دستاویزی جعلسازی کے جرائم سے لڑنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال

اچانک قرض میں

حال ہی میں، پریس نے مناسب اثاثوں میں قرض کی دستاویزات کو غلط ثابت کرنے کی صورت حال پر مسلسل اطلاع دی ہے۔ مضامین دوسرے لوگوں کی ذاتی معلومات چرا کر اور پھر ذاتی دستاویزات کو جعلی بنانے کے لیے مشینیں اور سامان خرید کر ایسا کرتے ہیں۔

مثال کے طور پر، محترمہ NT (Vinh City, Nghe An ) نے پیسے ادھار نہیں لیے تھے لیکن مسلسل کالز اور ٹیکسٹ میسجز موصول ہوتے تھے کہ وہ ایک مالیاتی کمپنی سے اپنا قرض ادا کریں۔

بہت پریشان، اس نے مذکورہ فائنانس کمپنی کو واقعے کی اطلاع دی اور اسے جوابی خط موصول ہوا۔ اس کے مطابق، فنانس کمپنی نے تصدیق کی کہ اس کی ذاتی معلومات کو ایک دھوکے باز نے اس کی کریڈٹ لون کی درخواست کو جعلی بنانے کے لیے استعمال کیا۔

ایک اور معاملے میں، محترمہ ٹی اے، جن کی رجسٹرڈ رہائش Phu Nhuan ڈسٹرکٹ (HCMC) میں ہے، نے شیئر کیا کہ وہ اور اس کا خاندان ایک بار خوف میں مبتلا تھے جب اجنبی انہیں روزانہ درجنوں فون کالز اور ہزاروں پیغامات کے ذریعے ان کے فیس بک پر حملہ کرتے تھے۔

مذکورہ بالا "بدقسمتی" واقعات اس کے شناختی کارڈ کھو جانے کے بعد پیش آئے۔ محترمہ ٹی اے نے کہا کہ کسی نے صارف قرض دینے کے لیے اس کی تمام معلومات جیسے اس کا نام، عمر اور شناختی نمبر استعمال کیا۔

قرض لینے والا پھر غائب ہو گیا، دیر سے قرض چھوڑ کر، محترمہ ٹی اے کو قرض ادا کرنے پر مجبور کر دیا۔

شناختی کارڈ کے کھو جانے پر نام اور عمر جیسی معلومات بھی غیر محفوظ قرضوں سے پہلے خطرہ ہو سکتی ہیں۔

یہ کہا جا سکتا ہے کہ اوپر والے کیسز کی طرح مالی فراڈ کی صورت حال زیادہ ہو رہی ہے، جس میں نفیس چالوں سے اضافہ ہو رہا ہے۔

دریں اثنا، شناختی دستاویزات پر حقیقی لوگوں اور تصاویر کا موازنہ کرنے کے مرحلے میں زیادہ تر eKYC توثیق ایک سادہ سطح پر رک جاتی ہے جیسے کہ پورٹریٹ فوٹوز یا آسان کاموں کی ضرورت ہوتی ہے۔

اس نے ایک مسئلہ پیدا کر دیا ہے، جس میں تیزی سے جدید تصدیق اور انسداد جعل سازی کی ٹیکنالوجیز کی ضرورت ہے۔

تکنیکی نقطہ نظر سے، Zalo کے AI ڈائریکٹر، ڈاکٹر Chau Thanh Duc نے کہا کہ انسداد جعل سازی ہمیشہ ایک بڑا چیلنج ہوتا ہے۔ Zalo میں، ان ٹیکنالوجیز کو مسلسل بہتر بنایا جاتا ہے اور مختلف قسم کی جعلسازی کو روکنے کے لیے ماڈلز کو اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔

اعداد و شمار کے مطابق، 2023 کے صرف پہلے 6 مہینوں میں، Zalo نے جعلی پورٹریٹ فوٹوز کے تقریباً 350,000 کیسز اور جعلی دستاویزات (CCCD اور شناختی کارڈ) کے 450,000 کیسز کا کامیابی سے سراغ لگایا اور ان کی روک تھام کی۔

یہ Zalo AI ٹیم کی جانب سے فراہم کردہ خدمات کو استعمال کرنے والے صارفین کو بہترین تحفظ فراہم کرنے کے لیے الیکٹرانک یوزر اتھنٹیکیشن فراڈ (eKYC) کے خلاف "جنگ" میں ایک بہترین کوشش ہے۔

AI دھوکہ دہی کو کیسے روکتا ہے۔

ڈاکٹر Chau Thanh Duc کے مطابق، آج کل الیکٹرانک صارف کی توثیق (eKYC) کا مقابلہ کرنے کے لیے جعلسازی کی 3 سب سے عام شکلیں استعمال کی جا رہی ہیں، جن میں شامل ہیں: ڈیپ فیک فیشل فورجری، 3D ماڈل (جیسے مینیکوئنز)، اور شہری شناختی کارڈز (CCCD) یا شناختی کارڈز (CMND) پر جعلی معلومات میں ترمیم کرنا۔

Zalo AI کے ساتھ، ٹیکنالوجی انجینئرز کو ماڈل کو بہتر بنانے کے لیے ہمیشہ احتیاط سے تجزیہ کرنا پڑتا ہے۔ مثال کے طور پر، ڈیپ فیک کے ساتھ، حملہ آور کسی دوسرے شخص کی ساکن تصویر لے گا اور پھر ایک حقیقی شخص کی طرح حرکت پذیر اشارے بنائے گا جیسے مسکرانا، پلک جھپکنا، ہونٹ سمیک کرنا وغیرہ۔

ان تصاویر کو جعلی سیلفی ویڈیوز (پورٹریٹ) کے لیے استعمال کیا جائے گا تاکہ eKYC (الیکٹرانک شناخت) کیمرہ انھیں ریکارڈ کر سکے اور انھیں حقیقی لوگوں کے لیے غلط سمجھ سکے۔

تاہم، مندرجہ بالا سپوفنگ اسکرین پر دوبارہ اثر چھوڑے گی۔ اس خصوصیت کی بنیاد پر، Zalo نے ایک ری پلے حملے کا پتہ لگانے کا ماڈل تیار کیا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ تصدیق کے عمل کے دوران یہ ویڈیو ڈیٹا بلاک ہو جائے۔

اس کے علاوہ، eKYC تصدیق میں دھوکہ دہی کو روکنے کے لیے، Zalo کے پاس خود کار طریقے سے جائزہ لینے اور تصادفی طور پر علاقوں کی جانچ کرنے کا طریقہ کار ہے۔

جب کسی ایسی تکنیک کا پتہ چلتا ہے جو اینٹی سپوفنگ ماڈل کو نظرانداز کرتی ہے، Zalo کی AI ٹیم اس قسم کے حملے کا مقابلہ کرنے کے لیے ماڈل کا فوری تجزیہ اور اپ ڈیٹ کرے گی۔

اس وقت کے دوران، تحفظ کی دوسری پرتیں جیسے کہ بلیک لسٹ اور چہرے کی بازیافت حملہ آوروں کو سسٹم کو نظرانداز کرنے کے لیے اس ذاتی معلومات، اکاؤنٹ یا تصویر کو دوبارہ استعمال کرنے سے روکنے میں مدد کرے گی۔

Zalo eKYC فراڈ کے خلاف جنگ میں اہم کردار ادا کر رہا ہے۔

پوتوں کے لیے، Zalo 3D انسداد جعل سازی کے ماڈل استعمال کرتا ہے، جو قدرتی انسانی چہروں اور انسانوں کی نقالی کرنے والی 3D اشیاء کے درمیان فرق کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔

صحیح AI ماڈل کے استعمال کے ساتھ ساتھ، یونٹ ٹریننگ ڈیٹا کو متنوع بناتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ماڈل کو ہمیشہ سب سے زیادہ عام 3D جعلی، مینیکوئن ماڈلز کے ساتھ تربیت دی جاتی ہے جو حقیقی دنیا میں موجود ہوتے ہیں۔

Mannequins کا استعمال AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے کیا جاتا ہے، جس سے حقیقی زندگی میں جعلی کو پہچاننے کی صلاحیت بہتر ہوتی ہے (تصویر)۔

جعلی شناختی کارڈ اور سی سی سی ڈی فوٹوز کے لیے لاتعداد قسم کے حملے ہوتے ہیں جیسے دوسروں کے اسکرین شاٹس یا پرنٹ شدہ تصاویر لینا، شناختی کارڈ نمبر، نام یا تاریخ پیدائش کے بارے میں معلومات میں ترمیم کرنا، یہاں تک کہ اصل تصویر کی جگہ دوسری جعلی تصویر لگانا۔

ہر قسم کے حملے کی اپنی شناخت کی خصوصیات ہوں گی۔ Zalo نے ہر قسم کی غیر معمولی معلومات کو مؤثر طریقے سے شناخت کرنے کے لیے خصوصی AI ماڈلز بنائے ہیں۔

Zalo AI کے نمائندے نے یہ بھی کہا کہ درستگی، سہولت، اپ ڈیٹس، تیز رفتار پروسیسنگ اور استحکام وہ طاقتیں ہیں جو صارفین کے لیے Zalo eKYC کی قدر کی تصدیق کرتی ہیں۔

یہ کہا جا سکتا ہے کہ جدید حل اور مسلسل بہتری کے عزم کے ساتھ، ٹیکنالوجی کے علمبردار بالعموم اور AI بالخصوص Zalo eKYC موجودہ ڈیجیٹل دور میں معلومات کی تصدیق میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔

ماخذ