Внезапно в долгах
В последнее время в прессе постоянно сообщается о случаях подделки кредитных документов, выданных с целью хищения активов. Злоумышленники совершают это, похищая чужие персональные данные, а затем приобретая оборудование и технику для самостоятельной подделки документов.
Например, г-жа НТ (город Винь, провинция Нгеан ) не занимала деньги, но постоянно получала звонки и текстовые сообщения с требованием выплатить долг от финансовой компании.
Слишком расстроенная, она сообщила об этом инциденте в указанную выше финансовую компанию и получила ответное письмо. В компании подтвердили, что её персональные данные были использованы мошенником для подделки заявки на кредит.
В другом случае г-жа ТА, зарегистрированная по месту жительства в районе Фу Нхуан (Хошимин), рассказала, что однажды она и ее семья пребывали в состоянии паники, когда незнакомцы терроризировали их десятками телефонных звонков каждый день и тысячами сообщений в Facebook.
Вышеуказанные «неприятные» события произошли после того, как она потеряла удостоверение личности. Г-жа ТА заявила, что кто-то использовал всю её информацию, включая имя, возраст и номер удостоверения личности, для оформления потребительского кредита.
Затем заемщик исчез, оставив после себя просроченный кредит, вынудив г-жу ТА взять на себя его выплату.
Можно сказать, что случаи подделки документов с целью финансового мошенничества, подобные описанным выше, встречаются все чаще, при этом используются все более изощренные приемы.
Между тем, большинство методов аутентификации eKYC в процессе сравнения реальных людей и фотографий в документах, удостоверяющих личность, ограничиваются простым уровнем, например требованием портретных фотографий или выполнением простых задач.
Это создает проблему, требующую все более совершенных технологий аутентификации и защиты от подделок.
Доктор Чау Тхань Дык, директор по искусственному интеллекту Zalo, отметил, что с технической точки зрения борьба с подделками всегда представляет собой серьёзную проблему. В Zalo эти технологии постоянно совершенствуются, а модели обновляются для предотвращения различных видов подделок.
Согласно статистике, только за первые 6 месяцев 2023 года Zalo успешно выявила и предотвратила около 350 000 случаев подделки портретных фотографий и 450 000 случаев подделки документов (CCCD и удостоверений личности).
Это большой шаг команды Zalo AI в «войне» с мошенничеством в области электронной аутентификации пользователей (eKYC), направленный на обеспечение максимальной защиты пользователей, использующих услуги, предоставляемые Zalo.
Как ИИ предотвращает мошенничество
По словам доктора Чау Тхань Дука, сегодня для борьбы с электронной аутентификацией пользователей (eKYC) используются 3 наиболее распространённых вида подделки, в том числе: глубокая подделка лиц, 3D-модели (например, манекены) и редактирование поддельных идентификационных данных гражданина (CCCD) или удостоверений личности (CMND).
При использовании искусственного интеллекта Zalo инженерам-технологам всегда приходится проводить тщательный анализ для улучшения модели. Например, при использовании deepfake злоумышленник берёт неподвижное изображение другого человека и затем создаёт на нём движущиеся жесты, такие как улыбка, моргание, синхронизация губ и т. д., как у настоящего человека.
Эти изображения будут использоваться для поддельных видеоселфи (портретов), чтобы камера eKYC (электронной идентификации) могла записать их и принять за реальных людей.
Однако описанная выше подделка оставит на экране эффект повторного захвата. Основываясь на этой особенности, Zalo разработала модель обнаружения атак повторного воспроизведения, которая гарантирует блокировку этих видеоданных во время процесса аутентификации.
Кроме того, для предотвращения мошенничества при аутентификации eKYC в Zalo предусмотрен механизм самопроверки и случайной проверки зон.
При обнаружении техники, обходящей модель защиты от подмены, команда искусственного интеллекта Zalo быстро проанализирует и обновит модель для противодействия этому типу атак.
В это время другие уровни защиты, такие как черные списки и восстановление изображений лиц, помогут предотвратить повторное использование злоумышленниками этой личной информации, учетной записи или изображения для обхода системы.
Для манекенов Zalo использует 3D-модели, защищённые от подделок, которые способны различать настоящие человеческие лица и 3D-объекты, имитирующие людей.
Наряду с использованием правильной модели ИИ, устройство диверсифицирует данные обучения, чтобы гарантировать, что модель всегда обучается с использованием наиболее распространенных 3D-подделок — моделей манекенов, которые, скорее всего, существуют в реальном мире.
Для поддельных фотографий удостоверений личности и CCCD существует бесчисленное множество типов атак, таких как создание снимков экрана или распечатка фотографий других людей, редактирование информации о номере удостоверения личности, имени или дате рождения, даже замена оригинальной фотографии на другую поддельную фотографию.
Каждый тип атаки будет иметь свои отличительные характеристики. Zalo разработала специализированные модели искусственного интеллекта для эффективного выявления каждого типа аномальной информации.
Представитель Zalo AI также заявил, что точность, удобство, обновления, быстрая обработка и стабильность — это сильные стороны, которые подтверждают ценность Zalo eKYC для пользователей.
Можно сказать, что благодаря передовым решениям и стремлению к постоянному совершенствованию пионеры в области технологий в целом и искусственного интеллекта в частности, такие как Zalo eKYC, играют важную роль в проверке информации в современную цифровую эпоху.
Источник
Комментарий (0)