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    डीपफेक: धोखाधड़ी की रोकथाम के लिए चुनौतियाँ और समाधान

    प्रौद्योगिकी की प्रगतिडीपफेकयह डिजिटल सुरक्षा के लिए गंभीर चुनौतियाँ उत्पन्न कर रहा है. ब्राजील में, इस प्रकार की धोखाधड़ी तेजी से फैल रही है: अक्टूबर 2024 में, दिल्ली पुलिस ने "डीजेनरेटिव एआई" ऑपरेशन शुरू किया, बैंक खातों में घुसपैठ करने वाली एक गिरोह को नष्ट करने के उद्देश्य से जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता एप्लिकेशन का उपयोग करती है.

    जांच किए गए समूह ने डिजिटल बैंकों के खाताधारकों के बैंक खातों में घुसपैठ करने के लिए 550 से अधिक प्रयास किए, समन्वित हमलों के माध्यम से, तीसरे पक्ष के डेटा और डीपफेक का उपयोग, में कि, एक विधि से उन्होंने खाताधारकों की छवि को पुन: उत्पन्न करने में सफलता प्राप्त की ताकि खाता खोलने की प्रक्रियाओं और नए उपकरणों को सक्षम करने की पुष्टि की जा सके. एक गिरोह ने लगभग 110 ब्राज़ीलियाई रियाल का लेन-देन किया.000.000 के माध्यम से व्यक्तिगत और व्यावसायिक खातों द्वारा, धन शोधन का सुझाव देने वाली गतिविधियों में - नुकसान केवल इसलिए नहीं हुआ क्योंकि बैंकों के धोखाधड़ी रोकने के ऑडिट थे, जो बड़ी संख्या में धोखाधड़ी को रोकने में सफल रहे.

    डीपफेक तकनीक लगातार विकसित हो रही है - और यह और भी बढ़ने की संभावना है: डेलॉइट के शोध के अनुसार, डीप वेब पर धोखाधड़ी सॉफ़्टवेयर मिलना संभव है जिनकी कीमत 20 अमेरिकी डॉलर से लेकर हजारों डॉलर तक होती है, यह वैश्विक धोखाधड़ी की अर्थव्यवस्था की शक्ति को दर्शाता है, जैवेलिन स्ट्रैटेजी एंड रिसर्च द्वारा इस वैश्विक स्तर पर संचालित अपराध गतिविधियों की बढ़ती प्रवृत्ति के लिए उपयोग किया जाने वाला शब्द, विभिन्न प्रकार की धोखाधड़ी शामिल है.

    अनुसरन धोखाधड़ी रिपोर्ट वित्तीय, idwall द्वारा बनाया गया, उच्च जटिलता की धोखाधड़ी 2023 की पहली तिमाही की तुलना 2024 की पहली तिमाही से 16% बढ़ गई. लेकिन जब हम उच्च जटिलता की बात करते हैं, कौन सी धोखाधड़ी पर कंपनियों को ध्यान देना चाहिए?

    दो प्रकार अधिक सामान्य हैं: उपयोगकर्ताओं और दस्तावेजों का निर्माण जो कृत्रिम डेटा के साथ होते हैं, जहां धोखेबाज़ असली डेटा से नकली दस्तावेज़ और चेहरे बनाते हैं, धोखाधड़ी को और अधिक विश्वसनीय और पहचानने में कठिन बनाना; और सेल्फी का हेरफेर, जिसमें एक असली दस्तावेज़ को एक जनरेट की गई तस्वीर के साथ मिलाया गया हैडीपफेकचेहरे की पहचान प्रणालियों को धोखा देने के लिए. ये धोखाधड़ी डिजिटल यात्रा के विभिन्न क्षणों में हो सकती हैं, जिन नए ग्राहकों का पंजीकरण किया जा रहा है, डिवाइस या पासवर्ड बदलने पर, और नए उत्पादों और ऋण के लिए अनुरोधों में, उदाहरण के लिए.

    डिजिटल सुरक्षा के प्रभावी समाधान बनाना धोखाधड़ी को रोकने के समान ही जटिल है - विशेष रूप से जब हम विचार करते हैं कि ब्राज़ीलियाई बाजार में विशेषताएँ हैं, जैसे मोबाइल फोन के मॉडल और विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम, पुराने मोबाइल उपकरणों का उपयोग और जनसंख्या का एक हिस्सा जिसमें इंटरनेट तक सीमित पहुंच है, जो उन्नत सुरक्षा प्रौद्योगिकियों के कार्यान्वयन में कठिनाई पैदा करता है.

    लेकिन, कठिनाइयों के बीच भी, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि धोखेबाजों के खिलाफ उच्च स्तर की सुरक्षा हो जो लगातार अपनी तकनीकों में सुधार कर रहे हैं; इसलिए, कई कंपनियों ने धोखेबाजों द्वारा पहले से उपयोग किए जा रहे कुछ तरीकों का उपयोग करके अपने उपकरणों का परीक्षण करना शुरू कर दिया है, जैसे 2D और 3D मास्क, चेहरों का अनुकरण करने और प्रमाणीकरण प्रणालियों को धोखा देने के उद्देश्य से. इसके अलावा, आवश्यकता है कि प्रमाणपत्र हों जो यह सुनिश्चित करें कि उपयोग की जाने वाली बायोमेट्रिक मान्यता डीपफेक्स का पता लगाने में प्रभावी है - जैसे कि iBeta 2 का सिला, यह कंपनियों के लिए एक विश्वसनीय और सुरक्षित तकनीक अपनाना अत्यंत महत्वपूर्ण है.

    हालांकि, केवल बायोमेट्रिक सत्यापन गहरे नकली का पता लगाने के लिए पर्याप्त नहीं है: एक बहु-स्तरीय दृष्टिकोण की आवश्यकता है. उपयोगकर्ता के डेटा की सटीकता की पुष्टि करने के लिए, इस तकनीक को अन्य संसाधनों के साथ मिलाना आवश्यक है, जैसे दस्तावेज़ विज्ञान, ओसीआर (ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन) और बपृष्ठभूमिcनरक. इन मान्यता संसाधनों का एकीकरण एक उपयोगकर्ता को प्रक्रिया में स्वीकार किए जाने से रोक सकता हैऑनबोर्डिंगकंपनी के लिए झूठे डेटा या किसी और के दस्तावेज़ का उपयोग करना, उदाहरण के लिए.

    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की जनरेटिव टूल्स और उन जटिल तकनीकों के विकास के साथ जो धोखाधड़ी को करना आसान और सस्ता बनाती हैं, डीपफेक से उत्पन्न धोखाधड़ी और भी बढ़ने की संभावना है, गैरकानूनी स्थिति से बाहर निकलकर "रिटेल" में जाना. इस परिदृश्य में, कंपनियों को जितनी जल्दी हो सके तकनीक से जुड़ी समाधानों में निवेश करना चाहिए, स्वचालन और बुद्धिमत्ता, केंद्रीकृत समाधानों का चयन करना जो सभी पंजीकरण डेटा को एकीकृत करें, उपयोगकर्ता के दस्तावेज़ और बायोमेट्रिक एक ही वातावरण में.

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