Yapay zeka, metni 'okuyor' ve kullanıcılara dolandırıcılık konusunda uyarıda bulunuyor.

MoMo'nun yapay zeka sistemi, göz açıp kapayıncaya kadar kısa bir sürede 1.000'den fazla risk sinyalini eş zamanlı olarak analiz ediyor. Daha önce belirlenmiş dolandırıcılık modellerine benzer özellikler ortaya çıkarsa, sistem risk seviyesini değerlendiriyor ve bir uyarı veriyor.

Dolandırıcılık yöntemleri giderek daha hızlı ve karmaşık hale geliyor.

Dijital Finans Güveni 2026 (DTF 2026) forumunda paylaşılan istatistiklere göre, Vietnamlılar 2025 yılında çevrimiçi dolandırıcılık nedeniyle 8 trilyon VND'den fazla kayıp yaşadı. Ancak endişe verici olan sadece kayıp miktarı değil; uzmanlar, yapay zekanın dolandırıcılık senaryolarının oluşturulma hızında benzeri görülmemiş bir artışa neden olurken, siber suçlular için "giriş engelini" önemli ölçüde azalttığına inanıyor.

Eskiden, büyük ölçekli bir dolandırıcılık gerçekleştirmek, faillerin senaryolar geliştirmek, veri toplamak, içerik yazmak ve mağdurlarla iletişime geçmek için çok zaman harcamasını gerektiriyordu. Şimdi ise bu adımların çoğu çok düşük maliyetle otomatikleştirilebiliyor.

MoMo'nun Kurucu Ortağı, Yönetim Kurulu Eş Başkanı ve CEO'su Bay Nguyen Manh Tuong şunları söyledi: "Yapay zeka, dolandırıcılığı 'daha hızlı, daha ucuz ve daha gelişmiş' hale getiriyor ve faillerin çevrimiçi dolandırıcılık kampanyalarını yürütme biçimini tamamen değiştiriyor."

Sayın Nguyen Manh Tuong bu bilgiyi Dijital Finans Güveni 2026 Forumu'nda paylaştı.

Geçmişteki kitlesel yayılım yöntemlerinin aksine, dolandırıcılık senaryoları artık çok daha hızlı ve kişiselleştirilmiş bir şekilde oluşturulabiliyor. Çevrimiçi davranışlardan ve tüketici alışkanlıklarından sosyal medya ilişkilerine kadar, kamuya açık zengin veriler, her kullanıcıya son derece özel hedefli yaklaşımlar oluşturmak için kullanılabiliyor.

Günümüzde yeraltı forumlarında, SaaS yazılımlarına benzer şekilde abonelik modeliyle sunulan kimlik avı araç setlerinin sayısında artış görülüyor. Kullanıcılar hazır sahte web siteleri, toplu e-posta sistemleri, çalınan verileri izlemek için kontrol panelleri ve hatta bunlara eşlik eden teknik destek hizmetlerini kiralayabiliyorlar.

Wall Street Journal, Microsoft, Barracuda Networks, Netcraft ve FBI'dan elde edilen verilere dayanarak, birçok kimlik avı platformunun artık kullanıcı dostu arayüzler, önceden oluşturulmuş şablonlar ve dakikalar içinde devreye alınabilme özelliğiyle "paketlendiğini" gösteriyor. Bu, teknik becerisi daha az olan ekiplerin bile büyük ölçekli kimlik avı kampanyalarına hızla katılmasını sağlıyor.

Sahtekarlıkla mücadele modelinin de "hızlandırılması" gerekiyor.

Yukarıdaki deneyimlere dayanarak, Bay Nguyen Manh Tuong, dijital finans sektörünün "işlemleri tespit edip ardından engelleme" şeklindeki geleneksel zihniyete tamamen bağlı kalmaya devam edemeyeceğine inanmaktadır. Bunun yerine, MoMo'nun düşünce yapısını "kötü niyetli aktörleri engellemekten" "iyi niyetli aktörlerle ortaklık kurmaya" doğru değiştirmesi gerekmektedir.

MoMo platformundaki her işlem 100-300 milisaniye içinde işlenir. Göz açıp kapayıncaya kadar kısa bir sürede, yapay zeka sistemi aynı anda 1.000'den fazla farklı risk sinyalini analiz eder. Bu sinyaller arasında giriş yapılan cihazlar, coğrafi konum, işlem geçmişi, hesap kullanım sıklığı, alıcı özellikleri ve işlem davranışındaki diğer birçok olağandışı işaret yer alır.

Bir hesap, daha önce şüpheli faaliyetlerle bağlantılı olan bir hesap kümesine aniden büyük bir işlem gerçekleştirirse veya daha önce belgelenmiş dolandırıcılık modellerine benzer özellikler gösterirse, sistem risk seviyesini hemen değerlendirebilir ve bir uyarı yayınlayabilir.

İlk sonuçlar bu yaklaşımın olumlu sonuçlar verdiğini gösteriyor. MoMo platformunda, sistemden uyarı alan her 1.000 kullanıcıdan 995'i işlemi durduruyor. Sonuç olarak, potansiyel dolandırıcılık risklerinden her gün yaklaşık 44 milyar VND tasarruf sağlanıyor.

Bu bulgular, modern güvenliğin yalnızca dış saldırıları önlemekle ilgili olmadığını göstermektedir. Daha da önemlisi, kullanıcıların manipülasyona karşı en savunmasız oldukları zamanlarda daha bilinçli kararlar almalarına destek olmakla ilgilidir.

Öte yandan, yeni keşfedilen her sahte hesap, bir kullanıcı tarafından bildirilen her yeni kimlik avı senaryosu veya yeni doğrulanan her olağandışı işlem, sistemin risk tanımlama modellerini güncellemesi için anında veri haline gelebilir.

Bu sayede, bireysel kullanıcıların öğrendiği değerli dersler, MoMo tarafından tüm sistem için paylaşılan bilgiye dönüştürüldü. Bu zihniyet, "ortak bir kalkan" oluşturma stratejisini şekillendiriyor: kullanıcıları risklerle tek başlarına yüzleşmeye bırakmak yerine, topluluk verilerinin gücünü, kendi kendine öğrenen ve zaman içinde sürekli olarak gelişen dijital bir bağışıklık sistemine dönüştürmek.

(Kaynak: MoMo)

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