문서 위조 범죄에 맞서 인공지능을 적용하다

갑자기 빚이 생겼다

최근 언론에서는 자산을 횡령하기 위해 대출 서류를 위조하는 사례가 꾸준히 보도되고 있습니다. 이들은 다른 사람의 개인 정보를 훔친 다음, 기계와 장비를 구입하여 직접 개인 문서를 위조합니다.

예를 들어, NT 씨(빈시, 응에안성 )는 돈을 ​​빌리지 않았지만 금융 회사에 빚을 갚으라고 요구하는 전화와 문자 메시지를 계속 받았습니다.

그녀는 너무 화가 나서 위의 금융 회사에 사건을 보고했고 답변서를 받았습니다. 이에 따라 금융 회사는 사기꾼이 그녀의 개인 정보를 사용하여 그녀의 신용 대출 신청서를 위조했다는 사실을 확인했습니다.

또 다른 사례로, 푸누안 구(HCMC)에 거주하는 TA 씨는 낯선 사람들이 매일 수십 통의 전화와 수천 통의 페이스북 메시지를 보내면서 그녀와 가족이 공황 상태에 빠졌던 적이 있다고 말했습니다.

위의 "불행한" 사건은 그녀가 신분증을 분실한 후에 일어났습니다. TA 여사는 누군가가 그녀의 이름, 나이, 신분증 번호 등 그녀의 모든 정보를 사용하여 소비자 대출을 했다고 말했습니다.

그 후 대출인은 갚지 못한 빚을 남기고 사라져 TA 씨가 그 빚을 떠안게 되었습니다.

신분증을 분실했을 때 이름과 나이 등의 정보는 무담보 대출을 받기 전에 위험 요소가 될 수 있습니다.

위와 같은 금융사기를 목적으로 한 위조사례는 점점 더 빈번하게 발생하고 있으며, 수법도 점점 더 정교해지고 있다고 할 수 있습니다.

반면, 신분증에 있는 실제 사람과 사진을 비교하는 과정에서 대부분의 eKYC 인증은 인물 사진을 요구하거나 간단한 작업을 요구하는 등 단순한 수준에서 그칩니다.

이는 점점 더 발전된 인증 및 위조 방지 기술을 요구하며, 이로 인해 문제가 발생합니다.

기술적 관점에서 볼 때, Zalo의 AI 책임자인 Chau Thanh Duc 박사는 위조품과 싸우는 것이 항상 큰 과제라고 말했습니다. Zalo에서는 이러한 기술을 지속적으로 개선하고 업데이트하여 다양한 형태의 사기를 방지하고 있습니다.

통계에 따르면, Zalo는 2023년 상반기에만 약 35만 건의 위조 인물 사진과 45만 건의 위조 문서(CCCD 및 신분증)를 성공적으로 탐지하고 예방했습니다.

이는 Zalo AI 팀이 전자 사용자 인증(eKYC) 사기에 맞서 "전쟁"을 벌이는 과정에서 보여준 훌륭한 노력의 결과이며, Zalo가 제공하는 서비스를 이용하는 사용자를 최대한 보호하기 위한 것입니다.

AI가 사기를 방지하는 방법

TS에 따르면. Chau Thanh Duc 씨, 오늘날 전자 사용자 인증(eKYC)을 막기 위해 사용되는 가장 흔한 위조 유형은 3가지입니다. 딥페이크 가짜 얼굴, 3D 모델(마네킹 등), 시민 신분증(CCCD) 또는 신분증(CMND)의 가짜 정보 편집입니다.

Zalo AI를 사용하는 기술 엔지니어는 항상 신중하게 분석하여 모델을 개선해야 합니다. 예를 들어, 딥페이크를 통해 공격자는 다른 사람의 정지된 이미지를 찍은 다음 미소 짓기, 눈 깜박이기, 입술 동기화 등 실제 사람처럼 움직이는 제스처를 만듭니다.

이러한 이미지는 셀카 비디오 (초상화)를 위조하는 데 사용되어 eKYC(전자 식별) 카메라가 이를 녹화하여 실제 사람으로 착각할 수 있습니다.

하지만 위의 스푸핑은 화면에 재캡처 효과를 남깁니다. Zalo는 이 기능을 기반으로 인증 중에 이러한 비디오 데이터가 차단되도록 재생 공격 탐지 모델을 개발했습니다.

또한, Zalo는 eKYC 인증 시 사기를 방지하기 위해 자체 점검 및 무작위로 영역을 점검하는 메커니즘을 갖추고 있습니다.

스푸핑 방지 모델을 우회하는 기술이 감지되면 Zalo의 AI 팀은 신속하게 모델을 분석하고 업데이트하여 해당 유형의 공격에 대응합니다.

이 기간 동안 블랙리스트와 얼굴 검색과 같은 다른 보호 계층은 공격자가 개인 정보, 계정 또는 이미지를 재사용하여 시스템을 우회하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

Zalo eKYC는 사기와의 싸움에 크게 기여하고 있습니다.

Zalo는 마네킹의 경우 자연스러운 인간 얼굴과 인간을 모방한 3D 물체를 구별할 수 있는 3D 위조 방지 모델을 사용합니다.

적절한 AI 모델을 사용하는 것과 더불어, 이 장치는 훈련 데이터를 다양화하여 모델이 항상 가장 흔한 3D 가짜, 즉 현실 세계에 존재할 가능성이 높은 마네킹 모델로 훈련되도록 보장합니다.

마네킹은 AI 모델을 훈련하는 데 사용되어 현실에서 가짜를 인식하는 능력을 향상시킵니다(그림).

가짜 신분증과 CCCD 사진의 경우, 다른 사람의 스크린샷을 찍거나 사진을 인쇄하여 사용하거나, 신분증 번호, ​​이름, 생년월일 등의 정보를 편집하거나, 심지어 원본 사진을 다른 가짜 사진으로 바꾸는 등 수많은 유형의 공격이 있습니다.

각 공격 유형마다 고유한 특징이 있습니다. Zalo는 각종 비정상 정보를 효과적으로 식별하기 위해 전문적인 AI 모델을 구축했습니다.

Zalo AI 대표는 정확성, 편의성, 업데이트, 빠른 처리, 안정성이 Zalo eKYC의 장점이며, 이는 사용자에게 가치를 제공한다고 말했습니다.

Zalo eKYC와 같이 첨단 솔루션과 지속적인 개선에 대한 노력을 통해 기술 전반과 특히 AI 분야의 선구자들은 현재 디지털 시대의 정보 검증에서 중요한 역할을 한다고 할 수 있습니다.

원천: https://vietnamnet.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-de-chong-toi-pham-gia-mao-giay-to-2172496.html