在深层欺诈和身份欺诈时代保护数字完整性

由Vincent Guillevic撰写，欺诈实验室负责人 onfido

身份欺诈是否经历过政变？ AI驱动的综合媒体攻击通常称为深击，已将欺诈景观转化为头上，在12个月内提高3000％围绕未来几年可能破坏数字诚信和信任的稳定性的讨论。

Deepfakes迅速成为欺诈的战术。生成的AI和面部汇用应用程序的可用性增加正在使网络犯罪分子大大增加其深层欺诈尝试。它可以使欺诈者能够操纵某人的面部表情，语音，肢体语言甚至皮肤质地。

随着技术的发展，它只会继续发展并变得更具说服力。在线欺诈策略类似于病毒，突变以避免网络防御措施造成最大损害。这就是为什么企业必须采取强大的预防策略保持一步，该策略可以识别并防止新兴威胁，并确保最终用户及其业务安全。同时，此策略还必须细微差别，并认识到它不会对希望注册或访问在线服务的合法最终用户引起不必要的摩擦。它必须是用户友好且可访问的。实现这一目标将在飙升的身份欺诈中保护数字诚信，并至关重要的是在线业务中包容和信任。

自动化时代如何构思深击欺诈

近年来，与更广泛的数字趋势相符，全球欺诈景观已经发生了重大变化 - 特别是对AI和自动化工具的主流可访问性。流行前的欺诈者遵循典型的工作周模式，一个锁定的时钟，九到五个转变，周末通常会看到活动的下降。

但是，由于欺诈者了解AI和自动化可以意味着他们可以扩展攻击，因此这些习惯已经改变了全天候，达到尽可能多的目标。这意味着，由于大量现金激励措施（如赌博和游戏），历史上一直目睹了欺诈量大量的行业已经看到飙升的费率高如去年80％。

随着企业旨在保护其业务免受这些欺诈浪潮的影响，不良行为者扩大了攻击库。尽管大多数身份欺诈仍然专注于生产物理ID伪造者，但欺诈者正在尝试AI来改变数字图像和视频（创建深层效果），以实施身份欺诈，绕过安全系统并开发虚假的在线媒体内容。

变得颗粒状：深果与廉价假货

当我们考虑深击时，我们经常考虑描绘政治或名人模仿的复杂视频。但是，重要的是要澄清，并非所有的深层方法都是相同的，欺诈者将根据资源，技术技能和期望的结果来以不同的规模部署技术。

绰号'便宜的假货“信号是最好的差异化 - 这些差异要比我们认为是典型的深料的复杂性要小得多。认为预算电影与大片 - 相同的概念，执行截然不同。廉价假货也称为“浅咖啡”或低技术假货，使用基本软件来操纵图像。它们可能包括字幕更改或图像裁剪等小调调整，但是它们更容易检测到，尤其是对未经训练的眼睛，因为它们缺乏现实主义。

但是他们构成的威胁不应被忽略。他们仍然犯下大量身份欺诈。尤其是在当今的气候中，在艰难的经济环境意味着许多人正在成为业余欺诈者，便宜的假货是武装基本恶意软件代码的地下室黑客的第一个选择。攻击仍然可以与更大的欺诈公司一起部署，以模仿合法的客户并在入职或访问现有帐户时窃取身份。他们也可以使用其他用途，例如发起定制的错误信息运动，该运动可能会涉及，并通过投资骗局来欺骗大型观众Suh作为Martin Lewis的深层。

积极的深泡检测方法

以任何形式，Deepfakes都可以破坏对在线服务，操纵或误导人们的访问，并拆除公司的声誉，因此企业必须采取积极的方法来减轻威胁。但是他们必须找到正确的摩擦水平 - 确保客户可以无缝注册或访问服务，同时将不良的演员拒之门外。

首先，企业必须训练和学习如何发现深料，并且有一些讲述的标志要寻找。例如，在视频中，AI尚未重新创建自然的眼睛运动和眨眼，并且更仔细地观察深深的人可能会显示出面部故障和长时间的被动性。视频也经常无法无缝同步音频和图像，因此企业应密切关注音频，并观看扬声器的发音以及任何不自然的暂停。颜色和阴影遭受了相同的缺点，并且很少出现完美的准确性。企业应寻找出现不合适的阴影，尤其是当人移动或变化的颜色时。

其次，企业需要投资于其网络防御资源。欺诈是一款猫和老鼠的游戏，企业需要合适的合作伙伴和平台来加强他们的防御能力才能保持领先地位。由于与任何给定操作系统本地的应用程序相反，企业应寻求与Web-Native客户旅行保持一致并检测预录的视频，模拟器和假网络摄像头的解决方案。有时候，AI需要提及更敏感或复杂的案例以进行审查，因此正确的投资将AI的力量与人类专业知识相结合，以融合和全面的安全体验。这样，客户就不会被错误地拒绝，并且任何令人信服的深层尝试都可以由训练有素的专家确定。

避免冰山

毫无疑问，在当今的数字景观中，深击改变了身份欺诈的本质。 Deepfakes在主流中运作，对数字信任和诚信构成了重大威胁，并有可能破坏客户与在线业务之间的关系。企业必须进行进攻，培训他们的团队以发现深层尝试，并投资于精致的AI和生物识别解决方案，这可以使他们领先一步。这就是他们避免冰山冰山的方式，并为可持续的长期增长做好准备。