AI-drivet identitetsbedrägeri: Hur upptäcker man och förhindrar AI-identitetsbedrägeri i realtid?

Hur AI driver Identitetsbedrägerier

De funktioner som gör AI revolutionerande – hastighet, skalbarhet och anpassningsförmåga – används i allt större utsträckning av bedragare. Om du undrar hur man upptäcker AI-drivet identitetsbedrägeri i realtid, är det viktigt att förstå teknikerna bakom dessa attacker:
 

• Maskinlärda algoritmer förutsäger mönster i användarnas beteende för att efterlikna legitima handlingar, som inloggningsförsök eller transaktioner.
• NLP-modeller (Natural Language Processing) producerar mycket trovärdiga phishing-meddelanden och falska dialoger, vilket bidrar till hot i stor skala, som t.ex. social engineering-attacker.
• Generative Adversarial Networks (GANs) skapar realistiska falska identiteter, komplett med AI-genererade bilder eller videor, vilket gör AI-identitetsbedrägerier svårare att upptäcka än någonsin tidigare.
• AI-drivna verktyg för "credential stuffing" automatiserar inloggningar i stor skala och kringgår förebyggande skydd mot "brute force".

Dessa tekniker illustrerar varför AI-driven bedrägeridetekteringsteknik är avgörande för moderna organisationer. Utan robusta strategier för att förebygga AI-bedrägerier är det bara en tidsfråga innan ditt företag blir en måltavla.

Växande kostnader för AI-understödda bedrägerier

Bedrägeriförlusterna i olika branscher är häpnadsväckande, och enbart de globala betalningsbedrägerierna kostade företagen uppskattningsvis 30 miljarder pund förra året, enligt Nilson Report. Ökningen av AI-drivna identitetsbedrägerier förvärrar dessa förluster, tack vare högre framgångsgrad och omfattande driftstörningar.

Viktiga mätvärden att beakta:

• Förekomst av bedrägeri: Uppskattningsvis 42,5 % av upptäckta bedrägeriförsök involverar AI-baserat bedrägeri.
• Deepfakes: Nästan 6,5 % av identitetsbedrägeriförsök använder deepfake-teknik, en häpnadsväckande ökning med 2 137 % på tre år.
• Framgångsgraden: Ungefär 29 % av AI-drivna bedrägeriförsök lyckas och leder till stora ekonomiska förluster och skadat kundförtroende..
• Ökande risker: Attacker mot AI-system (försök att lura AI-modeller med manipulerade indata, vilket får dem att göra fel) och biometrisk spoofing (användning av falska biologiska egenskaper - falska fingeravtryck, ansiktsbilder eller röstkloning - för att lura säkerhetssystem) blir allt vanligare, vilket ytterligare försvårar möjligheterna att förebygga AI-bedrägerier.

Olika typer av AI-drivet identitetsbedrägeri inom finanssektorn

Bedragarna är inte längre begränsade till att bara utge sig för att vara en annan person eller förfalska dokument. De utnyttjar AI-algoritmer för att begå bedrägeribrott mot institutioner, vilket skapar nya nivåer av komplexitet. Här är några av de vanligaste metoderna:

Deepfakes 

Genom att använda AI-stödda metoder för identitetsstöld skapar bedragare hyperrealistiska video- eller ljudimitationer av verkliga kunder eller högt uppsatta chefer. Dessa deepfake-bedrägerier är särskilt oroande i video-baserade KYC-processer (Know Your Customer), där utmaningar med KYC-efterlevnad och AI-lösningar för bedrägeriförebyggande ännu inte har införts. Alarmerande nog har försök till deepfake-bedrägerier ökat med 2 137 % på tre år och utgör nu 6,5 % av alla fall av identitetsbedrägeri.

Syntetiskt identitetsbedrägeri

Genom att kombinera äkta personuppgifter (till exempel personnummer) med påhittade uppgifter skapar kriminella övertygande, men helt falska identiteter. AI påskyndar denna process genom att generera autentiska ID-kort, vilket gör syntetiskt identitetsbedrägeri svårare att upptäcka.

Kontoövertagande (ATO-bedrägeri)

ATO-bedrägeri blir allt vanligare. Automatiserade credential-stuffing-attacker förlitar sig på AI-baserade system för att testa stulna referenser på flera plattformar tills de hittar en matchning. När bedragarna har fått tillgång kan de överföra pengar, stjäla personuppgifter eller utföra ytterligare bedrägerier.

Dokumentförfalskning

I och med att AI-program som kan upptäcka identitetsbedrägerier fortfarande är i sin linda hos många organisationer kan förfalskade pass och körkort som produceras av AI-drivna bedrägeriverktyg lura även välutbildad personal.

Storskalig Social Engineering 

AI-driven bedrägeridetektering är avgörande eftersom språkmodeller kan skapa mycket anpassade phishing- meddelanden. Dessa riktade strategier orsakar kostsamma dataintrång, obehöriga betalningar och försämrat anseende

Från lösningar för identitetsåtkomsthantering (IAM) till en säkerhetsmodell med nolltolerans och skydd mot AI-baserade identitetsattacker - företag måste agera beslutsamt för att undvika ekonomisk skada och skada på sitt anseende.

Förberedelser för AI-bedrägeriboomen   

Våra senaste resultat, som presenteras i rapporten ”The Battle Against AI-Driven Identity Fraud”, visar att:

• Över tre fjärdedelar av beslutsfattare som arbetar med bedrägerier säger att AI-drivna identitetsbedrägerier är mycket mer hotfulla idag än för tre år sedan.
• Endast en fjärdedel av dessa företag har implementerat särskilda åtgärder för att kunna använda AI för att upptäcka bedrägerier.
• Budgetbegränsningar, tidspress och begränsad expertis är fortfarande de största hindren för att implementera AI-programvara för bedrägeridetektering och andra speciallösningar. 

Bekämpa AI med AI: Hur man upptäcker AI-drivet identitetsbedrägeri i realtid

Även om AI har möjliggjort mer sofistikerade bedrägerimöjligheter för kriminella, banar den också väg för förebyggande avancerade lösningar inom AI-baserad identitetsbedrägerihantering. Förbättring av verifieringslösningar med maskininlärningsbaserad bedrägeridetektion kan hjälpa till att identifiera och stoppa misstänkt aktivitet innan det orsakar allvarlig skada. Här är några vägar framåt:
 

AI-drivna identitetsverifieringar

Att använda AI-algoritmer för bedrägeridetektion för att bekräfta äkthet och identifiera deepfake-bilder eller syntetiska profiler är avgörande för att hantera utmaningarna med AI-identitetsbedrägeri. Till exempel använder plattformar som Signicats VideoID, AI-verktyg för att identifiera avvikelser som biometriska förfalskningar under onboarding.

Beteendeanalys

Maskininlärningssystem för bedrägeridetektion kan utvärdera tangenttryckningshastighet, enhetsinställningar och sessionslängd för att upptäcka ovanlig aktivitet. Dessa insikter kan avslöja oregelbundenheter långt bortom mänsklig kapacitet och stärka din strategi mot identitetsbedrägeri med AI.

Riskhantering

Lösningar som Signicats RiskFlow Orchestration samlar datapunkter – som geolokalisering, enhetsprofiler och transaktionshastighet – i ett enda AI-drivet bedrägeridetektionssystem. Genom att kombinera intelligens hjälper det organisationer att bättre hantera på AI-baserade identitetsstölder.

Säkerhet i flera lager

Att tänka brett är betydligt mer säkert än att förlita sig på endast ett försvar. Genom att kombinera eID-lösningar, Identity Access Management (IAM) och realtids AI-bedrägeriverktyg möter brottslingar flera barriärer, vilket minskar risken för lyckade kontokapningbedrägerier (ATO).

Kontinuerlig övervakning 

Efter onboarding kan försök med "social engineering" fortfarande inträffa. Kontinuerliga AI-drivna övervakningssystem markerar avvikelser, som ovanliga inloggningstider eller transaktionsstorlekar, vilket hjälper dig att upptäcka röstkloningsbedrägerier och andra framväxande hot.

Framtida trender och utmaningar inom AI-drivet identitetsbedrägeri

AI-drivey identitetsbedrägeri utvecklas ständigt och ställer höga krav på finansinstitut som måste hålla jämna steg. Här är vad du bör hålla utkik efter:

• Generering av deepfakes i realtid: Övertygande deepfakes kommer att undgå mänsklig granskning, vilket understryker behovet av AI-baserad mjukvara för identitetsbedrägeriskydd.
• Gränsöverskridande attacker: Bedragare kommer att utnyttja regulatoriska skillnader mellan regioner, vilket gör KYC-teknologi och AI-lösningar för bedrägeribekämpning till en global prioritet.
• Automatiserade bedrägerikampanjer: Adversarial-attacker mot AI-system kommer att bli snabbare och mer riktade, vilket kräver starkare försvar såsom Zero Trust-säkerhet.

Låt dig inte överraskas av AI-bedrägerier

Vår forskning visar att 76 % av beslutsfattare ser AI som en viktig drivkraft bakom identitetsbedrägeri. Ändå har endast 22 % av organisationerna implementerat AI-baserad mjukvara för bedrägeridetektion, även om de flesta planerar att ta åtgärder inom de kommande 12 månaderna.

Detta gap avslöjar en oroväckande avsaknad av handlingskraft med tanke på att AI-drivna identitetsbedrägerier inte är ett framtida problem - det är redan här. Företagen måste agera beslutsamt för att skydda sin verksamhet och sina kunder från dessa hot.

Steg för organisationer att vidta för att bekämpa AI-baserad bedrägeri

• Investera i AI-drivna försvarssystem: Förse ditt team med avancerade AI-baserade verktyg för att upptäcka olika typer av AI-drivet identitetsbedrägeri, från biometriska spoofing till syntetiska identiteter.
• Utbilda din personal: Rusta din personal mot deepfakes, spoofing, social engineering-attacker och bedrägerier med kontoövertagande (ATO) genom att lära dem att känna igen tecken på röstkloning eller fientliga attacker på AI-system.
• Anamma en Zero Trust-säkerhetsmodell: Adoptera en “zero trust”-modell för säkerhet, som skyddar mot AI-baserade identitetsangrepp genom att validera varje användare, enhet och transaktion utan undantag.
• Samarbeta med betrodda experter: Signicats avancerade lösningar förenklar identitetsverifieringen genom maskininlärningsbaserad bedrägeriupptäckt och hjälper dig att koordinera flerdimensionella säkerhetsprotokoll, vilket skyddar dina kunder varje steg på vägen.

Genom att proaktivt implementera teknologier för AI-baserad bedrägeriprevention kan företag inte bara skydda sitt rykte utan också stärka det förtroende som ligger bakom varje framgångsrik finansiell tjänst.