技術の進歩ディープフェイクデジタルセキュリティに深刻な課題を生じさせている. ブラジルでは, この種の詐欺は急速に広がっています：2024年10月に, 連邦直轄区の民間警察は「デジェネレーティブAI」作戦を発動した, 銀行口座への侵入を専門とする犯罪組織を解体することを目的として、人工知能アプリケーションを利用して.
調査されたグループは、デジタルバンクの口座保有者の銀行口座への侵入を550回以上試みました, 協調された攻撃を通じて, 第三者データおよびディープフェイクの使用, 何に, 手法を用いて、口座保有者の画像を再現し、口座開設手続きや新しいデバイスの有効化を検証することに成功した. そのギャングは約110レアルを動かすことに成功した.000.000を通じて個人および法人の口座で, マネーロンダリングを示唆する活動では、銀行の詐欺防止監査のおかげで被害はそれほどひどくはなりませんでした, 大部分の詐欺を阻止することに成功した.
ディープフェイク技術は常に進化しており、さらに成長する傾向があります：デロイトの調査によると, ディープウェブでは、価格が20ドルから数千ドルまでの詐欺ソフトウェアを見つけることが可能です, 世界の詐欺経済の力を示すもの, Javelin Strategy & Researchによって、世界規模で行われる犯罪活動の増加について語るために使用される用語, さまざまな種類の詐欺を含む.
金融詐欺報告に従って, idwallによって作成された, 高複雑度の詐欺は2023年の第1四半期と2024年の第1四半期を比較すると16%増加しました. しかし、高度な複雑性について話すとき, 企業が注意すべき詐欺は何ですか?
最も一般的な2つのタイプは、ユーザーの作成と合成データを持つ文書の作成です, 詐欺師が実際のデータから偽の文書や顔を生成すること, 詐欺をより説得力のあるものにし、検出が難しくなる; セルフィーの操作, 真の文書が生成された写真と組み合わされることディープフェイク顔認識システムを回避するために. これらの詐欺はデジタルジャーニーのさまざまな瞬間に発生する可能性があります, 新規顧客の登録方法, デバイスやパスワードの交換時に, 新しい製品やクレジットのリクエストにおいて, 例えば.
デジタルセキュリティの効果的なソリューションを作成することは、詐欺を防ぐことと同じくらい複雑です。特にブラジル市場には特有の事情があることを考慮すると, さまざまな携帯電話のモデルとオペレーティングシステム, 古いモバイルデバイスの使用とインターネットアクセスが限られている人口の一部, 高度なセキュリティ技術の実装を困難にする要因.
しかし, 逆境の中でも, 詐欺師が常に技術を向上させているため、高いレベルの保護を確保することが不可欠です; だから, 多くの企業が詐欺師がすでに使用しているいくつかの方法を利用して、自社のツールをテストし始めました, 2Dおよび3Dマスク, 顔を模倣し、認証システムを欺こうとする目的で. さらに, ディープフェイクの検出において使用されるバイオメトリック認証が効果的であることを保証する認証を要求する — 例えばiBeta 2のシールのように, 企業が信頼できる安全な技術を採用することは重要です.
しかし, バイオメトリック検証だけではディープフェイクを検出するには不十分であり、マルチレイヤーアプローチが必要です. ユーザーのデータの真実性をより高い精度で確認するために, この技術を他のリソースと組み合わせる必要があります, 文書鑑定として, OCR（光学文字認識）とb背景cヘック. これらの検証リソースの統合は、ユーザーがプロセスに受け入れられるのを妨げる可能性がありますオンボーディング他人の偽のデータや書類を使用して会社を利用する, 例えば.
生成AIツールの進展と、詐欺をより簡単かつ安価に行うことを可能にする高度な技術の進展に伴い, ディープフェイクに起因する詐欺はさらに拡大する傾向がある, 違法から脱却し、「小売」へ向かう. このシナリオでは, 企業はできるだけ早く技術を結びつけるソリューションに投資する必要がある, 自動化と知能, すべての登録データを統合する集中型ソリューションを選択する, ユーザーの文書とバイオメトリクスを同じ環境で.
