随着GenAI模型的问世，合成身份欺诈案件急剧增加，目前占所有身份欺诈案件的85%。安全专家面临的挑战是始终保持对这些不断演变威胁的领先。关键策略之一是采用高级AI技术，例如异常检测系统，以智能方式对抗那些驱动欺诈行为的算法。简而言之，他们应当运用更先进的AI技术来对抗由AI驱动的欺诈行为。
AI驱动的欺诈检测系统能实现什么功能呢？2023年，合成身份欺诈案件激增了47%，这凸显了积极干预的迫切性。AI驱动的欺诈检测系统利用机器学习技术精确识别欺诈模式。例如，异常检测算法分析交易数据，标记出可能表明合成身份欺诈的异常行为，并不断从新数据和不断变化的欺诈策略中学习，以提升其检测的有效性。
尽管合成身份欺诈对各行各业都构成了威胁，但零售银行和金融科技等行业尤其容易受到影响，因为这些领域中存在普遍的剥削性贷款行为。通过利用AI的预测能力，安全团队可以预防潜在攻击，并保护敏感信息免受未授权访问。
采用活体检测技术来增强验证过程
活体检测在打击AI驱动的欺诈中扮演着至关重要的角色，因为它提供了一种动态的认证方法，比传统依赖静态生物特征数据的方法更为先进。为了在AI时代加强生物特征验证的安全性，活体检测技术确保用户在认证过程中是真实存在并积极参与的，这有效防止了欺诈者使用假视频、图像或被盗用的生物特征标记来绕过安全措施。
通过运用3D深度感知、纹理分析和运动分析等技术，企业可以可靠地验证用户的真实性，并防止欺诈或冒充尝试。通过集成这一工具，组织可以区分由真人进行的互动和由机器人或AI策划的互动，使用先进的AI算法分析实时生物特征指标，这不仅提升了安全协议和用户体验，同时也最大限度地减少了未授权访问的风险。
这些进步显著提升了身份验证过程的准确性和可靠性。例如，金融服务行业利用这项技术简化了客户身份验证流程，消除了繁琐的纸质工作，提高了效率和安全性。同样，电信行业也通过活体检测技术受益于打击欺诈活动。通过验证客户的真实性，组织可以保护收入和利润，防止骗子进行非法购买。
加强员工意识和培训
尽管技术在打击AI欺诈中扮演着关键角色，但员工在检测和预防基于AI的身份欺诈方面也发挥着至关重要的作用。员工往往是公司安全链中最薄弱的环节。最近发生的一起事件中，一家跨国公司的财务专业人员因受到公司CFO的深度伪造视频欺骗，导致向骗子支付了2500万美元。
教育员工了解常见的欺诈手法以及如何识别和报告可疑活动至关重要——尤其是在生成型AI使得辨别真实和可信内容变得更加困难的时候。公司必须提供全面的培训，传授保护敏感信息的最佳实践和识别社会工程攻击的方法。此外，他们还应建立明确的协议，通过适当的渠道迅速升级处理涉嫌欺诈的尝试，确保及时调查和回应。
保持合规
紧跟AI技术和欺诈防范相关的监管框架的发展，对于有效管理法律风险也至关重要。像欧盟的《AI法案》这样的指导方针为企业提供了必要的框架，即使是与欧盟有业务往来的美国公司也适用。
基于AI的身份欺诈的增长促使全球各国政府采取行动。除了美国外，包括英国、加拿大、印度、中国、日本、韩国和新加坡在内的国家在AI立法过程中处于不同阶段。随着对AI欺诈的监管反应升级，CCS Insight预测2024年可能成为执法部门首次逮捕基于AI的身份欺诈犯罪的一年。
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