借助GenAI模型的出现，合成身份欺诈迅速飙升，现在占据了所有身份欺诈案件的85%。
对于安全专业人士来说，挑战在于始终领先于这些不断发展的威胁，一个关键策略是利用高级AI技术，如异常检测系统，以智胜驱动欺诈活动的算法，简而言之，他们应该用更多的AI来对抗AI驱动的欺诈。
AI驱动的欺诈检测系统能做什么?
2023年，合成身份欺诈激增了47%，突显出积极干预的紧迫需求。
AI驱动的欺诈检测系统利用机器学习准确识别欺诈模式。例如，异常检测算法分析交易数据以标记出表明合成身份欺诈的异常情况，不断从新数据和不断演变的欺诈策略中学习，以随着时间的推移提高其有效性。
虽然合成身份欺诈对各行各业构成了共同的威胁，但某些行业，如零售银行和金融科技，特别容易受到其影响，因为在这些领域中存在普遍的剥削性贷款行为。通过利用AI的预测能力，安全团队可以预防潜在攻击，并保护敏感信息免遭未经授权的访问。
采用活体检测进行增强验证
活体检测对于打击AI驱动的欺诈至关重要，因为它提供了一种动态的认证方法，相较于传统依赖静态生物特征数据的方法更为先进。
为了在AI时代加强生物特征验证的安全性，活体检测测试确保用户在认证过程中是实际存在并主动参与的，这防止了欺诈者使用假视频、图像或被盗用的生物特征标记绕过安全措施。
通过利用3D深度感知、纹理分析和运动分析等技术，企业可以可靠地确定用户的真实性，并防止欺诈或冒充尝试。通过集成这一工具，组织可以区分由真人进行的互动和由机器人或AI策划的互动，使用先进的AI算法分析实时生物特征指标，这提高了安全协议和用户体验，同时最大限度地减少了未经授权访问的风险。
这些进步显著提升了身份验证过程，保证了无与伦比的准确性和可靠性。例如，金融服务行业利用这项技术简化客户身份验证，消除了繁琐的纸质工作，提高了效率和安全性。
同样，电信行业也通过活体检测受益于打击欺诈活动。通过验证客户的真实性，组织可以保护收入和利润，防止骗子进行非法购买。
加强员工意识和培训
虽然技术在打击AI欺诈中至关重要，但员工在检测和防止基于AI的身份欺诈方面也发挥着关键作用。员工往往是公司最薄弱的一环，最近发生的一起事件中，一家跨国公司的财务专业人员因受到公司CFO的深度伪造视频欺骗，导致向骗子支付了2500万美元。
教育员工了解常见的欺诈手法以及如何识别和报告可疑活动非常重要——尤其是在生成型AI使得辨别真实和可信的内容变得更加困难的时候。公司必须提供全面的培训，传授保护敏感信息的最佳实践和识别社会工程攻击的方法。此外，他们还应建立明确的协议，通过适当的渠道迅速升级处理涉嫌欺诈的尝试，确保及时调查和回应。
保持合规
紧跟AI技术和欺诈防范相关的监管框架的发展，对于有效管理法律风险也至关重要。像欧盟的《AI法案》这样的指导方针为企业提供了必要的框架，即使是与欧盟有业务往来的美国公司也适用。
基于AI的身份欺诈的增长促使全球各国政府采取行动。除了美国外，包括英国、加拿大、印度、中国、日本、韩国和新加坡在内的国家在AI立法过程中处于不同阶段。随着对AI欺诈的监管反应升级，CCS Insight预测2024年可能成为执法部门首次逮捕基于AI的身份欺诈犯罪的一年。
