هل يمكن للذكاء الاصطناعي إيقاف الموجة القادمة من الاحتيال عبر الإنترنت؟

الاحتيال عبر الإنترنت يصبح أكثر تعقيدًا، والأنظمة التقليدية تكافح لمواكبة ذلك. لذلك، يتم الآن اختبار الذكاء الاصطناعي لسد هذه الفجوة من خلال مسح كميات كبيرة من البيانات، واكتشاف السلوك غير المعتاد، وإيقاف التهديدات قبل أن تنتشر. 

لكن يمكن استخدام نفس الأدوات للخداع، وليس فقط للدفاع. التحدي الآن هو فهم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي، وأين يثبت فعاليته، وأين تظهر المخاطر الجديدة.

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا جدًا في منع الجرائم الإلكترونية

يُستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لاكتشاف وتقييد الجرائم الإلكترونية. يعمل من خلال مراجعة كميات كبيرة من النشاط وتحديد الأنماط التي تقع خارج السلوك الطبيعي. يتيح ذلك الإبلاغ عن التهديدات مبكرًا، غالبًا قبل حدوث الضرر. بمرور الوقت، تتحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي لأنها تتعلم من الحوادث المؤكدة.

تعتمد البنوك على الذكاء الاصطناعي لمراقبة المعاملات في الوقت الفعلي. عندما تبدو التحويلات غير متسقة مع تاريخ الحساب أو موقعه، يمكن للأنظمة إيقاف النشاط وتحفيز المزيد من الفحوصات. 

صناعة أخرى يمكن أن يكون فيها الاستخدام الأوسع للذكاء الاصطناعي فعالًا هي القمار عبر الإنترنت. تقوم المنصات بتحليل سلوك المراهنة، وحركة الحساب، وتوقيت المعاملات لتحديد علامات الإساءة أو التلاعب المالي. تساعد هذه الأدوات الفرق على التركيز على النشاط عالي المخاطر والتصرف قبل انتشار المشاكل.

تطبق منصات البيع بالتجزئة طرقًا مشابهة. تحدد أنظمة الذكاء الاصطناعي المراجعات المزيفة، ومحاولات الوصول المتكررة للحسابات، وأنماط الشراء غير المنتظمة. يعزز ذلك الأمان، ويقلل من التكاليف المرتبطة بالاحتيال، ويحافظ على الثقة بين البائعين والمشترين.

اكتشاف الاحتيال في الظروف الحقيقية

تكتشف أنظمة الذكاء الاصطناعي الاحتيال من خلال معالجة السلوك بدلاً من الاعتماد على قواعد ثابتة. تحلل أنماط تسجيل الدخول، وإشارات الأجهزة، وتوقيت المعاملات، وعادات الاستخدام لتحديد ما يبدو عليه النشاط الطبيعي.

بمجرد تحديد هذا الأساس، يصبح من الأسهل اكتشاف الانحرافات. تتحسن نماذج التعلم الآلي من خلال التعرض لحالات الاحتيال المؤكدة، وتعديل عتباتها مع تغير التكتيكات.

في البيئات الحقيقية، نادرًا ما تعمل هذه الأنظمة بمفردها. غالبًا ما يقترن الذكاء الاصطناعي بأدوات مثل التحقق البيومتري أو تسجيل السلوك. معًا، يبنون صورة كاملة لنشاط المستخدم عبر جلسات متعددة. عندما يتحول السلوك بطرق لا تتماشى مع الأنماط السابقة، يتم تشغيل التنبيهات مبكرًا. يتيح ذلك للفرق التدخل قبل انتشار الضرر.

لكن المجرمين يمكنهم أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي

يمكن استخدام نفس التكنولوجيا التي تعزز الأمان لتجاوزه. يعتمد المحتالون الآن على الذكاء الاصطناعي لإنتاج رسائل تصيد احتيالي تشبه إلى حد كبير التواصل الحقيقي. غالبًا ما تتضمن هذه الرسائل تفاصيل شخصية مأخوذة من بيانات مسربة، مما يجعل من الصعب رفضها كعمليات احتيال واضحة.

أضاف تركيب الصوت طبقة أخرى من المخاطر. يمكن للمحتالين إعادة إنشاء صوت شخص معروف واستخدامه للضغط على الضحايا لاتخاذ قرارات سريعة، غالبًا ما تتعلق بالمدفوعات أو بيانات الاعتماد. 

اتبعت الخداع البصري نفس المسار. تُستخدم مقاطع الفيديو المزيفة لإنشاء إحساس زائف بالسلطة، سواء من خلال تأييدات مزيفة أو إعلانات ملفقة. بالتوازي، تجمع الهويات الاصطناعية بين البيانات الحقيقية والاصطناعية لاجتياز أنظمة التحقق. يسرع الذكاء الاصطناعي هذه العملية من خلال توليد تنويعات تتجنب الاكتشاف.

التعرف على هذه الأساليب أمر حاسم. يجب أن تتطور الدفاعات بنفس السرعة والمرونة التي تواجهها التهديدات.

يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما يعرف الناس كيفية استخدامه

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة المزيد من البيانات مما يمكن لأي فريق، لكنه لا يستطيع التفكير في العواقب. الأنظمة الأكثر فعالية هي تلك التي يوجهها أشخاص يفهمون ما تفعله التكنولوجيا ومتى يجب التشكيك فيها. بدون تلك الطبقة البشرية، حتى أفضل الأدوات يمكن أن تتخذ القرار الخاطئ.

التدريب مهم. عندما يتم إظهار الفرق كيف يتخذ الذكاء الاصطناعي القرارات، يكونون أكثر ثقة في استخدامه وأكثر استعدادًا للتدخل عندما يبدو هناك شيء غير صحيح. الأدوار الواضحة، الفحوصات المناسبة، والإشراف المستمر هي ما يحافظ على عمل النظام كما هو مقصود.

مشهد التهديدات يتغير باستمرار. يمنح الذكاء الاصطناعي فرق الأمان بداية مبكرة، لكن الناس هم من يحافظون على الأمور على أرض الواقع. في النهاية، الأمر لا يتعلق بالاختيار بين الحكم البشري والأتمتة. إنه يتعلق ببناء أنظمة حيث يكون كلاهما موجودًا، ولا يُترك أي منهما بمفرده.