AI-ohjattu identiteettipetos: Miten tunnistaa ja estää AI-identiteettipetokset reaaliajassa?

Kuinka tekoäly lisää identiteettipetoksia

Samat ominaisuudet, jotka tekevät tekoälystä vallankumouksellisen – nopeus, skaalautuvuus ja sopeutumiskyky – hyödynnetään yhä useammin huijareiden toimesta. Jos mietit, miten tunnistaa tekoälypohjaisia identiteettipetoksia reaaliajassa, on tärkeää ymmärtää näiden hyökkäysten taustalla olevat tekniikat:

• Koneoppimisalgoritmit ennustavat käyttäjien käyttäytymismalleja matkiakseen oikeutettuja toimia, kuten kirjautumisyrityksiä tai tapahtumia.
• Luonnollisen kielen käsittely (NLP) -mallit tuottavat erittäin vakuuttavia phishing-sähköposteja ja väärennettyjä vuorovaikutuksia, mikä johtaa laajamittaisten uhkien, kuten sosiaalisen manipuloinnin hyökkäyksien, syntyyn.
• Generative Adversarial Networks (GANs) luovat realistisia väärennettyjä identiteettejä sisältäen tekoälyn generoimia kuvia tai videoita, mikä tekee tekoälypohjaisten identiteettipetosten havaitsemisesta vaikeampaa kuin koskaan.
• Tekoälypohjaiset salasanatunnistustyökalut automatisoivat kirjautumiset suuressa mittakaavassa ja ohittavat väsytysvoimapohjaiset torjuntajärjestelmät.

Nämä tekniikat osoittavat, miksi tekoälypohjainen petoksentorjuntateknologia on kriittinen nykypäivän organisaatioille. Ilman vahvoja tekoälypetosten ehkäisystrategioita on vain ajan kysymys, ennen kuin yrityksesi joutuu ensisijaiseksi kohteeksi.

Tekoälyn tehostaman petoksen kasvavat kustannukset

Petostappiot eri toimialoilla ovat valtavia, ja pelkästään maailmanlaajuiset maksupetokset maksoivat yrityksille arviolta 30 miljardia puntaa viime vuonna Nilson Reportin mukaan. Tekoälyn käyttöön perustuvan identiteettipetoksen lisääntyminen kasvattaa näitä tappioita, kiitos parempien onnistumisprosenttien ja merkittävien operatiivisten häiriöiden.

Tärkeitä mittareita:

• Petosten esiintymistiheys: Arviolta 42,5 % havaituista petosyrityksistä sisältävät tekoälyyn perustuvia petoksia.
• Deepfaket: Lähes 6,5 % identiteettipetoksista käyttää deepfake-tekniikkaa, mikä on hämmästyttävä 2 137 % kasvu kolmessa vuodessa.
• Onnistumisprosentit: Noin 29 % tekoälyohjatuista petoksista onnistuu, mikä johtaa huomattaviin tulonmenetyksiin ja asiakassuhteiden heikentymiseen.
• Nousevat riskit: AI-mallien manipulaatio (yritykset johtaa AI-malleja harhaan manipuloiduilla syötteillä virheiden aiheuttamiseksi) ja biologisten tunnisteiden väärentäminen (väärien sormenjälkien, kasvokuvien tai äänen kloonauksen käyttö järjestelmien harhauttamiseksi) yleistyvät, mikä vaikeuttaa tekoälypetosten ehkäisyn strategioita entisestään.

Tekoälypohjaisten identiteettipetosten tyypit finanssialalla

Huijareiden keinot eivät enää rajoitu pelkkään perinteiseen henkilöllisyyden väärentämiseen tai asiakirjojen manipulointiin. Nykyään he hyödyntävät tekoälyn petosten tunnistamiseen suunniteltuja algoritmeja instituutioita vastaan, mikä lisää monimutkaisuuden kerroksia. Tässä ovat yleisimmät taktiikat:

Deepfake-tekniikat 

Tekoälyyn perustuvan henkilöllisyysvarkauden avulla huijarit luovat realistisia video- tai ääni-imitaatioita aidoista asiakkaista tai korkeiden johtotehtävien henkilöistä. Nämä deepfake-huijaukset ovat erityisen huolestuttavia videoihin pohjautuvissa KYC-prosesseissa (Know Your Customer), varsinkin jos KYC-vaatimusten noudattamisen haasteisiin ja petosten ehkäisyyn tähtääviin tekoälyratkaisuihin ei ole vielä ryhdytty. Hälyttävää on, että deepfake-petosyritykset ovat kasvaneet huimat 2 137 % kolmessa vuodessa ja muodostavat nyt 6,5 % kaikista identiteettipetosyrityksistä.

Synteettiset identiteettipetokset

Yhdistämällä oikeat henkilötiedot (esim. sosiaaliturvatunnukset) kuvitteellisiin yksityiskohtiin rikolliset luovat vakuuttavia mutta täysin väärennettyjä henkilöllisyyksiä. Tekoäly nopeuttaa tätä prosessia luomalla aidon näköisiä henkilökortteja tai laskuja, mikä tekee synteettisen identiteettihuijauksen tunnistamisesta haastavampaa.

Tilien kaappaus (ATO-petokset)

Tilien kaappaukseen liittyvät huijaukset ovat yhä yleisempiä. Automatisoidut credential-stuffing-hyökkäykset käyttävät tekoälyyn perustuvia järjestelmiä testatakseen varastettuja tunnuksia useilla alustoilla, kunnes ne löytävät sopivan. Kun huijarit pääsevät sisään, he voivat siirtää varoja, varastaa henkilötietoja tai suorittaa lisäpetoksia.

Asiakirjaväärennökset

Kun tekoälyyn perustuva henkilöllisyyspetosten tunnistusteknologia on edelleen alkutekijöissään monissa organisaatioissa, tekoälyllä tuotetut väärennetyt passit, ajokortit ja sähkölaskut voivat huijata jopa hyvin koulutettua henkilökuntaa.

Laajamittainen sosiaalinen manipulointi

Tekoälyyn perustuvat petosten tunnistustyökalut ovat välttämättömiä aikana, jolloin kielimallit voivat luoda erittäin henkilökohtaisia phishing-sähköposteja tai -viestejä. Näillä kohdennetuilla taktiikoilla on kallis hinta datavuotojen, asiattomien maksujen ja brändimaineriskien muodossa.

Identity Access Management -ratkaisuista (IAM) Zero Trust -turvamalliin. Suojautuakseen tekoälypohjaisia identiteettipetoksia vastaan yritysten on toimittava päättäväisesti välttääkseen taloudelliset tappiot ja maineen menetyksen.

Valmistautuminen tekoälyyn perustuvan petosbuumin varalle

Viimeisimmät löydöksemme, jotka on esitelty raportissa "Taistelu tekoälypohjaista identiteettipetosta vastaan", paljastavat seuraavaa:

• Yli kolme neljäsosaa petosten torjunnasta päättävistä henkilöistä pitää tekoälyn ohjaamaa identiteettipetosta huomattavasti uhkaavampana tänään kuin kolme vuotta sitten.
• Vain neljännes näistä yrityksistä on ottanut käyttöön erityisiä tekoälyä käsitteleviä toimenpiteitä petosten havaitsemiseksi.
• Budjettirajoitukset, ajanpuute ja rajallinen asiantuntemus ovat edelleen merkittäviä esteitä tekoälypohjaisten petostentorjuntaohjelmistojen ja muiden erikoisratkaisujen käyttöönotolle.
  Hanki kattava kokonaiskuva tekoälyyn perustuvien identiteettipetosten näkemyksistä.

Taistele tekoälyä vastaan tekoälyllä: Näin havaitset tekoälyyn perustuvat henkilöllisyyshuijaukset reaaliajassa

Vaikka tekoäly on mahdollistanut rikollisille yhä kehittyneempien huijausten toteuttamisen, se myös avaa ovia edistyneille menetelmille henkilöllisyyshuijauksen estoon. Kehittyneet henkilöllisyyden tarkistusratkaisut, jotka hyödyntävät koneoppimista, voivat auttaa tunnistamaan ja pysäyttämään epäilyttävän toiminnan ennen vahingon syntymistä. Tässä muutamia keinoja:

Tekoälypohjainen henkilöllisyyden tarkistaminen

Käyttämällä AI-pohjaisia algoritmeja tunnistamaan deepfake-kuvat tai synteettiset profiilit ja vahvistamaan aidot käyttäjät voidaan tehokkaasti ratkaista henkilöllisyyshuijauksen haasteita. Esimerkiksi Signicatin VideoID hyödyntää tekoälytyökaluja epäkohtien, kuten biometrisen huijauksen havaitsemiseen onboarding-vaiheessa.

Käyttäytymisanalytiikka

Koneoppimiseen perustuvat petostentorjuntaohjelmat voivat selvittää näppäilynopeutta, laiteasetuksia ja istuntojen kestoa havaitakseen epätavallista toimintaa. Näiden tietojen avulla voidaan tunnistaa poikkeamat, joita ihmiset eivät huomaisi, vahvistaen puolustusstrategiaasi.

Riskin orkestrointi

Signicatin RiskFlow Orchestration, joka yhdistää monet datapisteet, kuten sijainnin, laiteprofiilit ja toimintojen nopeuden, yhdeksi tekoälyavusteiseksi petostentorjuntajärjestelmäksi, parantaa organisaatioiden valmiuksia vastata tekoälyyn perustuviin henkilöllisyysvarkauksiin.

Kerrostettu tietoturva

Monitasoinen suojaus on huomattavasti vahvempi kuin yksittäiseen puolustusmenetelmään luottaminen. Yhdistämällä eID-ratkaisut, Identity Access Management (IAM) -toimenpiteet ja reaaliaikainen tekoälypohjainen petostorjunta vähentävät onnistuneen tilikaappauksen (ATO) mahdollisuutta.

Jatkuva seuranta

Vaikka asiakkaaksitulo on suoritettu, sosiaalisen manipuloinnin hyökkäykset ovat edelleen riski. Jatkuva tekoälyavusteinen petosten havaitseminen valvoo epäilyttävää toimintaa, kuten epätavallisia kirjautumisaikoja tai maksutapahtuman kokoja, auttaen tunnistamaan äänikloonaushuijaukset ja muut uudet uhat.

Lisätietoja Signicatin monikerroksisesta lähestymistavasta.
Lataa ratkaisumme yhdellä klikkauksella

Tulevaisuuden suuntaukset ja haasteet tekoälyyn perustuvassa identiteettipetoksessa

Tekoälyyn perustuvat identiteettihuijaukset kehittyvät jatkuvasti, mikä vaatii rahoituslaitoksia pysymään kehityksen mukana. Tässä on, mitä kannattaa tarkkailla:

• Deepfakien reaaliaikainen luominen: Erittäin vakuuttavat deepfaket ohittavat ihmisten tarkastelukyvyn, mikä korostaa tekoälyyn perustuvan huijausentorjuntaohjelmiston tarvetta.
• Rajojen ylittävät hyökkäykset: Huijarit hyödyntävät alueellisia sääntelyeroja. KYC-tekniikan noudattaminen ja tekoälyratkaisut petosten ehkäisemiseksi ovat siksi maailmanlaajuinen prioriteetti.
• Automaattiset huijauskampanjat: AI-järjestelmiä vastaan kohdistuvat hyökkäykset muuttuvat yhä nopeammiksi ja kohdistetummiksi, mikä vaatii vahvempia puolustuksia, kuten Zero Trust -turvallisuustapaa.

Älä anna tekoälyyn perustuvan petoksen yllättää sinua

Tutkimuksemme osoittaa, että 76 % päättäjistä pitää tekoälyä merkittävänä identiteettihuijausten kiihdyttäjänä. Tästä huolimatta vain 22 % organisaatioista on ottanut käyttöön tekoälyyn perustuvia huijauksen paljastusohjelmistoja, vaikka suurin osa suunnittelee toimia seuraavien 12 kuukauden aikana.

Tämä ero paljastaa hälyttävän kiireen, kun otetaan huomioon, että tekoälyyn perustuva identiteettipetos ei ole tulevaisuuden haaste – se on jo täällä. Yritysten on toimittava päättäväisesti suojellakseen toimintaansa ja asiakkaitaan näiltä uhilta.

Ohjeita organisaatioille taisteluun AI-pohjaista petosta vastaan

• Investoi tekoälypohjaisiin puolustusjärjestelmiin: Varusta tiimisi kehittyneillä tekoälyyn perustuvilla petoksenpaljastustyökaluilla käsittelemään erilaisia tekoälyyn perustuvan identiteettipetoksen muotoja, biometrisesta huijauksesta synteettiseen henkilöllisyyspetokseen.
• Kouluta työntekijäsi: Anna työntekijöille valmiuksia tunnistaa deepfake-teknologiaa, väärennöksiä, sosiaalisten manipulointihyökkäysten ja tilikaappausten (ATO) merkkejä sekä vastata niihin.
• Ota käyttöön Zero Trust -turvamalli: Suojaa AI-pohjaisia petoksia vastaan käyttämällä Zero Trust -mallia, jossa validoidaan jokainen käyttäjä, laite ja tapahtuma ilman poikkeuksia.
• Tee yhteistyötä luotettujen asiantuntijoiden kanssa: Signicatin kehittyneet ratkaisut yksinkertaistavat koneoppimisen mahdollistaman petostentorjunnan parantamista, mikä auttaa organisoimaan monitasoisia turvamenetelmiä ja suojelemaan asiakkaitasi.

Ottamalla käyttöön tekoälyyn perustuvan petostentorjuntateknologian organisaatiot voivat paitsi suojata mainettaan myös ylläpitää luottamusta, joka on jokaisen menestyvän finanssipalvelun perusta.