北美的金融机构面临着欺诈计划的激增，社会工程诈骗在过去一年中增加了十倍。根据生物捕获数据随着数字银行欺诈的发展，利用深度伪造媒体等先进策略来欺骗客户和金融机构。
BioCatch 的最新见解揭示了欺诈策略的转变。社会工程诈骗操纵受害者泄露敏感信息，目前在数字银行欺诈中占很大比例。
这些计划通常通过冒充和情感操纵来利用信任，包括虚假的客户服务电话或短信。生成式人工智能工具的日益普及推动了深度造假技术的兴起，使欺诈者能够模仿声音或创建逼真的视觉效果来欺骗目标。
“正如我们在 2024 年人工智能、欺诈和金融犯罪调查以及 ScamGPT 白皮书中概述的那样，人工智能正在加剧欺诈行为，加剧其影响，并允许不良行为者利用 Deepfakes 和其他设备扩大和复杂化他们的骗局，”全球咨询总监塞斯·鲁登（Seth Ruden）。
“随着行业在账户开设和账户接管流程中部署最新的身份验证方法，欺诈者无疑也会对这些方法进行攻击。”
这金融犯罪执法网络(FinCEN) 针对利用 Deepfake 媒体破坏金融系统的欺诈计划发出警报。这些攻击通常是针对高价值交易或账户接管的大规模协调行动的一部分。
与 BioCatch 类似，FinCEN 也观察到来自金融机构的可疑活动报告有所增加，凸显了涉嫌使用深度造假媒体的情况。这些报告经常指出创建欺诈性身份证件的行为，旨在绕过身份验证和身份验证流程。
财务影响和行业反应
这些攻击的规模反映在 Sift 的欺诈行业基准资源 (FIBR) 中，该资源重点介绍了交易欺诈率和账户接管成本等指标。
内全球数据网络、信用卡和借记卡涉及 85% 的欺诈交易。然而，特定行业的趋势发生了变化，特别是那些以高交易量为特征的行业。
在 iGaming 和在线赌博领域，信用卡和借记卡欺诈所占比例较低，为 64%。相反，电子资金转账占欺诈活动的 20.5%，而数字钱包支付则占 15.5%。
该报告警告说，未能适应不断变化的欺诈行为的企业可能会面临重大损失和声誉受损。
为了应对这种激增，技术提供商正在努力改进欺诈检测系统。例如，继该公司推出图形智能模块之后。该技术利用机器学习来分析用户行为、设备和交易历史之间的联系，有望比传统方法更早、更准确地检测欺诈模式。
该公司声称，采用图智能的组织可以改进其预防欺诈工作。该模块为欺诈和数据科学团队提供数据，并提供身份关系视图，以减少误报。
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