एआई में विश्वास बनाने के लिए आईडी सत्यापन

जनरेटिव एआई ने व्यावसायिक स्तर पर वैश्विक स्तर पर ध्यान आकर्षित किया है। वास्तव में, ​​60% एआई अपनाने वाले संगठन अब जनरेटिव एआई का उपयोग कर रहे हैं। आज के नेता एआई टूल्स को अपने तकनीकी ढांचे में शामिल करने के तरीकों का पता लगाने के लिए दौड़ रहे हैं ताकि वे प्रतिस्पर्धी और प्रासंगिक बने रहें – और एआई डेवलपर पहले से अधिक टूल बना रहे हैं। लेकिन, तेजी से अपनाने और प्रौद्योगिकी की प्रकृति के साथ, कई सुरक्षा और नैतिक चिंताएं पूरी तरह से विचार नहीं की जा रही हैं क्योंकि व्यवसाय नवीनतम और सबसे अच्छी प्रौद्योगिकी को शामिल करने के लिए जल्दी हैं। परिणामस्वरूप, विश्वास कम हो रहा है।

एक हालिया सर्वेक्षण में पाया गया कि केवल 48% अमेरिकी मानते हैं कि एआई सुरक्षित और सुरक्षित है, जबकि 78% कहते हैं कि वे बहुत या कुछ हद तक चिंतित हैं कि एआई का दुरुपयोग हो सकता है। जबकि एआई को दैनिक कार्य प्रवाह में सुधार करने के लिए पाया गया है, उपभोक्ता बुरे अभिनेताओं और उनकी एआई को हेरफेर करने की क्षमता के बारे में चिंतित हैं। डीपफ़ेक क्षमताएं, उदाहरण के लिए, अधिक खतरा बन रही हैं क्योंकि प्रौद्योगिकी की सामूहिक पहुंच बढ़ रही है।

एक एआई टूल रखना अब पर्याप्त नहीं है। एआई को अपनी सच्ची, लाभकारी क्षमता तक पहुंचने के लिए, व्यवसायों को एआई को समाधानों में शामिल करने की आवश्यकता है जो प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार और व्यवहार्य उपयोग को प्रदर्शित करते हैं ताकि उपभोक्ताओं को अधिक विश्वास दिलाया जा सके, विशेष रूप से साइबर सुरक्षा में जहां विश्वास महत्वपूर्ण है।

एआई साइबर सुरक्षा चुनौतियां

जनरेटिव एआई प्रौद्योगिकी तेजी से आगे बढ़ रही है और डेवलपर्स अभी समझ रहे हैं कि इस प्रौद्योगिकी को उद्यम में लाने का महत्व, जैसा कि हाल ही में चैटजीपीटी एंटरप्राइज के लॉन्च से देखा गया है।

वर्तमान एआई प्रौद्योगिकी ऐसी चीजें हासिल कर सकती है जो एक दशक से कम समय पहले विज्ञान कथाओं के क्षेत्र में बात की जा रही थीं। यह कैसे काम करता है यह प्रभावशाली है, लेकिन यह सब इतनी तेजी से हो रहा है यह और भी प्रभावशाली है। यही कारण है कि एआई प्रौद्योगिकी इतनी स्केलेबल और कंपनियों, व्यक्तियों, और, конечно, धोखेबाजों के लिए सुलभ है। जबकि एआई प्रौद्योगिकी की क्षमताओं ने नवाचार का नेतृत्व किया है, इसके व्यापक उपयोग ने खतरनाक प्रौद्योगिकी जैसे डीपफ़ेक-ए-सर्विस के विकास को भी जन्म दिया है। “डीपफ़ेक” शब्द इस प्रकार की हेरफेर की सामग्री (या “फ़ेक”) बनाने के लिए गहरे शिक्षण तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता से लिया गया है।

धोखेबाज हमेशा उस पैसे का पालन करेंगे जो उन्हें सबसे बड़ा रिटर्न देता है – इसलिए कोई भी व्यवसाय जो उच्च रिटर्न की संभावना रखता है वह उनके लक्ष्य पर होगा। इसका मतलब है कि फिनटेक, व्यवसाय जो बिलों का भुगतान करते हैं, सरकारी सेवाएं और उच्च मूल्य के सामान खुदरा विक्रेता हमेशा उनकी सूची में सबसे ऊपर रहेंगे।

हम एक ऐसे स्थान पर हैं जहां विश्वास दांव पर है, और उपभोक्ता कम और कम विश्वसनीय हो रहे हैं, जिससे शौकिया धोखेबाजों को हमला करने के लिए अधिक अवसर मिल रहे हैं। एआई टूल्स की नई पहुंच और बढ़ती कम लागत के साथ, यह अब किसी भी कौशल स्तर के बुरे अभिनेताओं के लिए दूसरों की छवियों और पहचानों को हेरफेर करना आसान हो गया है। डीपफ़ेक क्षमताएं डीपफ़ेक ऐप और वेबसाइटों के माध्यम से जनसंख्या के लिए अधिक सुलभ हो रही हैं और जटिल डीपफ़ेक बनाने के लिए बहुत कम समय और अपेक्षाकृत कम कौशल की आवश्यकता होती है।

एआई के उपयोग के साथ, हमें अकाउंट टेकओवर में वृद्धि देखी गई है। एआई-जनरेटेड डीपफ़ेक्स यह आसान बनाते हैं कि कोई भी प्रसिद्ध लोगों या यहां तक कि अपने बॉस की भी नकली पहचान बना सकता है। ​​

एआई और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) जनरेटिव भाषा अनुप्रयोगों का उपयोग अधिक परिष्कृत और धोखाधड़ी से भरे धोखाधड़ी को बनाने के लिए किया जा सकता है जो पता लगाना और हटाना मुश्किल है। एलएलएम विशेष रूप से फ़िशिंग हमलों के व्यापक उपयोग को जन्म दे रहे हैं जो आपकी मातृभाषा को बिल्कुल सही ढंग से बोल सकते हैं। वे “रोमांस धोखाधड़ी” के जोखिम को भी बनाते हैं जब कोई व्यक्ति डेटिंग वेबसाइट या ऐप के माध्यम से किसी से जुड़ता है, लेकिन जिस व्यक्ति से वे संवाद कर रहे हैं वह एक धोखेबाज है जो नकली प्रोफ़ाइल का उपयोग कर रहा है। यह कई सामाजिक प्लेटफ़ॉर्म को “मानवता का प्रमाण” तैनात करने पर विचार करने के लिए प्रेरित कर रहा है ताकि वे बड़े पैमाने पर व्यवहार्य रहें।

हालांकि, वर्तमान में लागू सुरक्षा समाधान, जो मेटाडेटा विश्लेषण का उपयोग करते हैं, बुरे अभिनेताओं को रोक नहीं सकते। डीपफ़ेक डिटेक्शन वर्गीकरण पर आधारित है जो वास्तविक और नकली के बीच अंतर की तलाश करता है। हालांकि, यह पता लगाना अब पर्याप्त शक्तिशाली नहीं है क्योंकि इन उन्नत खतरों का पता लगाने के लिए अधिक डेटा बिंदुओं की आवश्यकता होती है।

एआई और पहचान सत्यापन: साथ काम करना

एआई के डेवलपर्स को साइबर सुरक्षा के लिए सिद्ध उपायों के लिए सुरक्षा के लिए बेहतर सुरक्षा प्रदान करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। न केवल यह एआई के लिए एक अधिक विश्वसनीय उपयोग केस प्रदान करेगा, बल्कि यह जिम्मेदार उपयोग को भी प्रोत्साहित करेगा – बेहतर साइबर सुरक्षा अभ्यासों को प्रोत्साहित करते हुए मौजूदा समाधानों की क्षमताओं को आगे बढ़ाते हुए।

इस प्रौद्योगिकी का एक मुख्य उपयोग मामला पहचान सत्यापन के भीतर है। एआई खतरे का परिदृश्य लगातार विकसित हो रहा है और टीमों को तेजी से और आसानी से नए तरीकों को समायोजित और लागू करने के लिए तकनीक से लैस होने की आवश्यकता है।

एआई के साथ पहचान सत्यापन प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में कुछ अवसर शामिल हैं:

• कुंजी डिवाइस विशेषताओं की जांच
• हेरफेर की पहचान के लिए काउंटर-एआई का उपयोग: धोखाधड़ी से बचने और महत्वपूर्ण डेटा की रक्षा के लिए, काउंटर-एआई आगामी छवियों की हेरफेर की पहचान कर सकता है।
• कुछ परिस्थितियों में जोखिम कारक के रूप में ‘डेटा की अनुपस्थिति’ का इलाज
• एक से अधिक सत्र और ग्राहकों में पैटर्न की सक्रिय रूप से तलाश

एआई और पहचान सत्यापन प्रौद्योगिकी द्वारा प्रदान की गई इन स्तरित रक्षाओं के साथ, व्यक्ति, उनके दावा किए गए पहचान पत्र, नेटवर्क और डिवाइस की जांच की जाती है, जिससे डीपफ़ेक्स के कारण हेरफेर के जोखिम को कम किया जा सकता है और सुनिश्चित किया जा सकता है कि केवल विश्वसनीय, वास्तविक लोग आपकी सेवाओं तक पहुंच प्राप्त करें।

एआई और पहचान सत्यापन को साथ काम करने की आवश्यकता है। प्रशिक्षण डेटा जितना अधिक मजबूत और पूर्ण होगा, मॉडल उतना ही बेहतर होगा और चूंकि एआई उतना ही अच्छा है जितना डेटा जो इसे खिलाया जाता है, हमारे पास जितने अधिक डेटा बिंदु होंगे, पहचान सत्यापन और एआई उतना ही सटीक होगा।

एआई और आईडी सत्यापन का भविष्य

यह मुश्किल है कि ऑनलाइन किसी चीज़ पर विश्वास किया जाए जब तक कि यह एक विश्वसनीय स्रोत द्वारा साबित न हो। आज, ऑनलाइन विश्वास का मूल पहचान के साबित होने में निहित है। एलएलएम और डीपफ़ेक टूल्स की पहुंच बढ़ने से ऑनलाइन धोखाधड़ी का जोखिम बढ़ रहा है। संगठित अपराध समूह अच्छी तरह से वित्तपोषित हैं और अब वे बड़े पैमाने पर नवीनतम प्रौद्योगिकी का लाभ उठा सकते हैं।

कंपनियों को अपने रक्षा परिदृश्य को व्यापक बनाने की आवश्यकता है, और उन्हें तकनीक में निवेश करने से नहीं हिचकिचाना चाहिए, भले ही यह थोड़ा घर्षण जोड़े। अब एक रक्षा बिंदु नहीं हो सकता – उन्हें प्रणाली, सामान, या सेवाओं तक पहुंच प्राप्त करने का प्रयास करने वाले व्यक्ति से जुड़े सभी डेटा बिंदुओं पर विचार करने की आवश्यकता है और उनकी यात्रा के दौरान सत्यापन जारी रखना होगा।

डीपफ़ेक्स आगे विकसित होंगे और अधिक परिष्कृत होंगे, व्यवसायिक नेताओं को समाधान तैनाती से डेटा की समीक्षा करने और नए धोखाधड़ी पैटर्न की पहचान करने की आवश्यकता होगी और खतरों के साथ अपनी साइबर सुरक्षा रणनीतियों को लगातार विकसित करने का प्रयास करना होगा।