Tehnologia IA - o armă împotriva fraudei online

Pe măsură ce frauda online devine din ce în ce mai sofisticată, inteligența artificială devine o armă puternică împotriva criminalității cibernetice. Experții propun o soluție integrată cu inteligență artificială pentru a identifica apelurile frauduloase și a preveni scurgerile de date personale.

Informațiile personale pot fi scurse prin mai multe moduri: de la personalul intern sau prin atacuri cibernetice - Ilustrație: Quang Dinh

Într-o declarație adresată lui Tuoi Tre, dl. Trinh Nguyen Thien Phuoc, director tehnic al companiei Gianty Vietnam, a declarat că frauda online transfrontalieră devine din ce în ce mai sofisticată, în special în zona Triunghiului de Aur. Tehnologiile de inteligență artificială și Big Data vor juca un rol important în detectarea timpurie și prevenirea comportamentelor frauduloase.

„Inteligenta artificială poate analiza datele tranzacțiilor în timp real, poate recunoaște vocile din apelurile false și poate monitoriza conținutul de pe rețelele sociale pentru a detecta site-urile web frauduloase. Această tehnologie nu numai că ajută la avertizarea utilizatorilor, dar poate și bloca automat tranzacțiile suspecte, poate bloca conturile sau poate preveni campaniile frauduloase înainte ca acestea să se răspândească”, a analizat dl. Phuoc.

În plus, inteligența artificială ajută și la optimizarea portalului de raportare a fraudelor prin selectarea, clasificarea și prioritizarea cazurilor grave. Chatboții cu inteligență artificială pot ghida automat victimele, reducând povara asupra autorităților, în timp ce sistemele de inteligență artificială pot conecta date din mai multe cazuri de fraudă pentru a sprijini investigații rapide.

Dl. Phuoc a propus: „Companiile de tehnologie, băncile și operatorii de rețea trebuie să se coordoneze îndeaproape pentru a partaja date, a implementa tehnologii de monitorizare și avertizare timpurie.” În același timp, el a recomandat înființarea de comitete sau asociații specializate și instruirea continuă a agențiilor și sectoarelor, cum ar fi o unitate de „prevenire și combatere a incendiilor în spațiul cibernetic”.

În plus, dl. Phuoc a propus și modelul Bounty Hunter pentru a încuraja experții în securitate să participe la vânătoarea infractorilor cibernetici cu un mecanism transparent de recompensare, contribuind la îmbunătățirea eficacității prevenirii fraudelor online.

Potrivit domnului Hoang Xuan Huong, director tehnic al companiei de securitate a rețelelor VNetwork, cu potențialul tehnologic actual, operatorii de rețea vietnamezi pot înregistra complet abonații care au conexiuni de la posturile de radiodifuziune din zonele în care operează infractorii cibernetici. De acolo, pot combina autoritățile pentru a recunoaște vocea în text și pot folosi aceste date pentru ca inteligența artificială să le analizeze și să blocheze imediat apelurile frauduloase comune.

„Cel mai simplu mod este ca, după fiecare apel, să existe o notificare care să indice dacă este sau nu o înșelătorie. Cu un anumit număr de rapoarte, operatorul de rețea se poate baza pe istoricul și conținutul apelului pentru a crea cuvinte cheie care să blocheze apelurile viitoare”, a declarat dl. Huong.

Între timp, potrivit domnului La Manh Cuong, directorul general al Opswat Vietnam, organizațiile care stochează informații sensibile, cum ar fi băncile, agențiile de stat, furnizorii de telecomunicații și serviciile financiare, trebuie să își îmbunătățească capacitatea de a proteja datele utilizatorilor.

Potrivit domnului Cuong, multe escrocherii reușite provin în realitate din faptul că escrocii au obținut numărul de identificare al victimei, numele complet, adresa, numărul de telefon și chiar istoricul tranzacțiilor. Informațiile personale pot fi scurse prin mai multe căi de la personalul intern sau prin atacuri cibernetice.

Pentru a preveni acest risc, dl. Cuong a afirmat că organizațiile trebuie să implementeze soluții de protecție a datelor pe mai multe niveluri, în care tehnologia de prevenire a pierderii de date (DLP) joacă un rol important în monitorizarea, controlul și prevenirea scurgerilor de date.

Tehnologia DLP poate ajuta la detectarea și prevenirea accesului neautorizat la date, la criptarea datelor sensibile, la limitarea accesului la date și la detectarea scurgerilor de date prin e-mail, USB și cloud.

Identificați formele comune de fraudă

Profitând de lăcomie și de lipsa de cunoștințe, escrocii lansează trucuri pentru a invita investiții financiare, în special „monedă virtuală”, cu promisiunea unor profituri uriașe. Aceștia fac reclamă și atrage oamenii să participe la tranzacționare falsă și la site-uri web create de ei.

O echipă de angajați care se dau drept experți financiari, specialiști în acțiuni sau reprezentanți ai unor firme de brokeraj de renume adună „investitori” în grupuri de consultanță prin intermediul Zalo și Telegram. După ce atrage mulți oameni și primește bani, ringul de tranzacționare virtual se închide sau dispare, determinând investitorii să piardă totul.

Escrocheriile romantice sunt la fel de frecvente. Escrocii abordează victimele prin intermediul rețelelor de socializare, al site-urilor de dating sau al forumurilor cu profiluri false care prezintă fotografii furate ale unor persoane atractive.

Aceștia creează relații romantice false prin flirt, împărtășirea de povești emoționante sau făcând promisiuni, apoi ademenesc victimele să trimită fotografii sensibile pentru a le șantaja sau a le convinge să investească în platforme false de tranzacționare financiară Forex.

Escrocheria „loc de muncă ușor, salariu mare” atrage mulți oameni, în special pe cei care își caută un loc de muncă. Cheia acestei escrocherii este solicitarea de a plăti un avans înainte de începerea lucrului.

Unele variante mai sofisticate constau în plata inițială a victimei, dar solicitarea de informații personale despre cont, numere de card de credit sau informații bancare sub pretextul plății sau al creării unui cont, ducând astfel utilizatorii într-o capcană.

Sursă: https://tuoitre.vn/cong-nghe-ai-vu-khi-chong-lua-dao-truc-tuyen-20250228085003302.htm