Användning av artificiell intelligens för att bekämpa dokumentförfalskningsbrott

[annons_1]

Plötsligt i skuld

På senare tid har pressen kontinuerligt rapporterat om situationen med förfalskning av lånedokument till tillhörande tillgångar. Försållarna gör detta genom att stjäla andra människors personliga information och sedan köpa maskiner och utrustning för att själva förfalska personliga dokument.

Till exempel lånade inte fru NT (Vinh City, Nghe An ) pengar men fick kontinuerligt samtal och sms från ett finansföretag där hon ombads betala sin skuld.

Alltför upprörd rapporterade hon händelsen till ovannämnda finansbolag och fick ett svarsbrev. Följaktligen bekräftade finansbolaget att hennes personuppgifter hade använts av en bedragare för att förfalska hennes kreditlåneansökan.

I ett annat fall berättade Ms. TA, vars registrerade bostad är i Phu Nhuan-distriktet (HCMC), att hon och hennes familj en gång var i panik när främlingar terroriserade dem med dussintals telefonsamtal varje dag och tusentals meddelanden som attackerade deras Facebook.

Ovanstående "olyckliga" händelser inträffade efter att hon förlorat sitt ID-kort. Fru TA sa att någon använde all hennes information, såsom hennes namn, ålder och ID-nummer, för att bevilja ett konsumentlån.

Låntagaren försvann sedan och lämnade efter sig ett försenat lån, vilket tvingade Ms. TA att axla skulden.

Information som namn och ålder när ID-kort förloras kan också vara en risk inför blancolån.

Man kan säga att situationer med ekonomiskt bedrägeri som ovanstående fall inträffar allt oftare, med alltmer sofistikerade knep.

Samtidigt stannar det mesta av eKYC-autentiseringen i steget att jämföra riktiga personer och foton på identitetsdokument vid en enkel nivå, såsom att kräva porträttfoton eller enkla uppgifter.

Detta har skapat ett problem som kräver alltmer avancerad autentiserings- och förfalskningsteknik.

Ur ett tekniskt perspektiv sa Zalos AI-chef, Dr. Chau Thanh Duc, att anti-förfalskning alltid är en stor utmaning. På Zalo förbättras dessa tekniker ständigt och modeller uppdateras för att förhindra olika former av förfalskning.

Enligt statistik upptäckte och förhindrade Zalo under bara de första sex månaderna 2023 framgångsrikt cirka 350 000 fall av falska porträttfoton och 450 000 fall av falska dokument (CCCD och ID-kort).

Detta är en stor insats från Zalos AI-team i "kriget" mot elektronisk användarautentiseringsbedrägeri (eKYC), för att bäst skydda användare som använder tjänster som tillhandahålls av Zalo.

Hur AI förhindrar bedrägerier

Enligt Dr. Chau Thanh Duc finns det tre vanligaste former av förfalskning som används för att bekämpa elektronisk användarautentisering (eKYC) idag, inklusive: djupförfalskning av ansiktsuttryck, 3D-modeller (som skyltdockor) och redigering av falsk information på medborgaridentifieringskort (CCCD) eller identitetskort (CMND).

Med Zalo AI måste teknikingenjörer alltid analysera noggrant för att förbättra modellen. Till exempel, med deepfake, tar angriparen en stillbild av en annan person och skapar sedan rörliga gester som att le, blinka, smacka med läpparna etc. precis som en riktig person.

Dessa bilder kommer att användas för att förfalska selfievideor (porträtt) så att eKYC-kameran (elektronisk identifiering) kan spela in dem och förväxla dem med riktiga människor.

Ovanstående förfalskning kommer dock att lämna en återskapningseffekt på skärmen. Baserat på denna funktion har Zalo utvecklat en modell för detektering av replay-attacker för att säkerställa att dessa videodata blockeras under autentiseringsprocessen.

För att förhindra bedrägerier inom eKYC-autentisering har Zalo dessutom en mekanism för att automatiskt granska och slumpmässigt kontrollera områden.

När en teknik som kringgår anti-spoofing-modellen upptäcks, kommer Zalos AI-team snabbt att analysera och uppdatera modellen för att motverka den typen av attack.

Under denna tid kommer andra skyddslager, såsom svarta listor och ansiktsigenkänning, att förhindra att angripare återanvänder denna personliga information, detta konto eller denna bild för att kringgå systemet.

Zalo eKYC bidrar avsevärt till kampen mot bedrägerier.

För skyltdockor använder Zalo 3D-modeller mot förfalskning, som kan skilja mellan naturliga mänskliga ansikten och 3D-objekt som imiterar människor.

Tillsammans med att använda rätt AI-modell diversifierar enheten träningsdata för att säkerställa att modellen alltid tränas med de vanligaste 3D-förfalskningarna, de skyltdockor som sannolikt finns i verkligheten.

Skyltdockor används för att träna AI-modeller, vilket förbättrar förmågan att känna igen förfalskningar i verkligheten (illustration).

För falska ID-kort- och CCCD-foton finns det otaliga typer av attacker, som att ta skärmdumpar eller utskrivna foton av andra, redigera information om ID-kortnummer, namn eller födelsedatum, till och med ersätta originalfotot med ett annat falskt foto.

Varje typ av attack har sina egna identifierande egenskaper. Zalo har byggt specialiserade AI-modeller för att effektivt identifiera varje typ av onormal information.

Zalos AI-representant sa också att noggrannhet, bekvämlighet, uppdateringar, snabb bearbetning och stabilitet är de styrkor som bekräftar värdet av Zalo eKYC för användare.

Man kan säga att med avancerade lösningar och ett engagemang för kontinuerlig förbättring spelar pionjärer inom teknologi i allmänhet och AI i synnerhet, såsom Zalo eKYC, en viktig roll i att verifiera information i dagens digitala tidsålder.

Kommentar (0)