Kan kunstig intelligens stoppe den næste bølge af online svindel?

Online svindel bliver mere kompleks, og traditionelle systemer kæmper for at følge med. Derfor testes kunstig intelligens nu for at lukke det hul ved at scanne store mængder data, opdage usædvanlig adfærd og stoppe trusler, før de spreder sig. 

Men de samme værktøjer kan bruges til at bedrage, ikke kun forsvare. Udfordringen nu er at forstå, hvordan AI anvendes, hvor det viser sig effektivt, og hvor nye risici opstår.

AI kan være ret nyttig i forebyggelse af cyberkriminalitet

Kunstig intelligens bruges i stigende grad til at opdage og begrænse cyberkriminalitet. Det fungerer ved at gennemgå store mængder aktivitet og identificere mønstre, der falder uden for normal adfærd. Dette gør det muligt at markere trusler tidligt, ofte før skade opstår. Over tid forbedres AI-systemer, når de lærer af bekræftede hændelser.

Banker stoler på AI til at overvåge transaktioner i realtid. Når overførsler virker inkonsekvente med en kontos historie eller placering, kan systemer sætte aktivitet på pause og anmode om yderligere kontrol. 

En anden industri, hvor bredere brug af AI kan være effektiv, er online gambling. Platforme analyserer spilleadfærd, kontobevægelser og transaktionstiming for at identificere tegn på misbrug eller finansiel manipulation. Disse værktøjer hjælper teams med at fokusere på højrisikoaktivitet og handle, før problemer spreder sig.

Detailplatforme anvender lignende metoder. AI-systemer identificerer falske anmeldelser, gentagne forsøg på kontoadgang og uregelmæssige købsadfærd. Dette styrker sikkerheden, reducerer omkostninger relateret til svindel og opretholder tillid mellem sælgere og købere.

At opdage svindel i virkelige forhold

AI-systemer opdager svindel ved at behandle adfærd i stedet for at stole på faste regler. De analyserer loginmønstre, enhedssignaler, transaktionstiming og brugsvaner for at fastslå, hvordan normal aktivitet ser ud.

Når den baseline er sat, bliver afvigelser lettere at få øje på. Maskinlæringsmodeller forbedres gennem eksponering for bekræftede svindelsager og justerer deres tærskler, efterhånden som taktikker ændrer sig.

I virkelige miljøer arbejder disse systemer sjældent alene. AI kombineres ofte med værktøjer som biometrisk verifikation eller adfærdsscore. Sammen bygger de et mere komplet billede af brugeraktivitet på tværs af flere sessioner. Når adfærd ændrer sig på måder, der ikke stemmer overens med tidligere mønstre, udløses advarsler tidligt. Dette gør det muligt for teams at gribe ind, før skaden spreder sig.

Men kriminelle kan også bruge AI

Den samme teknologi, der styrker sikkerheden, kan også bruges til at omgå den. Svindlere stoler nu på AI til at producere phishing-beskeder, der ligner ægte kommunikation. Sådanne beskeder indeholder ofte personlige oplysninger hentet fra lækkede data, hvilket gør dem sværere at afvise som åbenlyse svindelnumre.

Stemmessyntese har tilføjet et andet lag af risiko. Svindlere kan genskabe lyden af en kendt person og bruge det til at presse ofre til hurtige beslutninger, ofte involverende betalinger eller adgangsoplysninger. 

Visuel bedrag har fulgt samme vej. Deepfake-videoer bruges til at skabe en falsk følelse af autoritet, hvad enten det er gennem falske anbefalinger eller fabrikerede meddelelser. Parallelt kombinerer syntetiske identiteter ægte og kunstige data for at bestå verifikationssystemer. AI accelererer denne proces ved at generere variationer, der undgår opdagelse.

At genkende disse metoder er afgørende. Forsvar skal udvikle sig i samme tempo og med samme fleksibilitet som de trusler, de står overfor.

AI fungerer bedst, når folk ved, hvordan man bruger det

AI kan behandle mere data, end noget team kan, men det kan ikke tænke over konsekvenserne. De mest effektive systemer er dem, der styres af mennesker, der forstår, hvad teknologien gør, og hvornår man skal stille spørgsmålstegn ved det. Uden det menneskelige lag kan selv de bedste værktøjer træffe den forkerte beslutning.

Træning betyder noget. Når teams får vist, hvordan AI træffer beslutninger, er de mere selvsikre i brugen af det og bedre forberedt på at gribe ind, når noget ser forkert ud. Klare roller, ordentlige kontrol og konstant tilsyn er det, der holder systemet fungerende som tilsigtet.

Trusselslandskabet ændrer sig konstant. AI giver sikkerhedsteams et forspring, men det er mennesker, der holder tingene jordnære. I sidste ende handler det ikke om at vælge mellem menneskelig dømmekraft og automatisering. Det handler om at bygge systemer, hvor begge er på plads, og ingen er overladt til sig selv.