
- Фишинг с использованием ИИ. Мошенники имитируют сообщения от людей, компаний и органов власти, и с помощью ИИ персонализируют фишинговые сообщения лучше, чем раньше. С их помощью преступники заставляют получателей раскрывать конфиденциальную информацию.
- Технологии дипфейка. Мошенники обучают ИИ-модели имитировать человека, и получают реалистичный аудио- фото- и видеоконтент. Он позволяет преступникам выдавать себя за людей, которым выбранная жертва может довериться: руководителей, родственников, известных или привлекательных лиц, — чтобы проводить мошеннические транзакции, распространять дезинформацию и др.
Цифровая трансформация и генеративный искусственный интеллект не только разнообразили способы мошенничества, но и усилили их. Генеративный ИИ дал гораздо больше возможностей дешево организовывать крупномасштабное мошенничество. Благодаря автоматизации и сложным алгоритмам злоумышленники могут одновременно воспроизводить мошеннические схемы на нескольких платформах. Преступники совершенствуют свои методы, что требует от компаний постоянно адаптировать меры защиты и интегрировать в них искусственный интеллект.
Как ИИ выявляет фрод
Искусственный интеллект обеспечивает инновационные решения проблем с мошенничеством, потому что способен анализировать огромные объёмы данных, выявлять закономерности и аномалии, прогнозировать мошенническое поведение с высокой точностью.
Алгоритмы машинного обучения, в частности, модели обучения с учителем (supervised learning model), как деревья решений и нейронные сети, широко используют, чтобы выявлять мошеннические транзакции на основе анализа исторических данных. Эти модели различают законные и мошеннические транзакции, распознают едва заметные закономерности.
Методы обучения без учителя (unsupervised learning), в том числе кластеризация и обнаружение аномалий, помогают натренировать нейросети выявлять новые мошеннические схемы по выбросам в данных о транзакциях, которые не соответствуют ожидаемому поведению.
Глубинное обучение, подвид машинного обучения (ML), позволяет ИИ обрабатывать и анализировать неструктурированные данные, как изображения, текст и голос, и обнаруживать мошенничество благодаря этому. Cверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) используются в самых разных областях от обнаружения мошенничества с кредитными картами до борьбы с отмыванием денег.
Обработка естественного языка (NLP) помогает обнаруживать мошеннические действия через поиск в текстах, как электронные письма и описания транзакций, подозрительных слов и закономерностей.
Как ИИ профилактирует мошенничество
Нейросети предотвращают мошенничество не только в момент, когда выявляют его попытку. ИИ также дает компаниям возможность действовать в защите цифровых экосистем на опережение.
Предиктивная аналитика на основе ИИ позволяет прогнозировать потенциальные очаги мошенничества и заранее внедрять превентивные стратегии. Системы мониторинга в режиме реального времени, усиленные ИИ, мгновенно оповещают о подозрительной деятельности и позволяют оперативно действовать, чтобы предотвратить мошенничество.
* * *
Преступники постоянно обновляют свои схемы, поэтому и технологии безопасности должны адаптироваться. Современные ИИ-системы не просто снижают существующие риски. Они эволюционируют, чтобы защищать компании от угроз, которые появятся завтра. Так бизнес получает реальное преимущество против сложного цифрового мошенничества.