همانطور که کسب‌وکارها پیچیدگی‌های کلاهبرداری مدرن را دنبال می‌کنند، هوش مصنوعی (AI) یک متحد ضروری است، به‌ویژه زمانی که مجرمان روش‌های پیشرفته‌ای مانند دیپ‌فیک‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را برای دور زدن اقدامات امنیتی سنتی اتخاذ می‌کنند.
پلتفرم IDScan.net VeriScan تنها در سال گذشته بیش از 1,000,000 شناسه جعلی را شناسایی کرده است. این امر شدت اسناد جعلی و متعاقباً نیاز به دفاع پیچیده در برابر تاکتیک‌های کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی را برجسته می‌کند که به تهدیدی مهم برای پروتکل‌های امنیتی محافظت از داده‌های مصرف‌کننده و عملیات تجاری تبدیل شده‌اند.
در اینجا آمده است که چگونه هوش مصنوعی اقدامات ایمنی را در سراسر صنایع تغییر می‌دهد و ابزارهایی را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند تا یک قدم جلوتر از مجرمان سایبری باقی بمانند و در عین حال تجربه بهتری را برای مصرف‌کنندگان خود تضمین کنند.
تکامل تکنیک های تقلب
با پیشرفت فناوری، پیچیدگی فعالیت های مجرمانه، به ویژه با استفاده از فناوری هایی مانند اتوماسیون و هوش مصنوعی، بیشتر می شود. کلاهبرداران می توانند فعالیت خود را در مقیاس و سرعت بی سابقه ای انجام دهند. دیپ فیک های تولید شده توسط هوش مصنوعی یکی از نگران کننده ترین پیشرفت ها در این زمینه است. این جعلیات واقع بینانه می توانند صداها، حالات چهره و داده های شخصی را به طور موثر تقلید کنند که اغلب می توانند سیستم های امنیتی و تأیید سنتی را دور بزنند.
یک نمونه اخیر از پتانسیل مخرب فناوری هوش مصنوعی از هنگ کنگ ظاهر شد، جایی که یک کارمند مالی در یک یک شرکت چند ملیتی فریب خورد و ۲۵ میلیون دلار پرداخت کرد. کلاهبرداران از فناوری دیپ فیک برای جعل هویت مدیر ارشد مالی شرکت در طی یک تماس ویدئو کنفرانس استفاده کردند. این کلاهبرداری مفصل شامل سرگرمی‌های متعددی از کارکنان شرکت بود که کارگر را متقاعد می‌کرد تا بر اساس مشروعیت درک شده شرکت‌کنندگانی که درخواست می‌کردند، مجوز یک تراکنش مالی عظیم را صادر کند.
این افزایش کلاهبرداری به کمک هوش مصنوعی تنها نوک کوه یخ را دیده است. همانطور که این فناوری‌ها توسعه می‌یابند، روش‌های پیشرفته‌ای که توسط مجرمان سایبری استفاده می‌شود نیز افزایش می‌یابد. تغییر در نحوه رویکرد کسب و کارها به تأیید هویت اکنون برای سازمان هایی که به دنبال محافظت از کسب و کار و مشتریان خود هستند یک ضرورت امنیتی است. روش‌های سنتی که صرفاً به بررسی‌های فیزیکی یا اسکن‌های دیجیتال اولیه متکی هستند، دیگر کافی نیستند.
هوش مصنوعی در تأیید هویت
هوش مصنوعی در تقویت فرآیندهای راستی آزمایی در برابر دستکاری و نقض امنیت ضروری شده است. سیستم‌های تأیید هویت مدرن از تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کنند، از جمله تجزیه و تحلیل بیومتریک و بررسی شناسه‌ها با استفاده از نرم‌افزار پیشرفته مجهز به هوش مصنوعی که به دقت ویژگی‌های فیزیکی یک شناسه را تا پیکسل‌های جداگانه تجزیه و تحلیل می‌کند. این سیستم‌ها همچنین می‌توانند عناصر امنیتی را که فقط در زیر نور فرابنفش و مادون قرمز قابل مشاهده هستند، بررسی کنند و از تأیید صحت سند اطمینان حاصل کنند. این نه تنها احتمال خطای انسانی را کاهش می دهد، بلکه احتمال تقلب را نیز به شدت کاهش می دهد.
تشخیص چهره یکی دیگر از ابزارهای مهم برای تأیید بیومتریک است. فناوری تطبیق چهره تأیید می‌کند که شخصی که شناسه را ارائه می‌کند با بررسی ظاهر زنده‌اش در برابر عکس روی شناسه، که با بررسی‌هایی برای سازگاری بیومتریک و اقدامات ضد جعل تقویت شده است، با دارنده سند مطابقت دارد.
در نهایت، افزودن این چک‌ها با داده‌های منابع شخص ثالث به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا یک امتیاز اطمینان در مشروعیت اعتبارنامه‌های افراد و احتمال اینکه آنها خطری برای کسب‌وکار باشند، ارائه دهد.
با اتخاذ این فناوری‌ها، شرکت‌ها می‌توانند از استاندارد بالاتری از امنیت و تجربه روان‌تر برای مشتریان خود اطمینان حاصل کنند، که می‌تواند در محیط‌هایی مانند فروش کالاهای دارای محدودیت سنی نیز کمک کند. این سیستم‌ها می‌توانند سن مشتریان را به دقت تأیید کنند و از انطباق قانونی اطمینان حاصل کنند، امنیت را افزایش داده و هزینه‌های عملیاتی را با ساده‌سازی معاملات تجاری کاهش دهند. در نهایت، تأیید دیجیتال در تمام انواع فرم‌های شناسه پذیرفته شده استاندارد می‌شود، و مجدداً خطای انسانی در بررسی قالب‌های شناسه که ممکن است با آنها آشنا نباشند، مانند گواهینامه‌های رانندگی از ایالت‌ها و کشورهای مختلف کاهش می‌دهد.
تأثیر بر مصرف کنندگان و مشاغل
از نظر آماری، کسب‌وکارها با هزینه‌های قابل توجهی در ارتباط با تقلب مواجه هستند و هر دلاری که از دست می‌رود احتمالاً هزینه دارد سه برابر بیشتر در هزینه های انباشته این نه تنها زیان های مالی مستقیم را نشان می دهد، بلکه تأثیر گسترده تر بر اعتماد مشتری و شهرت خرده فروش را نشان می دهد. فراتر از جریمه‌هایی که مجموعاً برای اولین تخلف می‌تواند بیش از 2000 دلار باشد، کسب‌وکارها همچنین می‌توانند مجوز فروش محصولات دارای محدودیت سنی را از دست بدهند و درآمد را تا حد زیادی تحت تأثیر قرار دهند. به عنوان مثال، ایالت آیووا را در نظر بگیرید، چهار فروش الکل به افراد زیر سن قانونی در سه سال منجر به لغو مجوز فروش می شود. در بریتانیا، مشاغل می توانند تا 31000 دلار (10000 پوند) جریمه شوند و مجوز آنها به دلیل عدم موفقیت مکرر در گرفتن شناسه های جعلی که توسط خردسالان استفاده می شود حذف شوند.
ادغام ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی در فرآیندهای تأیید هویت نه تنها این تلفات را کاهش می دهد، بلکه با اطمینان از ایمن و کارآمد بودن تعاملات، تجربه کلی مشتری را افزایش می دهد.
مصرف‌کنندگان همچنین از طریق بهبود امنیت و حفظ حریم خصوصی از تأیید تقویت‌شده هوش مصنوعی بهره می‌برند. این سیستم‌ها خطر سرقت هویت را کاهش می‌دهند و تضمین می‌کنند که داده‌های شخصی به طور ایمن مدیریت می‌شوند و فرآیند تأیید هویت امن‌تر، سریع‌تر و کمتر مزاحم‌تر را ایجاد می‌کنند.
تضاد آینده بین استفاده از هوش مصنوعی برای تقلب و ضد کلاهبرداری
همانطور که به آینده نگاه می کنیم، نبرد بین تکنیک های کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی و اقدامات ضد تقلب در حال تشدید است. کلاهبرداران به طور مداوم از هوش مصنوعی برای توسعه روش های پیچیده تر فریب استفاده می کنند، با این حال، هوش مصنوعی کلید اصلی تشخیص چنین روش هایی است.
منبع: https://aibusiness.com/generative-ai/how-ai-enforces-consumer-and-business-safety