Vietnam.vn - Nền tảng quảng bá Việt Nam

การนำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในการปราบปรามอาชญากรรมการปลอมแปลงเอกสาร

VietNamNetVietNamNet02/08/2023


อยู่ๆก็เป็นหนี้

ล่าสุดสื่อต่างๆ ได้รายงานสถานการณ์การปลอมแปลงเอกสารกู้ยืมเงินเพื่อนำทรัพย์สินไปใช้ประโยชน์อย่างต่อเนื่อง โดยผู้กระทำความผิดใช้วิธีขโมยข้อมูลส่วนตัวของผู้อื่นแล้วซื้อเครื่องจักรและอุปกรณ์มาปลอมแปลงเอกสารส่วนตัวด้วยตนเอง

ตัวอย่างเช่น นางสาวเอ็นที (เมืองวินห์ จังหวัด เหงะอาน ) ไม่ได้กู้ยืมเงิน แต่ได้รับโทรศัพท์และข้อความมาเรียกร้องการชำระหนี้จากบริษัทการเงินอย่างต่อเนื่อง

เธอเสียใจมาก จึงรายงานเหตุการณ์ดังกล่าวให้บริษัทไฟแนนซ์ทราบ และได้รับจดหมายตอบกลับมา บริษัทไฟแนนซ์จึงยืนยันว่าข้อมูลส่วนตัวของเธอถูกมิจฉาชีพใช้ปลอมแปลงใบสมัครสินเชื่อ

ในอีกกรณีหนึ่ง นางสาว TA ซึ่งมีถิ่นฐานอยู่ในเขตฟู่ญวน (HCMC) เล่าว่าเธอและครอบครัวเคยอยู่ในอาการตื่นตระหนกเมื่อมีคนแปลกหน้าเข้ามาก่อกวนด้วยการโทรศัพท์มาหาพวกเขาหลายสิบครั้งทุกวันและข้อความทาง Facebook หลายพันข้อความ

เหตุการณ์ “น่าเศร้า” ดังกล่าวเกิดขึ้นหลังจากที่เธอทำบัตรประชาชนหาย โดยนางสาวตาบอกว่ามีคนนำข้อมูลทั้งหมดของเธอ เช่น ชื่อ อายุ และเลขบัตรประชาชน ไปใช้ในการขอสินเชื่อเพื่อการบริโภค

จากนั้นผู้กู้ก็หายตัวไป ทิ้งหนี้ที่ชำระล่าช้าไว้ ทำให้คุณ TA จำเป็นต้องรับผิดชอบหนี้ดังกล่าว

ข้อมูลเช่นชื่อและอายุเมื่อสูญหายบัตรประจำตัวก็อาจเป็นความเสี่ยงก่อนการกู้ยืมเงินแบบไม่มีหลักประกันได้เช่นกัน

เรียกได้ว่าสถานการณ์การปลอมแปลงเอกสารเพื่อฉ้อโกงทางการเงินอย่างกรณีดังกล่าวเกิดขึ้นบ่อยมากขึ้นเรื่อยๆ ด้วยกลวิธีที่ซับซ้อนมากขึ้น

ในขณะเดียวกัน การยืนยันตัวตนแบบ eKYC ส่วนใหญ่ในกระบวนการเปรียบเทียบบุคคลจริงกับรูปถ่ายบนเอกสารระบุตัวตนจะหยุดอยู่แค่ระดับง่าย ๆ เช่น การกำหนดให้ต้องใช้รูปถ่ายบุคคลหรือภารกิจง่าย ๆ

สิ่งนี้ก่อให้เกิดปัญหาที่ต้องใช้เทคโนโลยีการตรวจสอบและต่อต้านการละเมิดลิขสิทธิ์ขั้นสูงมากขึ้น

จากมุมมองทางเทคนิค ดร. Chau Thanh Duc ผู้อำนวยการฝ่าย AI ของ Zalo กล่าวว่าการต่อต้านสินค้าเลียนแบบเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่เสมอมา ที่ Zalo เทคโนโลยีเหล่านี้ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและมีการอัปเดตโมเดลเพื่อป้องกันสินค้าเลียนแบบในรูปแบบต่างๆ

ตามสถิติ ในช่วง 6 เดือนแรกของปี 2023 Zalo สามารถตรวจจับและป้องกันภาพถ่ายปลอมได้ประมาณ 350,000 กรณี และป้องกันเอกสารปลอม (CCCD และบัตรประจำตัว) ได้ประมาณ 450,000 กรณี

นี่คือความพยายามอันยิ่งใหญ่ของทีม Zalo AI ในการ "ทำสงคราม" ต่อต้านการฉ้อโกงการยืนยันตัวตนผู้ใช้ทางอิเล็กทรอนิกส์ (eKYC) เพื่อปกป้องผู้ใช้ที่ใช้บริการที่ให้โดย Zalo ให้ดีที่สุด

AI ป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างไร

ตามที่ ดร. Chau Thanh Duc กล่าวไว้ มีการปลอมแปลง 3 รูปแบบที่พบบ่อยที่สุดที่ใช้เพื่อต่อสู้กับการตรวจสอบความถูกต้องของผู้ใช้ทางอิเล็กทรอนิกส์ (eKYC) ในปัจจุบัน ได้แก่ การปลอมแปลงใบหน้าด้วย Deepfake, การสร้างโมเดล 3 มิติ (เหมือนหุ่นจำลอง) และการแก้ไขข้อมูลระบุตัวตนพลเมืองปลอม (CCCD) หรือบัตรประจำตัวประชาชน (CMND)

ด้วย Zalo AI วิศวกรด้านเทคโนโลยีจะต้องวิเคราะห์อย่างรอบคอบอยู่เสมอเพื่อปรับปรุงโมเดล ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ Deepfake ผู้โจมตีจะถ่ายภาพนิ่งของบุคคลอื่น จากนั้นจึงสร้างท่าทางเคลื่อนไหว เช่น ยิ้ม กระพริบตา ลิปซิงค์ ฯลฯ เช่นเดียวกับบุคคลจริง

รูปภาพเหล่านี้จะนำมาใช้ปลอมแปลง วิดีโอ เซลฟี่ (ภาพบุคคล) เพื่อให้กล้อง eKYC (การระบุตัวตนทางอิเล็กทรอนิกส์) สามารถบันทึกและเข้าใจผิดว่าเป็นคนจริงได้

อย่างไรก็ตาม การปลอมแปลงดังกล่าวจะทำให้เกิดเอฟเฟกต์การจับภาพซ้ำบนหน้าจอ โดยอาศัยฟีเจอร์นี้ Zalo จึงได้พัฒนาโมเดลการตรวจจับการโจมตีแบบรีเพลย์เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลวิดีโอเหล่านี้จะถูกบล็อกระหว่างกระบวนการตรวจสอบสิทธิ์

นอกจากนี้ เพื่อป้องกันการฉ้อโกงในการพิสูจน์ตัวตนแบบ eKYC Zalo มีกลไกในการตรวจสอบตัวเองและตรวจสอบพื้นที่แบบสุ่ม

เมื่อตรวจพบเทคนิคที่หลีกเลี่ยงโมเดลป้องกันการปลอมแปลง ทีม AI ของ Zalo จะวิเคราะห์และอัปเดตโมเดลอย่างรวดเร็วเพื่อตอบโต้การโจมตีประเภทนั้น

ในช่วงเวลานี้ ชั้นการป้องกันอื่นๆ เช่น บัญชีดำและการดึงข้อมูลใบหน้า จะช่วยป้องกันไม่ให้ผู้โจมตีนำข้อมูลส่วนบุคคล บัญชี หรือรูปภาพเหล่านี้ไปใช้ซ้ำเพื่อหลีกเลี่ยงระบบได้

Zalo eKYC มีส่วนสนับสนุนอย่างมากในการต่อสู้กับการฉ้อโกง

สำหรับหุ่นจำลอง Zalo จะใช้โมเดลป้องกันการปลอมแปลงแบบสามมิติ ซึ่งสามารถแยกแยะระหว่างใบหน้ามนุษย์ตามธรรมชาติกับวัตถุสามมิติที่เลียนแบบมนุษย์ได้

ควบคู่ไปกับการใช้โมเดล AI ที่ถูกต้อง หน่วยงานจะกระจายข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลจะได้รับการฝึกอบรมด้วยโมเดล 3 มิติปลอมทั่วไปที่สุด ซึ่งเป็นโมเดลหุ่นจำลองที่อาจมีอยู่จริงในโลกแห่งความเป็นจริง

หุ่นจำลองถูกนำมาใช้เพื่อฝึกโมเดล AI เพื่อพัฒนาความสามารถในการแยกแยะของปลอมในความเป็นจริง (ภาพประกอบ)

สำหรับบัตรประจำตัวปลอมและรูปถ่าย CCCD นั้นมีการโจมตีหลายประเภท เช่น การจับภาพหน้าจอหรือพิมพ์ภาพของผู้อื่น การแก้ไขข้อมูลเกี่ยวกับหมายเลขบัตรประจำตัว ชื่อหรือวันเกิด รวมไปถึงการแทนที่รูปถ่ายต้นฉบับด้วยรูปถ่ายปลอมอีกรูป

การโจมตีแต่ละประเภทจะมีลักษณะเฉพาะของตัวเอง Zalo ได้สร้างโมเดล AI เฉพาะทางเพื่อระบุข้อมูลที่ผิดปกติแต่ละประเภทได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวแทนของ Zalo AI ยังกล่าวอีกว่า ความแม่นยำ ความสะดวก การอัปเดต การประมวลผลที่รวดเร็ว และความเสถียรเป็นจุดแข็งที่ยืนยันถึงคุณค่าของ Zalo eKYC สำหรับผู้ใช้

ถือได้ว่าด้วยโซลูชันขั้นสูงและความมุ่งมั่นในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ผู้บุกเบิกด้านเทคโนโลยีโดยทั่วไปและ AI โดยเฉพาะ เช่น Zalo eKYC มีบทบาทสำคัญในการตรวจสอบข้อมูลในยุคดิจิทัลปัจจุบัน



แหล่งที่มา

การแสดงความคิดเห็น (0)

No data
No data

หัวข้อเดียวกัน

หมวดหมู่เดียวกัน

ยามเช้าอันเงียบสงบบนผืนแผ่นดินรูปตัว S
พลุระเบิด ท่องเที่ยวคึกคัก ดานังคึกคักในฤดูร้อนปี 2568
สัมผัสประสบการณ์ตกปลาหมึกตอนกลางคืนและชมปลาดาวที่เกาะไข่มุกฟูก๊วก
ค้นพบขั้นตอนการทำชาดอกบัวที่แพงที่สุดในฮานอย

ผู้เขียนเดียวกัน

มรดก

รูป

ธุรกิจ

No videos available

ข่าว

ระบบการเมือง

ท้องถิ่น

ผลิตภัณฑ์