L'Intelligenza Artificiale può fermare la prossima ondata di frodi online?

La frode online sta diventando più complessa e i sistemi tradizionali faticano a tenere il passo. Quindi, l'intelligenza artificiale viene ora testata per colmare quel divario esaminando grandi volumi di dati, rilevando comportamenti insoliti e fermando le minacce prima che si diffondano. 

Ma gli stessi strumenti possono essere usati per ingannare, non solo per difendere. La sfida ora è capire come l'IA viene applicata, dove si dimostra efficace e dove emergono nuovi rischi.

L'IA può essere molto utile nella prevenzione del crimine informatico

L'intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per rilevare e limitare il crimine informatico. Funziona esaminando grandi volumi di attività e identificando modelli che si discostano dal comportamento normale. Questo permette di segnalare le minacce in anticipo, spesso prima che si verifichino danni. Nel tempo, i sistemi di IA migliorano man mano che apprendono dagli incidenti confermati.

Le banche si affidano all'IA per monitorare le transazioni in tempo reale. Quando i trasferimenti appaiono incoerenti con la storia o la posizione di un conto, i sistemi possono sospendere l'attività e richiedere ulteriori controlli. 

Un altro settore in cui l'uso più ampio dell'IA può essere efficace è gioco d'azzardo online. Le piattaforme analizzano il comportamento delle scommesse, il movimento dei conti e il tempismo delle transazioni per identificare segni di abuso o manipolazione finanziaria. Questi strumenti aiutano i team a concentrarsi su attività ad alto rischio e ad agire prima che i problemi si diffondano.

Le piattaforme di vendita al dettaglio applicano metodi simili. I sistemi di IA identificano recensioni false, tentativi ripetuti di accesso agli account e modelli di acquisto irregolari. Questo rafforza la sicurezza, riduce i costi legati alle frodi e mantiene la fiducia tra venditori e acquirenti.

Rilevare le frodi in condizioni reali

I sistemi di IA rilevano le frodi elaborando il comportamento anziché basarsi su regole fisse. Analizzano i modelli di accesso, i segnali dei dispositivi, il tempismo delle transazioni e le abitudini d'uso per stabilire quale sia l'attività normale.

Una volta stabilita quella base, le deviazioni diventano più facili da individuare. I modelli di apprendimento automatico migliorano grazie all'esposizione a casi di frode confermati, adattando le loro soglie man mano che le tattiche cambiano.

In ambienti reali, questi sistemi raramente funzionano da soli. L'IA è spesso abbinata a strumenti come verifica biometrica o punteggio comportamentale. Insieme, costruiscono un quadro più completo dell'attività dell'utente attraverso più sessioni. Quando il comportamento cambia in modi che non si allineano con i modelli precedenti, gli allarmi vengono attivati in anticipo. Questo permette ai team di intervenire prima che il danno si diffonda.

Ma anche i criminali possono usare l'IA

La stessa tecnologia che rafforza la sicurezza può anche essere usata per aggirarla. I truffatori ora si affidano all'IA per produrre messaggi di phishing che assomigliano molto alla comunicazione reale. Tali messaggi spesso includono dettagli personali estratti da dati trapelati, rendendoli più difficili da respingere come truffe evidenti.

La sintesi vocale ha aggiunto un altro livello di rischio. I truffatori possono ricreare il suono di una persona conosciuta e usarlo per mettere pressione sulle vittime affinché prendano decisioni rapide, spesso coinvolgendo pagamenti o credenziali di accesso. 

L'inganno visivo ha seguito lo stesso percorso. I video deepfake sono usati per creare un falso senso di autorità, sia attraverso false approvazioni che annunci fabbricati. Parallelamente, le identità sintetiche combinano dati reali e artificiali per superare i sistemi di verifica. L'IA accelera questo processo generando variazioni che evitano il rilevamento.

Riconoscere questi metodi è fondamentale. Le difese devono evolversi alla stessa velocità e con la stessa flessibilità delle minacce che affrontano.

L'IA funziona meglio quando le persone sanno come usarla

L'IA può elaborare più dati di qualsiasi team, ma non può riflettere sulle conseguenze. I sistemi più efficaci sono quelli guidati da persone che comprendono cosa sta facendo la tecnologia e quando metterla in discussione. Senza quel livello umano, anche i migliori strumenti possono prendere decisioni sbagliate.

La formazione è importante. Quando ai team viene mostrato come l'IA prende decisioni, sono più fiduciosi nel suo utilizzo e meglio preparati a intervenire quando qualcosa sembra fuori posto. Ruoli chiari, controlli adeguati e supervisione costante sono ciò che mantiene il sistema funzionante come previsto.

Il panorama delle minacce è in costante cambiamento. L'IA dà ai team di sicurezza un vantaggio iniziale, ma sono le persone a mantenere le cose ancorate. Alla fine, non si tratta di scegliere tra giudizio umano e automazione. Si tratta di costruire sistemi in cui entrambi siano presenti e nessuno sia lasciato da solo.