ปัญญาประดิษฐ์สามารถหยุดยั้งคลื่นลูกใหม่ของการฉ้อโกงออนไลน์ได้หรือไม่?

การฉ้อโกงออนไลน์กำลังมีความซับซ้อนมากขึ้น และระบบดั้งเดิมกำลังดิ้นรนเพื่อให้ทัน ดังนั้น ปัญญาประดิษฐ์จึงถูกทดสอบเพื่อปิดช่องว่างนั้นโดยการสแกนข้อมูลจำนวนมาก ตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ และหยุดภัยคุกคามก่อนที่จะแพร่กระจาย. 

แต่เครื่องมือเดียวกันนี้สามารถใช้เพื่อหลอกลวง ไม่ใช่แค่ป้องกัน ความท้าทายตอนนี้คือการเข้าใจว่า AI ถูกนำไปใช้อย่างไร ที่ไหนที่มันพิสูจน์ว่าได้ผล และที่ไหนที่ความเสี่ยงใหม่กำลังเกิดขึ้น.

AI สามารถมีประโยชน์มากในการป้องกันอาชญากรรมไซเบอร์

ปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้มากขึ้นในการตรวจจับและจำกัดอาชญากรรมไซเบอร์ มันทำงานโดยการตรวจสอบกิจกรรมจำนวนมากและระบุรูปแบบที่อยู่นอกเหนือพฤติกรรมปกติ สิ่งนี้ทำให้สามารถระบุภัยคุกคามได้ตั้งแต่เนิ่นๆ มักจะก่อนที่ความเสียหายจะเกิดขึ้น เมื่อเวลาผ่านไป ระบบ AI จะพัฒนาขึ้นเมื่อเรียนรู้จากเหตุการณ์ที่ยืนยันแล้ว.

ธนาคารพึ่งพา AI เพื่อตรวจสอบธุรกรรมแบบเรียลไทม์ เมื่อการโอนเงินดูไม่สอดคล้องกับประวัติหรือสถานที่ของบัญชี ระบบสามารถหยุดกิจกรรมและกระตุ้นการตรวจสอบเพิ่มเติม. 

อีกอุตสาหกรรมหนึ่งที่การใช้ AI อย่างกว้างขวางสามารถมีประสิทธิภาพคือ การพนันออนไลน์. แพลตฟอร์มวิเคราะห์พฤติกรรมการเดิมพัน การเคลื่อนไหวของบัญชี และเวลาของธุรกรรมเพื่อระบุสัญญาณของการละเมิดหรือการจัดการทางการเงิน เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทีมมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่มีความเสี่ยงสูงและดำเนินการก่อนที่ปัญหาจะแพร่กระจาย.

แพลตฟอร์มค้าปลีกใช้วิธีการที่คล้ายกัน ระบบ AI ระบุรีวิวปลอม ความพยายามในการเข้าถึงบัญชีซ้ำๆ และรูปแบบการซื้อที่ผิดปกติ สิ่งนี้เสริมสร้างความปลอดภัย ลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการฉ้อโกง และรักษาความไว้วางใจระหว่างผู้ขายและผู้ซื้อ.

การตรวจจับการฉ้อโกงในสภาพจริง

ระบบ AI ตรวจจับการฉ้อโกงโดยการประมวลผลพฤติกรรมแทนที่จะพึ่งพากฎที่ตายตัว พวกเขาวิเคราะห์รูปแบบการเข้าสู่ระบบ สัญญาณจากอุปกรณ์ เวลาในการทำธุรกรรม และนิสัยการใช้งานเพื่อสร้างภาพรวมของกิจกรรมปกติ.

เมื่อกำหนดเส้นฐานนั้นแล้ว การเบี่ยงเบนก็จะง่ายต่อการสังเกต โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องพัฒนาขึ้นผ่านการเผชิญหน้ากับกรณีการฉ้อโกงที่ยืนยันแล้ว ปรับเกณฑ์ของพวกเขาเมื่อกลยุทธ์เปลี่ยนแปลง.

ในสภาพแวดล้อมจริง ระบบเหล่านี้มักจะไม่ทำงานเพียงลำพัง AI มักจะจับคู่กับเครื่องมือเช่น การยืนยันทางชีวมิติ หรือการให้คะแนนพฤติกรรม ร่วมกันพวกเขาสร้างภาพรวมที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นของกิจกรรมของผู้ใช้ในหลายเซสชัน เมื่อพฤติกรรมเปลี่ยนไปในลักษณะที่ไม่สอดคล้องกับรูปแบบก่อนหน้านี้ การแจ้งเตือนจะถูกกระตุ้นตั้งแต่เนิ่นๆ สิ่งนี้ทำให้ทีมสามารถเข้ามาก่อนที่ความเสียหายจะแพร่กระจาย.

แต่ผู้ร้ายก็สามารถใช้ AI ได้เช่นกัน

เทคโนโลยีเดียวกันที่เสริมสร้างความปลอดภัยสามารถใช้เพื่อหลีกเลี่ยงมันได้ ผู้ฉ้อโกงตอนนี้พึ่งพา AI ในการสร้างข้อความฟิชชิ่งที่คล้ายคลึงกับการสื่อสารจริง ข้อความดังกล่าวมักจะรวมถึงรายละเอียดส่วนบุคคลที่ดึงมาจากข้อมูลที่รั่วไหล ทำให้ยากต่อการมองข้ามว่าเป็นการหลอกลวงที่ชัดเจน.

การสังเคราะห์เสียงได้เพิ่มอีกชั้นของความเสี่ยง ผู้หลอกลวงสามารถสร้างเสียงของบุคคลที่รู้จักและใช้มันเพื่อกดดันเหยื่อให้ตัดสินใจอย่างรวดเร็ว มักจะเกี่ยวข้องกับการชำระเงินหรือข้อมูลการเข้าถึง. 

การหลอกลวงด้วยภาพได้เดินตามเส้นทางเดียวกัน วิดีโอ Deepfake ถูกใช้เพื่อสร้างความรู้สึกของอำนาจปลอม ไม่ว่าจะผ่านการรับรองปลอมหรือการประกาศที่สร้างขึ้น ในขณะเดียวกัน อัตลักษณ์สังเคราะห์รวมข้อมูลจริงและข้อมูลเทียมเพื่อผ่านระบบการยืนยัน AI เร่งกระบวนการนี้โดยการสร้างรูปแบบที่หลีกเลี่ยงการตรวจจับ.

การรับรู้วิธีการเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ การป้องกันจำเป็นต้องพัฒนาในความเร็วเดียวกันและด้วยความยืดหยุ่นเดียวกันกับภัยคุกคามที่พวกเขาเผชิญ.

AI ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อคนรู้วิธีใช้มัน

AI สามารถประมวลผลข้อมูลได้มากกว่าที่ทีมใดๆ จะทำได้ แต่ไม่สามารถคิดถึงผลที่ตามมาได้ ระบบที่ มีประสิทธิภาพที่สุด คือระบบที่มีคนที่เข้าใจว่ามันทำอะไรและเมื่อไหร่ควรตั้งคำถาม หากไม่มีชั้นมนุษย์นั้น แม้แต่เครื่องมือที่ดีที่สุดก็สามารถตัดสินใจผิดพลาดได้.

การฝึกอบรมมีความสำคัญ เมื่อทีมได้รับการแสดงว่า AI ตัดสินใจอย่างไร พวกเขาจะมั่นใจในการใช้งานมากขึ้นและเตรียมพร้อมที่จะเข้ามาเมื่อมีบางอย่างดูผิดปกติ บทบาทที่ชัดเจน การตรวจสอบที่เหมาะสม และการกำกับดูแลที่มั่นคงคือสิ่งที่ทำให้ระบบทำงานตามที่ตั้งใจไว้.

ภูมิทัศน์ของภัยคุกคามมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา AI ให้ทีมรักษาความปลอดภัยมีการเริ่มต้น แต่เป็นคนที่ทำให้สิ่งต่างๆ มีพื้นฐาน ในที่สุด มันไม่ใช่เรื่องของการเลือกระหว่างการตัดสินของมนุษย์และระบบอัตโนมัติ มันเกี่ยวกับการสร้างระบบที่ทั้งสองมีอยู่และไม่มีใครถูกทิ้งให้อยู่ตามลำพัง.