AI-drevet identitetssvindel: Hvordan oppdage og forhindre AI-identitetssvindel i sanntid?

Hvordan AI Driver Identitetssvindel 

De samme egenskapene som gjør AI revolusjonerende – hastighet, skalerbarhet og tilpasningsevne – blir i økende grad tatt i bruk av svindlere. Hvis du lurer på hvordan man kan oppdage AI-drevet identitetssvindel i sanntid, er det viktig å forstå teknikkene som driver disse angrepene:

• Maskinlæringsalgoritmer forutser mønstre i brukeradferd for å etterligne legitime handlinger, som tilgangsforsøk eller transaksjoner.
• Natural Language Processing (NLP) modeller genererer svært overbevisende phishing-e-poster og falske interaksjoner, noe som bidrar til trusler i stor skala, som angrep basert på sosial manipulasjon, blant andre.
• Generative Adversarial Networks (GANs) skaper realistiske falske identiteter, komplett med AI-genererte bilder eller videoer, noe som gjør det vanskeligere enn noen gang å oppdage AI-identitetssvindel.
• AI-drevne verktøy for legitimasjonsfylling automatiserer innlogging i stor skala og omgår tiltak mot brute-force-angrep.

Disse teknikkene viser hvorfor AI-drevet svindeldeteksjonsteknologi er avgjørende for moderne organisasjoner. Uten robuste strategier for å forebygge AI-svindel, er det bare et tidsspørsmål før din virksomhet blir et hovedmål.

Økende kostnader med AI-forsterket svindel

Tap som følge av svindel på tvers av bransjer er enormt, med global betalingssvindel alene som kostet virksomheter anslagsvis £30 milliarder i fjor, ifølge Nilson Report. Fremveksten av AI-drevet identitetssvindel forsterker disse tapene, takket være høyere suksessrater og omfattende operasjonelle forstyrrelser.

Viktige mål å vurdere: 

• Forekomst av svindel: Omtrent 42,5 % av oppdagede svindelforsøk involverer nå AI-basert svindel.
• Deepfakes: Nesten 6,5 % av identitetssvindelforsøk bruker deepfake-teknologi, en oppsiktsvekkende økning på 2.137 % over tre år.
• Suksessrater: Rundt 29 % av AI-drevne svindelforsøk lykkes, noe som resulterer i store økonomiske tap og skade på kundetillit.
• Fremvoksende risiko: Adversarielle angrep på AI-systemer (forsøk på å lure AI-modeller med manipulerte input, som forårsaker feil) og biometrisk manipulering (bruk av falske biologiske trekk, som falske fingeravtrykk, ansiktsbilder eller stemmekloning for å lure sikkerhetssystemer) blir stadig hyppigere, noe som ytterligere kompliserer strategier for å forebygge AI-svindel.

Typer av AI-drevet identitetssvindel i finansinstitusjoner 

Svindlere er ikke lenger begrenset til enkel personforfalskning eller dokumentforfalskning. Nå utnytter de AI-drevne svindeldeteksjonsalgoritmer mot institusjoner, noe som skaper nye lag av kompleksitet. Her er noen av de vanligste taktikkene:
 

Deepfakes 

Ved å bruke AI-drevne metoder for identitetstyveri skaper svindlere hyperrealistiske video- eller lydimitasjoner av ekte kunder eller høytstående ledere. Disse deepfake-svindlene er spesielt bekymringsfulle i video-baserte «Know Your Customer» (KYC)-prosesser, spesielt der utfordringer med KYC-compliance og AI-løsninger for svindelforebygging ennå ikke er tatt i bruk. Alarmerende nok har forsøk på svindel med deepfakes økt med 2.137 % på tre år og utgjør nå 6,5 % av alle tilfeller av identitetssvindel.

Syntetisk identitetssvindel 

Ved å kombinere ekte persondata (f.eks. nasjonale forsikringsnumre) med fiktive detaljer, lager kriminelle overbevisende, men fullstendig falske identiteter. AI akselererer denne prosessen ved å generere autentiske ID-kort eller strømregninger, noe som gjør syntetisk identitetssvindel vanskeligere å oppdage.

Overtakelse av konto (ATO-svindel) 

ATO-svindel blir stadig vanligere. Automatiserte credential-stuffing-angrep stoler på AI-baserte systemer for å teste stjålne legitimasjoner på tvers av flere plattformer til de finner en match. Når svindlerne har fått tilgang, kan de overføre penger, stjele personopplysninger eller gjennomføre flere svindelhandlinger. 

Dokumentforfalskning 

Med AI-drevet identitetssvindeldeteksjonsteknologi fortsatt i sin spede begynnelse hos mange organisasjoner, kan forfalskede pass, førerkort og strømregninger produsert av AI-verktøy lure selv godt trente ansatte.

Sosial manipulasjon i stor skala 

AI-drevne svindeldeteksjonsverktøy er avgjørende i en tid der språkmodeller kan lage svært personlige phishing-e-poster eller meldinger. Disse målrettede taktikkene forårsaker kostbare datainnbrudd, uautoriserte betalinger og skader på omdømme. 

Fra Identity Access Management (IAM) til en Zero Trust-sikkerhetsmodell. For å beskytte mot AI-baserte identitetsangrep, må bedrifter handle målrettet for å unngå økonomiske og omdømmemessige tap.

Forberedelse til AI-svindelboomen 

Våre siste funn, fremhevet i rapporten "Kampen mot AI-drevet identitetssvindel", avslører at:

• Over tre fjerdedeler av beslutningstakere innen svindelhåndtering sier at AI-drevet identitetssvindel er langt mer truende i dag enn for tre år siden.
• Kun en fjerdedel av disse virksomhetene har implementert dedikerte tiltak for å håndtere AI i svindeldeteksjon.
• Budsjettbegrensninger, tidspress og begrenset ekspertise er fortsatt sentrale hindringer for å ta i bruk AI-svindeldeteksjonsprogramvare og andre spesialiserte løsninger.

Å bekjempe AI med AI: Slik oppdager man AI-drevet identitetssvindel i sanntid

Selv om AI har gjort det mulig for kriminelle å lansere mer sofistikerte svindler, baner den også vei for avanserte løsninger for å forebygge identitetssvindel med AI. Forbedring av løsninger for identitetsverifisering med maskinlæringsbasert svindeloppdagelse kan bidra til å identifisere og stoppe mistenkelig aktivitet før det forårsaker alvorlig skade. Nedenfor er noen fremgangsmåter:

AI-drevet identitetsverifisering

Bruken av AI-svindeloppdagelsesalgoritmer for å bekrefte livstegn og oppdage deepfake-bilder eller syntetiske profiler er avgjørende for å bekjempe utfordringene knyttet til AI-identitetssvindel. For eksempel stoler plattformer som Signicats VideoID på AI-baserte verktøy for å identifisere uregelmessigheter, som biometrisk forfalskning, under onboarding.

Atferdsanalyse

Maskinlæringsbaserte systemer for svindeloppdagelse kan vurdere tastetrykkhastighet, enhetsinnstillinger og sesjonsvarighet for å fremheve uvanlig aktivitet. Disse innsiktene avslører avvik langt utover menneskelig kapasitet og styrker din tilnærming til AI-svindelpreventjon.

Risikoorkestrering

Løsninger som Signicats RiskFlow Orchestration forener flere datapunkter – geolokasjon, enhetsprofilering, transaksjonshastighet – i ett enkelt AI-svindeloppdagelsessystem. Kombinerte innsikter hjelper organisasjoner å respondere mer effektivt på identitetstyveriangrep drevet av AI.

Lagbasert sikkerhet

Kombinasjonen av eID-løsninger, identitets- og tilgangshåndtering (IAM) og sanntids AI-drevet svindeloppdagelse sørger for at kriminelle møter flere hindringer og reduserer sjansen for vellykket kontoovertakelse (ATO).

Kontinuerlig overvåkning

Etter onboarding kan sosial manipulasjon fortsatt forekomme. Løpende AI-basert svindeloppdagelse markerer uregelmessigheter, som uvanlige påloggingstider eller transaksjonsstørrelser, og hjelper deg med å oppdage stemmekloningssvindel og andre nye trusler.

Fremtidige trender og utfordringer i AI-drevet identitetssvindel

AI-drevet identitetssvindel er i kontinuerlig utvikling og utforder finansinstitusjoner til å holde følge. Her er hva du bør være oppmerksom på:

• Sanntidsgenerering av deepfakes: Svært overbevisende deepfakes vil overgå menneskelig vurdering, noe som understreker behovet for AI-basert software for oppdagelse av identitetssvindel.
• Grenseoverskridende angrep: Svindlere vil utnytte ulike reguleringer på tvers av regioner, noe som gjør KYC-compliance teknologi og AI-løsninger for svindelforebygging til en global prioritet.
• Automatiserte svindelkampanjer: Adversarielle angrep på AI-systemer vil bli raskere og mer målrettede, noe som krever sterkere forsvar som for eksempel nulltillit-sikkerhetstilnærmingen.

Ikke la AI-svindel overraske deg

Vår forskning viser at 76 % av beslutningstakere ser AI som en viktig driver av identitetssvindel. Likevel har kun 22 % av organisasjoner implementert AI-basert svindeloppdagelsessoftware, mens de fleste planlegger å implementere tiltak innen de neste 12 månedene.

Denne forskjellen avslører en alarmerende mangel på hastverk med tanke på at AI-drevet identitetssvindel ikke er et fremtidig problem – det er allerede her. Bedrifter må handle raskt og målrettet for å beskytte både virksomheten og kundene sine mot disse truslene.

Trinn for organisasjoner til å bekjempe AI-basert svindel

• Invester i AI-drevne forsvarssystemer: Utstyr teamet ditt med avanserte AI-baserte verktøy for svindeloppdagelse for å håndtere ulike typer AI-drevet identitetssvindel, fra biometrisk forfalskning til syntetisk identitetssvindel.
• Utdann arbeidsstyrken din: Rust opp de ansatte mot deepfakes, spoofing, sosial manipulering og kontoovertakelse (ATO) svindel ved å lære dem å gjenkjenne tegn på stemmekloning eller angrep på AI-systemer.
• Adopter en Zero Trust sikkerhetsmodell: Implementer en nulltillit-sikkerhetsmodell for å beskytte mot AI-baserte identitetsangrep ved å validere hver bruker, enhet og transaksjon uten unntak.
• Samarbeid med pålitelige eksperter: Signicats innovative løsninger forenkler forbedring av identitetsverifisering med maskinlæringsbasert svindeldeteksjon, slik at du kan koordinere flerlags sikkerhetsprotokoller og beskytte kundene dine på hvert trinn.

Ved å proaktivt adoptere teknologier for å forebygge AI-svindel kan virksomheter ikke bare beskytte sitt rykte, men også opprettholde tilliten som ligger til grunn for alle vellykkede finansielle tjenester.