विजय बालासुब्रमण्यन, पिंड्रॉप के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

विजय बालासुब्रमण्यन पिंड्रॉप के सह-संस्थापक और सीईओ हैं। उन्होंने गूगल, सीमेंस, आईबीएम रिसर्च और इंटेल के साथ विभिन्न इंजीनियरिंग और शोध भूमिकाएं निभाई हैं।

पिंड्रॉप‘स समाधान वॉइस इंटरैक्शन के लिए पहचान, सुरक्षा और विश्वास के मानक को स्थापित करके वॉइस के भविष्य की दिशा में अग्रणी हैं। पिंड्रॉप के समाधान पेटेंटेड तकनीक का उपयोग करके दुनिया के कुछ सबसे बड़े बैंकों, बीमा कंपनियों और खुदरा विक्रेताओं की सुरक्षा करते हैं जो हर कॉल और वॉइस से बुद्धिमत्ता निकालते हैं। पिंड्रॉप के समाधान धोखाधड़ी करने वालों का पता लगाने और वास्तविक ग्राहकों को प्रमाणित करने में मदद करते हैं, जिससे धोखाधड़ी और परिचालन लागत कम होती है और ग्राहक अनुभव में सुधार होता है और ब्रांड प्रतिष्ठा की रक्षा होती है। पिंड्रॉप, एक निजी तौर पर आयोजित कंपनी जिसका मुख्यालय अटलांटा, जीए में है, की स्थापना 2011 में डॉ। विजय बालासुब्रमण्यन, डॉ। पॉल जज और डॉ। मुस्ताक अहमद द्वारा की गई थी और यह एंड्रीसेन होरोविट्ज, सिटी वेंचर्स, फेलिसिस वेंचर्स, कैपिटलजी, जीवी, आईवीपी और विट्रूवियन पार्टनर्स द्वारा वेंचर-बैक्ड है। अधिक जानकारी के लिए, कृपया पिंड्रॉप पर जाएं।

पिंड्रॉप की 2024 वॉइस इंटेलिजेंस और सुरक्षा रिपोर्ट में वॉइस-आधारित धोखाधड़ी और सुरक्षा की वर्तमान स्थिति के बारे में क्या मुख्य निष्कर्ष हैं?

रिपोर्ट विशेष रूप से वित्तीय और गैर-वित्तीय संस्थानों को सेवा करने वाले कонтैक्ट सेंटर में दबाव वाले सुरक्षा मुद्दों और भविष्य के रुझानों में गहराई से जाती है। रिपोर्ट में शामिल प्रमुख निष्कर्षों में शामिल हैं:

• कонтैक्ट सेंटर धोखाधड़ी में महत्वपूर्ण वृद्धि: कонтैक्ट सेंटर धोखाधड़ी पिछले दो वर्षों में 60% बढ़ गई है, जो 2019 के बाद से उच्चतम स्तर पर पहुंच गई है। इस वर्ष के अंत तक, कонтैक्ट सेंटर में आने वाले प्रत्येक 730 कॉल में से एक धोखाधड़ी वाला होने की उम्मीद है।
• डीपफेक का उपयोग करने वाले हमलावरों की बढ़ती जटिलता: डीपफेक हमले, जिनमें जटिल सिंथेटिक वॉइस क्लोन शामिल हैं, बढ़ रहे हैं, जो अमेरिकी कонтैक्ट सेंटर को 5 अरब डॉलर का धोखाधड़ी जोखिम पैदा करते हैं। यह तकनीक धोखाधड़ी रणनीति जैसे स्वचालित और उच्च-स्तरीय खाता अनुसंधान, वॉइस प्रतिरूपण, लक्षित स्मिशिंग और सामाजिक इंजीनियरिंग को बढ़ाने के लिए उपयोग की जा रही है।
• पारंपरिक धोखाधड़ी पता लगाने और प्रमाणीकरण के तरीके काम नहीं कर रहे हैं: कंपनियां अभी भी उपभोक्ताओं के प्रमाणीकरण के लिए मैनुअल प्रमाणीकरण पर निर्भर हैं, जो समय लेने वाला और महंगा है, और धोखाधड़ी को रोकने में अप्रभावी है। 350 मिलियन डेटा उल्लंघन के पीड़ित, प्रमाणीकरण पर वार्षिक 12 अरब डॉलर का खर्च और 10 अरब डॉलर का धोखाधड़ी का नुकसान यह साबित करते हैं कि वर्तमान सुरक्षा विधियां काम नहीं कर रही हैं।
• नई दृष्टिकोण और प्रौद्योगिकियां आवश्यक हैं: लाइवनेस पता लगाना खराब एआई और सुरक्षा में सुधार के लिए महत्वपूर्ण है। वॉइस विश्लेषण अभी भी महत्वपूर्ण है, लेकिन इसे लाइवनेस पता लगाने और बहु-कारक प्रमाणीकरण के साथ जोड़ा जाना चाहिए।

रिपोर्ट के अनुसार, 67.5% अमेरिकी उपभोक्ता बैंकिंग क्षेत्र में डीपफेक्स के बारे में चिंतित हैं। क्या आप बैंकिंग संस्थानों का सामना करने वाले डीपफेक्स खतरों के प्रकारों पर प्रकाश डाल सकते हैं?

फोन चैनलों के माध्यम से बैंकिंग धोखाधड़ी बढ़ रही है क्योंकि वित्तीय संस्थान ग्राहकों पर निर्भर हैं ताकि वे संदिग्ध गतिविधि की पुष्टि कर सकें। कॉल सेंटर धोखाधड़ी करने वालों के लिए प्रमुख लक्ष्य बन सकते हैं, जो ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों को धोखा देने के लिए सामाजिक इंजीनियरिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं, उन्हें प्रतिबंध हटाने या ऑनलाइन बैंकिंग पासवर्ड रीसेट करने में मदद करने के लिए मना लेते हैं। एक पिंड्रॉप बैंकिंग ग्राहक के अनुसार, 36% पहचाने गए धोखाधड़ी कॉल मुख्य रूप से धोखाधड़ी नियंत्रण द्वारा लगाए गए प्रतिबंधों को हटाने के लिए थे। एक अन्य पिंड्रॉप बैंकिंग ग्राहक की रिपोर्ट है कि 19% धोखाधड़ी कॉल ऑनलाइन बैंकिंग तक पहुंच प्राप्त करने के लिए थे। जनरेटिव एआई और डीपफेक्स के उदय के साथ, ये हमले अधिक शक्तिशाली और बड़े पैमाने पर हो गए हैं। अब एक या दो धोखाधड़ी करने वाले एक गैरेज में सिंथेटिक वॉइस बना सकते हैं और एक ही समय में कई वित्तीय संस्थानों पर हमला कर सकते हैं और अपनी रणनीति को बढ़ा सकते हैं। यह उपभोक्ताओं के बीच बैंकिंग क्षेत्र की तैयारी के बारे में चिंता का एक बढ़ा हुआ स्तर पैदा करता है।

जनरेटिव एआई में प्रगति ने डीपफेक्स के उदय में कैसे योगदान दिया है, और वे सुरक्षा प्रणालियों के लिए कौन सी विशिष्ट चुनौतियां पेश करते हैं?

जबकि डीपफेक्स नए नहीं हैं, जनरेटिव एआई में प्रगति ने उन्हें पिछले वर्ष में एक शक्तिशाली वेक्टर बना दिया है क्योंकि वे बड़े पैमाने पर अधिक विश्वसनीय हो गए हैं। जनरेटिव एआई में प्रगति ने बड़े भाषा मॉडलों को अधिक विश्वसनीय भाषण और भाषा बनाने में सक्षम बना दिया है। अब प्राकृतिक ध्वनि वाली सिंथेटिक (नकली भाषण) को सस्ते में और बड़े पैमाने पर बनाया जा सकता है। ये विकास डीपफेक्स को हर किसी के लिए, धोखाधड़ी करने वालों सहित, सुलभ बना देते हैं। ये डीपफेक्स सुरक्षा प्रणालियों को चुनौती देते हैं क्योंकि वे अत्यधिक विश्वसनीय फ़िशिंग हमले, गलत सूचना फैलाने और वास्तविक प्रतिरूपण के माध्यम से वित्तीय धोखाधड़ी को सुविधाजनक बनाते हैं। वे पारंपरिक प्रमाणीकरण विधियों को कमजोर करते हैं, महत्वपूर्ण प्रतिष्ठा जोखिम पैदा करते हैं और उनकी तेजी से विकास और बड़े पैमाने पर उत्पादन के साथ तालमेल बिठाने के लिए उन्नत पता लगाने वाली प्रौद्योगिकियों की मांग करते हैं।

पिंड्रॉप पल्स ने टीटीएस इंजन की पहचान करने में कैसे योगदान दिया, जिसका उपयोग राष्ट्रपति बिडेन रोबोकॉल हमले में किया गया था, और इसके डीपफेक्स पता लगाने के लिए क्या निहितार्थ हैं?

पिंड्रॉप पल्स ने राष्ट्रपति बिडेन रोबोकॉल हमले में उपयोग किए गए टीटीएस इंजन, इलेवनलैब्स की पहचान करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। हमने अपनी उन्नत डीपफेक्स पता लगाने वाली प्रौद्योगिकी का उपयोग करके एक चार-चरण विश्लेषण प्रक्रिया लागू की, जिसमें ऑडियो फिल्टरिंग और शुद्धिकरण, फीचर निष्कर्षण, सेगमेंट विश्लेषण और निरंतर स्कोरिंग शामिल थी। इस प्रक्रिया ने हमें नॉन-स्पीच फ्रेम्स को फिल्टर करने, ऑडियो को फोन की स्थिति की नकल करने के लिए डाउनसैंपल करने और निम्न-स्तरीय स्पेक्ट्रो-टेम्पोरल फीचर निकालने की अनुमति दी जो मशीन-जनित और मानव भाषण के बीच अंतर करते हैं।

ऑडियो को 155 सेगमेंट में विभाजित करके और लाइवनेस स्कोर सौंपकर, हमने निर्धारित किया कि ऑडियो लगातार कृत्रिम था। “फेकप्रिंट्स” का उपयोग करके, हमने ऑडियो की तुलना 122 टीटीएस सिस्टम से की और 99% संभावना के साथ निर्धारित किया कि इलेवनलैब्स या एक समान प्रणाली का उपयोग किया गया था। यह खोज 84% संभावना के साथ इलेवनलैब्स स्पीचएआई क्लासिफायर के माध्यम से मान्य थी। हमारे विस्तृत विश्लेषण में डीपफेक्स आर्टिफैक्ट्स का खुलासा हुआ, विशेष रूप से समृद्ध फ्रिकेटिव्स और असामान्य अभिव्यक्तियों वाले वाक्यांशों में, जो राष्ट्रपति बिडेन के लिए विशिष्ट नहीं थे।

यह मामला हमारे मापनीय और व्याख्यात्मक डीपफेक्स पता लगाने वाली प्रणालियों के महत्व को रेखांकित करता है, जो सटीकता में सुधार करते हैं, विश्वास बनाते हैं और नए प्रौद्योगिकियों के अनुकूल होते हैं। यह जनरेटिव एआई प्रणालियों की आवश्यकता को भी उजागर करता है ताकि वे दुरुपयोग के खिलाफ सुरक्षा उपायों को शामिल कर सकें, यह सुनिश्चित करते हुए कि वॉइस क्लोनिंग वास्तविक व्यक्तियों द्वारा सहमति से की जाती है। हमारा दृष्टिकोण सिंथेटिक मीडिया खतरों से निपटने के लिए एक बेंचमार्क स्थापित करता है, जो निरंतर निगरानी और अनुसंधान पर जोर देता है ताकि विकसित हो रहे डीपफेक्स तरीकों से आगे रहा जा सके।

रिपोर्ट मीडिया और राजनीतिक संस्थानों पर डीपफेक्स के प्रभाव के बारे में महत्वपूर्ण चिंताओं का उल्लेख करती है। क्या आप ऐसी घटनाओं के उदाहरण प्रदान कर सकते हैं और उनके संभावित प्रभाव का वर्णन कर सकते हैं?

हमारे शोध से पता चलता है कि अमेरिकी उपभोक्ता बैंकिंग और वित्तीय क्षेत्र में डीपफेक्स और वॉइस क्लोन के जोखिम के बारे में सबसे ज्यादा चिंतित हैं। लेकिन इसके अलावा, मीडिया और राजनीतिक संस्थानों पर डीपफेक्स का खतरा एक समान रूप से महत्वपूर्ण चुनौती पेश करता है। अमेरिका के बाहर, इंडोनेशिया (सुहार्टो डीपफेक) और स्लोवाकिया (मिखाल शिमेका और मोनिका टोडोवा वॉइस डीपफेक) में डीपफेक्स का उपयोग देखा गया है।

2024 अमेरिका और भारत में एक महत्वपूर्ण चुनाव वर्ष है। 40 देशों में 4 अरब लोगों के मतदान के साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी का विकास लोगों को इंटरनेट पर धोखा देना आसान बना देता है। हम सरकारी संस्थानों, सोशल मीडिया कंपनियों, अन्य समाचार मीडिया और सामान्य जनता पर लक्षित डीपफेक्स हमलों में वृद्धि की उम्मीद करते हैं, जो हमारी संस्थानों में अविश्वास पैदा करने और सार्वजनिक विमर्श में गलत सूचना फैलाने के लिए हैं।

पिंड्रॉप डीपफेक्स और सिंथेटिक वॉइस का पता लगाने के लिए कौन सी प्रौद्योगिकियां और विधियां उपयोग करता है?

पिंड्रॉप डीपफेक्स और सिंथेटिक वॉइस का पता लगाने के लिए उन्नत प्रौद्योगिकियों और विधियों का एक सेट उपयोग करता है, जिनमें शामिल हैं:

• • लाइवनेस पता लगाना: पिंड्रॉप बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग का उपयोग करके नॉन-स्पीच फ्रेम्स (जैसे मौन, शोर, संगीत) का विश्लेषण करता है और मशीन-जनित और मानव भाषण के बीच अंतर करने वाले निम्न-स्तरीय स्पेक्ट्रो-टेम्पोरल फीचर निकालता है।
  • ऑडियो फिंगरप्रिंटिंग – यह प्रत्येक वॉइस के लिए एक डिजिटल हस्ताक्षर बनाने के लिए इसके ध्वनि गुणों जैसे पिच, स्वर और लय के आधार पर शामिल है। ये हस्ताक्षर फिर विभिन्न कॉल और इंटरैक्शन में आवाजों की तुलना और मिलान के लिए उपयोग किए जाते हैं।
  • व्यवहार विश्लेषण – यह असामान्य पहुंच, तेजी से बॉट गतिविधि, खाता अनुसंधान, डेटा माइनिंग और रोबोटिक डायलिंग जैसे व्यवहार पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है।

• वॉइस विश्लेषण – पारंपरिक वॉइस बायोमेट्रिक सिस्टम डीपफेक्स हमलों के प्रति संवेदनशील होते हैं। अपनी रक्षा को मजबूत करने के लिए, नए तकनीकों जैसे वॉइस मिसमैच और नेगेटिव वॉइस मैचिंग की आवश्यकता है। ये तकनीकें कई आवाजों को पहचानने और अलग करने के लिए एक अतिरिक्त सुरक्षा परत प्रदान करती हैं, जो एक अलग ध्वनि वाली आवाज को खतरा पैदा करने वाला बना सकती है।

• बहुस्तरीय सुरक्षा दृष्टिकोण – यह विभिन्न पता लगाने वाली विधियों को जोड़कर परिणामों को पारस्परिक रूप से सत्यापित करने और पता लगाने की सटीकता बढ़ाने के लिए शामिल है। उदाहरण के लिए, ऑडियो फिंगरप्रिंटिंग परिणामों को बायोमेट्रिक विश्लेषण के साथ क्रॉस-रेफरेंस किया जा सकता है ताकि संदेह की पुष्टि हो सके।
• निरंतर सीखना और अनुकूलन – पिंड्रॉप निरंतर अपने मॉडलों और एल्गोरिदम को अपडेट करता है। इसमें नए डेटा को शामिल करना, पता लगाने वाली तकनीकों को परिष्कृत करना और उभरते खतरों से आगे रहना शामिल है। निरंतर सीखने से यह सुनिश्चित होता है कि उनकी पता लगाने की क्षमताएं समय के साथ बेहतर होती हैं और सिंथेटिक वॉइस हमलों के नए प्रकार के अनुकूल होती हैं।

पल्स डीपफेक्स वारंटी क्या है, और यह पिंड्रॉप की डीपफेक्स खतरों से निपटने की क्षमता में ग्राहकों का विश्वास कैसे बढ़ाता है?

पल्स डीपफेक्स वारंटी एक पहली तरह की वारंटी है जो कॉल सेंटर में सिंथेटिक वॉइस धोखाधड़ी के खिलाफ मुआवजा प्रदान करती है। जब हम साइबर हमले परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण बदलाव की दहलीज पर खड़े हैं, संभावित वित्तीय नुकसान 2025 तक 10.5 ट्रिलियन डॉलर तक बढ़ने की उम्मीद है, पल्स डीपफेक्स वारंटी ग्राहकों को कई प्रमुख लाभ प्रदान करके विश्वास बढ़ाता है:

• बढ़ा हुआ विश्वास: पल्स डीपफेक्स वारंटी पिंड्रॉप के उत्पादों और प्रौद्योगिकी में विश्वास को प्रदर्शित करती है, ग्राहकों को अपने खाताधारकों की सेवा करते समय एक विश्वसनीय सुरक्षा समाधान प्रदान करती है।
• नुकसान की भरपाई: पिंड्रॉप ग्राहक पिंड्रॉप प्रोडक्ट सूट द्वारा पता नहीं लगाए गए सिंथेटिक वॉइस धोखाधड़ी की घटनाओं के लिए मुआवजा प्राप्त कर सकते हैं।
• निरंतर सुधार: पिंड्रॉप ग्राहकों से वारंटी कार्यक्रम के तहत प्राप्त अनुरोध पिंड्रॉप को सिंथेटिक वॉइस धोखाधड़ी की विकसित होती रणनीतियों से आगे रहने में मदद करते हैं।

क्या पिंड्रॉप की प्रौद्योगिकियों ने डीपफेक्स खतरों को सफलतापूर्वक कम करने के लिए कोई उल्लेखनीय मामले अध्ययन हैं? परिणाम क्या थे?

पाइक्सविले हाई स्कूल की घटना: 16 जनवरी, 2024 को, बाल्टिमोर, मैरीलैंड में पाइक्सविले हाई स्कूल के प्रधानाचार्य को कथित तौर पर इंस्टाग्राम पर एक रिकॉर्डिंग सामने आई। ऑडियो में काले छात्रों और शिक्षकों के बारे में अपमानजनक टिप्पणियां थीं, जिससे सार्वजनिक आक्रोश और गंभीर चिंता पैदा हुई।

इन घटनाओं के मद्देनजर, पिंड्रॉप ने एक व्यापक जांच की, तीन स्वतंत्र विश्लेषणों को यह पता लगाने के लिए आयोजित किया कि क्या सच है। हमारे विस्तृत जांच के परिणाम एक सूक्ष्म निष्कर्ष में पहुंचे: हालांकि जनवरी की ऑडियो सामग्री बदली गई थी, लेकिन यह एआई-जनित सिंथेटिक भाषण की विशिष्ट विशेषताओं को कम करने में विफल रही। हमारे इस निर्धारण में 97% आत्मविश्वास है, जो हमारे विश्लेषण मेट्रिक्स द्वारा समर्थित है। यह महत्वपूर्ण निष्कर्ष सार्वजनिक घोषणा करने से पहले विस्तृत और वस्तुनिष्ठ विश्लेषणों के महत्व को रेखांकित करता है।

एक बड़े अमेरिकी बैंक में, पिंड्रॉप ने पाया कि एक धोखाधड़ी करने वाला आईवीआर प्रमाणीकरण को बायपास करने के लिए सिंथेटिक वॉइस का उपयोग कर रहा था। हमने पाया कि धोखाधड़ी करने वाला मशीन-जनित वॉइस का उपयोग करके लक्षित खातों के लिए आईवीआर प्रमाणीकरण को बायपास कर रहा था, जो सुरक्षा प्रश्नों के लिए सही उत्तर दे रहा था और एक मामले में, यहां तक कि एक-बार के पासवर्ड (ओटीपी) को भी पारित कर रहा था। आईवीआर में सफलतापूर्वक प्रमाणित बॉट्स ने बुनियादी बैलेंस पूछताछ के माध्यम से लक्षित खातों की पहचान की। इन खातों में बाद के कॉल वास्तविक मानव द्वारा धोखाधड़ी को अंजाम देने के लिए थे। पिंड्रॉप ने पल्स प्रौद्योगिकी का उपयोग करके बैंक को धोखाधड़ी के बारे में वास्तविक समय में सूचित किया और धोखाधड़ी करने वाले को रोकने में सक्षम था।

एक अन्य वित्तीय संस्थान में, पिंड्रॉप ने पाया कि कुछ धोखाधड़ी करने वाले अपने स्वयं के वॉइसबॉट्स को बैंक के स्वचालित प्रतिक्रिया प्रणाली की नकल करने के लिए प्रशिक्षित कर रहे थे। जो पहली बार में एक अजीब कॉल की तरह लगा, एक वॉइसबॉट ने बैंक की आईवीआर में कॉल किया, लेकिन खाता अनुसंधान करने के लिए नहीं, बल्कि आईवीआर प्रॉम्प्ट्स को दोहराने के लिए। कई कॉल विभिन्न शाखाओं में आईवीआर वार्ता पेड़ में आए, और हर दो सेकंड में बॉट ने जो सुना उसे दोहराया। एक सप्ताह बाद, इसी तरह के कॉल देखे गए, लेकिन इस बार, वॉइसबॉट ने बैंक की आईवीआर के वॉइस और मैनरिज्म को बिल्कुल वैसा ही दोहराया। हम मानते हैं कि एक धोखाधड़ी करने वाला एक वॉइसबॉट को बैंक की आईवीआर की नकल करने के लिए प्रशिक्षित कर रहा था, जो एक स्मिशिंग हमले की शुरुआत के रूप में काम करेगा। पिंड्रॉप पल्स की मदद से, वित्तीय संस्थान हमले को पहले ही रोकने में सक्षम था कि कोई नुकसान हो।

स्वतंत्र एनपीआर ऑडियो डीपफेक्स प्रयोग: डिजिटल सुरक्षा एक निरंतर विकसित होती हथियारों की दौड़ है जो धोखाधड़ी करने वालों और सुरक्षा प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के बीच है। कई प्रदाता हैं, जिनमें पिंड्रॉप शामिल हैं, जो दावा करते हैं कि वे लगातार ऑडियो डीपफेक्स का पता लगा सकते हैं – एनपीआर ने इन दावों का परीक्षण किया ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि वर्तमान प्रौद्योगिकी समाधान निरंतर आधार पर एआई-जनित ऑडियो डीपफेक्स का पता लगाने में सक्षम हैं या नहीं।

पिंड्रॉप पल्स ने 84 ऑडियो नमूनों में से 81 को सही ढंग से 96.4% की सटीकता दर के साथ पहचाना। इसके अलावा, पिंड्रॉप पल्स ने सभी 100% डीपफेक्स नमूनों का पता लगाया। जबकि अध्ययन में अन्य प्रदाताओं का भी मूल्यांकन किया गया था, पिंड्रॉप ने यह प्रदर्शित किया कि उनकी प्रौद्योगिकी दोनों डीपफेक्स और वास्तविक ऑडियो का विश्वसनीय और सटीक पता लगा सकती है।

वॉइस-आधारित धोखाधड़ी और सुरक्षा में आप कौन से भविष्य के रुझान देखते हैं, विशेष रूप से एआई प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास के साथ?

हम 2024 में कонтैक्ट सेंटर धोखाधड़ी में वृद्धि की उम्मीद करते हैं। वर्टिकल्स में धोखाधड़ी दर के वर्ष-दर-वर्ष विश्लेषण के आधार पर, हम अनुमानित रूप से अनुमान लगाते हैं कि धोखाधड़ी दर 1 în 730 कॉल तक पहुंच जाएगी, जो वर्तमान स्तर से 4-5% की वृद्धि का प्रतिनिधित्व करती है।

बैंकिंग क्षेत्र में अधिकांश वृद्धि की उम्मीद है, क्योंकि बीमा, ब्रोकरेज और अन्य वित्तीय खंड वर्तमान स्तरों के आसपास रहने की उम्मीद है। हम अनुमान लगाते हैं कि ये धोखाधड़ी दरें अमेरिकी वित्तीय संस्थानों के लिए 7 अरब डॉलर का धोखाधड़ी जोखिम प्रस्तुत करती हैं, जिसे सुरक्षित करने की आवश्यकता है। हालांकि, हम एक महत्वपूर्ण बदलाव की उम्मीद करते हैं, विशेष रूप से धोखाधड़ी करने वालों द्वारा आईवीआर का उपयोग परीक्षण के मैदान के रूप में किया जा रहा है। हाल ही में, हमने देखा है कि धोखाधड़ी करने वाले व्यक्तिगत रूप से व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) को मान्य करने के लिए मैनुअल रूप से इनपुट कर रहे हैं।

इसे कम करने में मदद के लिए, हम पिंड्रॉप के वर्तमान समाधानों को आगे बढ़ाना जारी रखेंगे और नए और नवाचारी उपकरण जैसे पिंड्रॉप पल्स लॉन्च करेंगे जो हमारे ग्राहकों की रक्षा करते हैं।

वर्तमान प्रौद्योगिकियों से परे, वॉइस धोखाधड़ी रोकथाम और प्रमाणीकरण को बढ़ाने के लिए कौन से नए उपकरण और तकनीकें विकसित की जा रही हैं?

वॉइस धोखाधड़ी रोकथाम और प्रमाणीकरण तकनीकें निरंतर विकसित हो रही हैं ताकि वे प्रौद्योगिकी और धोखाधड़ी गतिविधियों की जटिलता के साथ तालमेल बिठा सकें। कुछ उभरते हुए उपकरण और तकनीकों में शामिल हैं:

• निरंतर धोखाधड़ी पता लगाने और जांच: यह एक ऐतिहासिक “लुक-बैक” प्रदान करता है जो धोखाधड़ी की घटनाओं पर नए जानकारी के साथ विचार करता है। इस दृष्टिकोण के साथ, धोखाधड़ी विश्लेषक नए धोखाधड़ी संकेतों के लिए “सुन” सकते हैं, संबंधित कॉल के लिए स्कैन कर सकते हैं और उन्हें फिर से स्कोर कर सकते हैं। यह कंपनियों को धोखाधड़ी के बारे में एक निरंतर और व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करता है।
• बुद्धिमान वॉइस विश्लेषण: पारंपरिक वॉइस बायोमेट्रिक सिस्टम डीपफेक्स हमलों के प्रति संवेदनशील होते हैं। अपनी रक्षा को मजबूत करने के लिए, नए तकनीकों जैसे वॉइस मिसमैच और नेगेटिव वॉइस मैचिंग की आवश्यकता है। ये तकनीकें कई आवाजों को पहचानने और अलग करने के लिए एक अतिरिक्त सुरक्षा परत प्रदान करती हैं, जो एक अलग ध्वनि वाली आवाज को खतरा पैदा करने वाला बना सकती है।
• प्रारंभिक धोखाधड़ी पता लगाना: धोखाधड़ी पता लगाने वाली प्रौद्योगिकियां जो कॉल प्रक्रिया की शुरुआत में जल्दी और विश्वसनीय धोखाधड़ी संकेत प्रदान करती हैं, अमूल्य हैं। कैरियर मेटाडेटा विश्लेषण, कॉलर आईडी स्पूफ पता लगाने और ऑडियो-आधारित स्पूफ पता लगाने जैसी प्रौद्योगिकियां बातचीत की शुरुआत में जब रक्षाएं सबसे कमजोर होती हैं, तो धोखाधड़ी हमलों के खिलाफ सुरक्षा प्रदान करती हैं।

धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, अधिक जानने के लिए पिंड्रॉप की 2024 वॉइस इंटेलिजेंस और सुरक्षा रिपोर्ट पढ़ें या पिंड्रॉप पर जाएं।