បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) «អាន» ស្គ្រីប ដោយព្រមានអ្នកប្រើប្រាស់អំពីការបោកប្រាស់។

ក្នុងរយៈពេលតិចជាងមួយប៉ប្រិចភ្នែក ប្រព័ន្ធ AI របស់ MoMo វិភាគសញ្ញាហានិភ័យជាង 1,000 ក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ ប្រសិនបើលក្ខណៈស្រដៀងគ្នាទៅនឹងគំរូនៃការឆបោកដែលបានកំណត់អត្តសញ្ញាណពីមុនលេចឡើង ប្រព័ន្ធនឹងវាយតម្លៃកម្រិតហានិភ័យ ហើយចេញការព្រមាន។

នៅពេលដែលការបោកប្រាស់កាន់តែលឿន និងស្មុគស្មាញជាងមុន។

យោងតាមស្ថិតិដែលបានចែករំលែកនៅក្នុងវេទិកា Digital Trust in Finance 2026 (DTF 2026) ប្រជាជនវៀតណាមបានខាតបង់ជាង 8 ពាន់ពាន់លានដុងដោយសារតែការឆបោកតាមអ៊ីនធឺណិតក្នុងឆ្នាំ 2025។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិដ្ឋភាពគួរឱ្យព្រួយបារម្ភមិនមែនគ្រាន់តែជាបរិមាណនៃការខាតបង់នោះទេ។ អ្នកជំនាញជឿជាក់ថាបញ្ហាប្រឈមចម្បងគឺថា AI កំពុងបង្កឱ្យមានការកើនឡើងដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកនៅក្នុងល្បឿននៃការបង្កើតសេណារីយ៉ូឆបោក ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងនូវ "ឧបសគ្គចំពោះការចូល" សម្រាប់ឧក្រិដ្ឋជនតាមអ៊ីនធឺណិត។

ពីមុន ការអនុវត្តន៍ការឆបោកទ្រង់ទ្រាយធំតម្រូវឱ្យជនល្មើសចំណាយពេលច្រើនក្នុងការបង្កើតសេណារីយ៉ូ ការប្រមូលទិន្នន័យ ការសរសេរខ្លឹមសារ និងការទាក់ទងជនរងគ្រោះ។ ឥឡូវនេះ ជំហានជាច្រើនទាំងនេះអាចត្រូវបានធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិក្នុងតម្លៃទាបបំផុត។

លោក Nguyen Manh Tuong សហស្ថាបនិក សហប្រធានក្រុមប្រឹក្សាភិបាល និងជានាយកប្រតិបត្តិរបស់ MoMo បានថ្លែងថា “បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងធ្វើឱ្យការក្លែងបន្លំ ‘លឿនជាងមុន ថោកជាងមុន និងទំនើបជាងមុន’ និងផ្លាស់ប្តូរទាំងស្រុងនូវរបៀបដែលជនល្មើសអនុវត្តយុទ្ធនាការក្លែងបន្លំតាមអ៊ីនធឺណិត”។

លោក Nguyen Manh Tuong បានចែករំលែករឿងនេះនៅក្នុងវេទិកា Digital Trust in Finance 2026។

ជំនួស​ឲ្យ​វិធីសាស្ត្រ​ផ្សព្វផ្សាយ​ទ្រង់ទ្រាយ​ធំ​ដូច​អតីតកាល សេណារីយ៉ូ​បោកប្រាស់​ឥឡូវ​នេះ​អាច​ត្រូវ​បាន​បង្កើត​ឡើង​ក្នុង​ល្បឿន​លឿន​ជាង​មុន និង​មាន​កម្រិត​ខ្ពស់​នៃ​ការ​ធ្វើ​ឲ្យ​មាន​លក្ខណៈ​ផ្ទាល់ខ្លួន។ ចាប់ពី​ឥរិយាបថ​អនឡាញ និង​ទម្លាប់​របស់​អ្នក​ប្រើប្រាស់ រហូតដល់​ទំនាក់ទំនង​ប្រព័ន្ធ​ផ្សព្វផ្សាយ​សង្គម ទិន្នន័យ​ជា​សាធារណៈ​ជាច្រើន​អាច​ត្រូវ​បាន​ប្រើ​ដើម្បី​បង្កើត​វិធីសាស្ត្រ​គោលដៅ​ដែល​ជាក់លាក់​ខ្ពស់​សម្រាប់​អ្នក​ប្រើប្រាស់​ម្នាក់ៗ។

នៅលើវេទិកាសម្ងាត់នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ មានគំរូ "phishing-as-a-service" កាន់តែច្រើនឡើងៗ ដែលឧបករណ៍ phishing ត្រូវបានផ្តល់ជូនជាការជាវស្រដៀងគ្នាទៅនឹងកម្មវិធី SaaS។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចជួលគេហទំព័រក្លែងក្លាយដែលផលិតរួចជាស្រេច ប្រព័ន្ធអ៊ីមែលធំៗ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រងដើម្បីតាមដានទិន្នន័យដែលត្រូវបានគេលួច និងសូម្បីតែសេវាកម្មគាំទ្របច្ចេកទេសដែលភ្ជាប់មកជាមួយ។

កាសែត Wall Street Journal ដោយដកស្រង់ទិន្នន័យពី Microsoft, Barracuda Networks, Netcraft និង FBI បង្ហាញថា វេទិកាបន្លំបន្លំជាច្រើនឥឡូវនេះត្រូវបាន "វេចខ្ចប់" ជាមួយនឹងចំណុចប្រទាក់ងាយស្រួលប្រើ គំរូដែលបានបង្កើតជាមុន និងសមត្ថភាពក្នុងការដាក់ពង្រាយក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មាននាទី។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យសូម្បីតែក្រុមដែលមានជំនាញបច្ចេកទេសតិចជាងមុនអាចចូលរួមបានយ៉ាងឆាប់រហ័សនៅក្នុងយុទ្ធនាការបន្លំបន្លំទ្រង់ទ្រាយធំ។

គំរូប្រឆាំងការក្លែងបន្លំក៏ត្រូវ "បង្កើនល្បឿន" ផងដែរ។

ដោយផ្អែកលើបទពិសោធន៍ខាងលើ លោក Nguyen Manh Tuong ជឿជាក់ថា ឧស្សាហកម្មហិរញ្ញវត្ថុឌីជីថលមិនអាចបន្តពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើផ្នត់គំនិតប្រពៃណីនៃការ "រកឃើញប្រតិបត្តិការ ហើយបន្ទាប់មករារាំងពួកវា" បានទេ។ ផ្ទុយទៅវិញ MoMo ត្រូវតែផ្លាស់ប្តូរការគិតរបស់ខ្លួនពី "ការរារាំងអ្នកប្រព្រឹត្តអាក្រក់" ទៅជា "ការសហការជាមួយអ្នកប្រព្រឹត្តល្អ"។

ប្រតិបត្តិការនីមួយៗនៅលើវេទិកា MoMo ត្រូវបានដំណើរការក្នុងរយៈពេល 100-300 មិល្លីវិនាទី។ ក្នុងរយៈពេលខ្លីជាងការព្រិចភ្នែក ប្រព័ន្ធ AI វិភាគសញ្ញាហានិភ័យផ្សេងៗគ្នាជាង 1,000 ក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ សញ្ញាទាំងនេះរួមមានឧបករណ៍ចូល ទីតាំងភូមិសាស្ត្រ ប្រវត្តិប្រតិបត្តិការ ភាពញឹកញាប់នៃការប្រើប្រាស់គណនី លក្ខណៈអ្នកទទួល និងសញ្ញាមិនធម្មតាជាច្រើនទៀតនៅក្នុងឥរិយាបថប្រតិបត្តិការ។

ប្រសិនបើគណនីមួយបង្កើតប្រតិបត្តិការដ៏ធំមួយភ្លាមៗទៅកាន់ចង្កោមគណនីដែលធ្លាប់ភ្ជាប់ទៅនឹងសកម្មភាពគួរឱ្យសង្ស័យ ឬបង្ហាញលក្ខណៈស្រដៀងគ្នាទៅនឹងគំរូបោកប្រាស់ដែលបានកត់ត្រាពីមុន ប្រព័ន្ធអាចវាយតម្លៃកម្រិតហានិភ័យភ្លាមៗ និងចេញការព្រមាន។

លទ្ធផលដំបូងបង្ហាញថាវិធីសាស្រ្តនេះកំពុងផ្តល់លទ្ធផលវិជ្ជមាន។ នៅលើវេទិកា MoMo សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ 1,000 នាក់ដែលទទួលបានការព្រមានពីប្រព័ន្ធ 995 នាក់បញ្ឈប់ប្រតិបត្តិការ។ ជាលទ្ធផល ប្រហែល 44 ពាន់លានដុងត្រូវបានសន្សំជារៀងរាល់ថ្ងៃពីហានិភ័យនៃការក្លែងបន្លំដែលអាចកើតមាន។

ការរកឃើញទាំងនេះបង្ហាញថា សន្តិសុខសម័យទំនើបមិនមែនគ្រាន់តែអំពីការទប់ស្កាត់ការវាយប្រហារពីខាងក្រៅនោះទេ។ អ្វីដែលសំខាន់ជាងនេះទៅទៀត វាគឺអំពីការគាំទ្រអ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយមានព័ត៌មានច្រើនជាងមុនក្នុងអំឡុងពេលដែលងាយរងគ្រោះបំផុតចំពោះការរៀបចំ។

ម្យ៉ាងវិញទៀត គណនីក្លែងបន្លំដែលទើបរកឃើញថ្មីនីមួយៗ សេណារីយ៉ូបន្លំតាមអ៊ីនធឺណិតថ្មីនីមួយៗដែលបានរាយការណ៍ដោយអ្នកប្រើប្រាស់ ឬប្រតិបត្តិការមិនប្រក្រតីដែលទើបផ្ទៀងផ្ទាត់ថ្មីនីមួយៗអាចក្លាយជាទិន្នន័យភ្លាមៗសម្រាប់ប្រព័ន្ធដើម្បីធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពគំរូកំណត់អត្តសញ្ញាណហានិភ័យរបស់វា។

អរគុណចំពោះបញ្ហានេះ មេរៀនដ៏មានតម្លៃដែលបានរៀនដោយអ្នកប្រើប្រាស់ម្នាក់ៗត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយ MoMo ទៅជាចំណេះដឹងរួមសម្រាប់ប្រព័ន្ធទាំងមូល។ ផ្នត់គំនិតនេះបង្កើតជាយុទ្ធសាស្ត្រនៃការកសាង "ខែលរួម"៖ មិនទុកឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ប្រឈមមុខនឹងហានិភ័យតែម្នាក់ឯងទេ ប៉ុន្តែផ្លាស់ប្តូរអំណាចនៃទិន្នន័យសហគមន៍ទៅជាប្រព័ន្ធភាពស៊ាំឌីជីថលដែលមានសមត្ថភាពរៀនសូត្រដោយខ្លួនឯង និងកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់តាមពេលវេលា។

(ប្រភព៖ MoMo)

ប្រភព៖ https://vietnamnet.vn/ai-doc-vi-kich-ban-canh-bao-nguoi-dung-truoc-bay-lua-dao-2520887.html