Применение искусственного интеллекта для борьбы с преступлениями, связанными с подделкой документов

Внезапно оказался в долгах

В последнее время в прессе постоянно сообщается о ситуации с подделкой кредитных документов на присвоение активов. Субъекты делают это, воруя чужие персональные данные, а затем покупая машины и оборудование для подделки персональных документов самостоятельно.

Например, г-жа NT (Винь-Сити, Нгеан ) не занимала деньги, но постоянно получала звонки и текстовые сообщения с требованием выплатить долг от финансовой компании.

Слишком расстроенная, она сообщила об инциденте в вышеуказанную финансовую компанию и получила ответное письмо. Соответственно, финансовая компания подтвердила, что ее персональные данные были использованы мошенником для подделки ее заявки на кредит.

В другом случае г-жа ТА, зарегистрированная по месту жительства в районе Фу Нхуан (Хошимин), рассказала, что однажды она и ее семья были в состоянии паники, когда незнакомцы терроризировали их десятками телефонных звонков каждый день и тысячами сообщений в Facebook.

Вышеуказанные «неприятные» события произошли после того, как она потеряла свое удостоверение личности. Г-жа ТА сказала, что кто-то использовал всю ее информацию, такую как ее имя, возраст и номер удостоверения личности, чтобы оформить потребительский кредит.

Затем заемщик исчез, оставив после себя просроченный кредит, из-за чего г-же ТА пришлось взять на себя выплату долга.

Такая информация, как имя и возраст, при утере удостоверения личности также может представлять риск при выдаче необеспеченных кредитов.

Можно сказать, что случаи подделки документов с целью финансового мошенничества, подобные описанным выше, встречаются все чаще, причем используются все более изощренные уловки.

Между тем, большинство методов аутентификации eKYC в процессе сравнения реальных людей и фотографий в документах, удостоверяющих личность, ограничиваются простым уровнем, например, требованием предоставить портретные фотографии или выполнить простые задачи.

Это создает проблему, требующую все более совершенных технологий аутентификации и защиты от подделок.

С технической точки зрения, директор по искусственному интеллекту Zalo, доктор Чау Тхань Дук, сказал, что борьба с подделками всегда является большой проблемой. В Zalo эти технологии постоянно совершенствуются, а модели обновляются, чтобы предотвращать различные формы подделок.

По данным статистики, только за первые 6 месяцев 2023 года Zalo успешно выявила и предотвратила около 350 000 случаев подделки портретных фотографий и 450 000 случаев подделки документов (CCCD и удостоверений личности).

Это огромная работа команды искусственного интеллекта Zalo в «войне» с мошенничеством в сфере электронной аутентификации пользователей (eKYC), направленная на наилучшую защиту пользователей, использующих услуги, предоставляемые Zalo.

Как ИИ предотвращает мошенничество

По словам доктора Чау Тхань Дука, сегодня для борьбы с электронной аутентификацией пользователей (eKYC) используются три наиболее распространенных формы подделки, в том числе: глубокая подделка лиц, 3D-модели (например, манекены) и редактирование поддельных данных, удостоверяющих личность гражданина (CCCD) или удостоверений личности (CMND).

С Zalo AI инженерам-технологам всегда приходится тщательно анализировать, чтобы улучшить модель. Например, с помощью deepfake злоумышленник берет неподвижное изображение другого человека, а затем создает движущиеся жесты, такие как улыбка, моргание, синхронизация губ и т. д., как у настоящего человека.

Эти изображения будут использоваться для поддельных видеоселфи (портретов), чтобы камера eKYC (электронной идентификации) могла записать их и принять за реальных людей.

Однако указанная выше подделка оставит на экране эффект повторного захвата. На основе этой функции Zalo разработала модель обнаружения атак повторного воспроизведения, чтобы гарантировать, что эти видеоданные будут заблокированы во время процесса аутентификации.

Кроме того, для предотвращения мошенничества при аутентификации eKYC в Zalo предусмотрен механизм самопроверки и случайной проверки областей.

При обнаружении техники, обходящей модель защиты от подделки, команда искусственного интеллекта Zalo быстро проанализирует и обновит модель для противодействия этому типу атак.

В это время другие уровни защиты, такие как черные списки и восстановление лиц, помогут предотвратить повторное использование злоумышленниками этой личной информации, учетной записи или изображения для обхода системы.

Zalo eKYC вносит значительный вклад в борьбу с мошенничеством.

Для манекенов Zalo использует 3D-модели, защищенные от подделок, способные различать естественные человеческие лица и 3D-объекты, имитирующие людей.

Наряду с использованием правильной модели ИИ, устройство диверсифицирует данные обучения, чтобы гарантировать, что модель всегда обучается с использованием наиболее распространенных 3D-подделок — моделей манекенов, которые, скорее всего, существуют в реальном мире.

Манекены используются для обучения моделей искусственного интеллекта, что улучшает способность распознавать подделки в реальности (Иллюстрация).

Для поддельных фотографий удостоверений личности и CCCD существует бесчисленное множество типов атак, таких как создание снимков экрана или распечатка фотографий других людей, редактирование информации о номере удостоверения личности, имени или дате рождения, даже замена оригинальной фотографии на другую поддельную фотографию.

Каждый тип атаки будет иметь свои собственные идентификационные характеристики. Zalo построила специализированные модели ИИ для эффективного определения каждого типа аномальной информации.

Представитель Zalo AI также заявил, что точность, удобство, обновления, быстрая обработка и стабильность — это сильные стороны, которые подтверждают ценность Zalo eKYC для пользователей.

Можно сказать, что благодаря передовым решениям и стремлению к постоянному совершенствованию пионеры в области технологий в целом и искусственного интеллекта в частности, такие как Zalo eKYC, играют важную роль в проверке информации в современную цифровую эпоху.

Источник