Megállíthatja-e a mesterséges intelligencia a következő online csaláshullámot?

Az online csalás egyre összetettebbé válik, és a hagyományos rendszerek nehezen tudnak lépést tartani. Ezért most a mesterséges intelligenciát tesztelik, hogy bezárják ezt a rést azáltal, hogy nagy mennyiségű adatot vizsgálnak, szokatlan viselkedést észlelnek, és megállítják a fenyegetéseket, mielőtt elterjednének. 

De ugyanazokat az eszközöket fel lehet használni megtévesztésre is, nem csak védekezésre. A kihívás most az, hogy megértsük, hogyan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, hol bizonyul hatékonynak, és hol jelennek meg új kockázatok.

A mesterséges intelligencia nagyon hasznos lehet a kiberbűnözés megelőzésében

A mesterséges intelligenciát egyre inkább használják a kiberbűnözés felderítésére és korlátozására. Nagy mennyiségű tevékenységet vizsgál át, és azonosítja azokat a mintákat, amelyek kívül esnek a normál viselkedésen. Ez lehetővé teszi a fenyegetések korai jelzését, gyakran még azelőtt, hogy kár keletkezne. Idővel a mesterséges intelligencia rendszerek javulnak, ahogy tanulnak a megerősített esetekből.

A bankok a mesterséges intelligenciára támaszkodnak a tranzakciók valós idejű nyomon követésére. Amikor az átutalások nem egyeznek az adott számla történetével vagy helyével, a rendszerek szüneteltethetik a tevékenységet és további ellenőrzéseket kérhetnek. 

Egy másik iparág, ahol a mesterséges intelligencia szélesebb körű használata hatékony lehet, az online szerencsejáték. A platformok elemzik a fogadási viselkedést, a számlamozgásokat és a tranzakciók időzítését, hogy azonosítsák a visszaélés vagy a pénzügyi manipuláció jeleit. Ezek az eszközök segítenek a csapatoknak a magas kockázatú tevékenységekre összpontosítani és cselekedni, mielőtt a problémák elterjednének.

A kiskereskedelmi platformok hasonló módszereket alkalmaznak. A mesterséges intelligencia rendszerek azonosítják a hamis értékeléseket, az ismételt fiókhozzáférési kísérleteket és a szokatlan vásárlási mintákat. Ez erősíti a biztonságot, csökkenti a csalással kapcsolatos költségeket, és fenntartja a bizalmat az eladók és a vásárlók között.

Csalás felismerése valós körülmények között

A mesterséges intelligencia rendszerek a viselkedés feldolgozásával észlelik a csalást, nem pedig rögzített szabályokra támaszkodva. Elemzik a bejelentkezési mintákat, az eszközjelek, a tranzakciók időzítését és a használati szokásokat, hogy megállapítsák, mi számít normál tevékenységnek.

Miután ez az alapvonal beállításra került, az eltérések könnyebben észlelhetők. A gépi tanulási modellek javulnak, amikor megerősített csalási esetekkel találkoznak, és a taktikák változásával módosítják küszöbértékeiket.

Valós környezetben ezek a rendszerek ritkán működnek egyedül. A mesterséges intelligenciát gyakran párosítják olyan eszközökkel, mint a biometrikus hitelesítés vagy a viselkedési pontozás. Együtt teljesebb képet alkotnak a felhasználói tevékenységről több munkamenet során. Amikor a viselkedés olyan módon változik, ami nem illeszkedik a korábbi mintákhoz, a riasztások korán aktiválódnak. Ez lehetővé teszi a csapatok számára, hogy beavatkozzanak, mielőtt a kár elterjedne.

De a bűnözők is használhatják a mesterséges intelligenciát

Ugyanaz a technológia, amely erősíti a biztonságot, felhasználható annak megkerülésére is. A csalók most a mesterséges intelligenciára támaszkodnak, hogy olyan adathalász üzeneteket készítsenek, amelyek szorosan hasonlítanak a valós kommunikációra. Ezek az üzenetek gyakran tartalmaznak kiszivárgott adatokból származó személyes adatokat, ami megnehezíti, hogy nyilvánvaló csalásként elutasítsák őket.

A hangszintézis egy újabb kockázati réteget adott hozzá. A csalók képesek újraalkotni egy ismert személy hangját, és felhasználni azt, hogy gyors döntésekre kényszerítsék az áldozatokat, gyakran fizetésekkel vagy hozzáférési hitelesítő adatokkal kapcsolatban. 

A vizuális megtévesztés ugyanazt az utat követte. Deepfake videókat használnak, hogy hamis tekintélyérzetet keltsenek, akár hamis támogatások, akár kitalált bejelentések révén. Ezzel párhuzamosan a szintetikus identitások valós és mesterséges adatokat kombinálnak, hogy átjussanak a hitelesítési rendszereken. A mesterséges intelligencia felgyorsítja ezt a folyamatot azáltal, hogy olyan változatokat generál, amelyek elkerülik a felismerést.

Ezeknek a módszereknek a felismerése kritikus fontosságú. A védekezésnek ugyanolyan gyorsan és rugalmasan kell fejlődnie, mint azoknak a fenyegetéseknek, amelyekkel szembenéznek.

A mesterséges intelligencia akkor működik a legjobban, ha az emberek tudják, hogyan kell használni

A mesterséges intelligencia több adatot tud feldolgozni, mint bármely csapat, de nem tudja átgondolni a következményeket. A leghatékonyabb rendszerek azok, amelyeket olyan emberek irányítanak, akik értik, mit csinál a technológia, és mikor kell megkérdőjelezni azt. Emberi réteg nélkül még a legjobb eszközök is rossz döntést hozhatnak. hatékony rendszerek A képzés számít. Amikor a csapatoknak megmutatják, hogyan hoz döntéseket a mesterséges intelligencia, magabiztosabbak annak használatában, és jobban felkészültek arra, hogy beavatkozzanak, amikor valami nem stimmel. A világos szerepek, a megfelelő ellenőrzések és a folyamatos felügyelet biztosítják, hogy a rendszer a tervek szerint működjön.

A fenyegetési környezet folyamatosan változik. A mesterséges intelligencia előnyt biztosít a biztonsági csapatoknak, de az emberek tartják a dolgokat a földön. Végül nem arról van szó, hogy választani kellene az emberi ítélőképesség és az automatizálás között. Arról van szó, hogy olyan rendszereket építsünk, ahol mindkettő jelen van, és egyik sincs magára hagyva.

The threat landscape is constantly changing. AI gives security teams a head start, but it’s people who keep things grounded. In the end, it’s not about choosing between human judgment and automation. It’s about building systems where both are in place, and neither is left on its own.