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‘s समाधान भविष्य की आवाज के लिए मानक स्थापित करके पहचान, सुरक्षा और विश्वास के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं। पिंड्रॉप के समाधान पेटेंटेड प्रौद्योगिकी का उपयोग करके दुनिया के सबसे बड़े बैंकों, बीमा कंपनियों और खुदरा विक्रेताओं की रक्षा करते हैं जो प्रत्येक कॉल और आवाज से बुद्धिमत्ता निकालते हैं। पिंड्रॉप समाधान धोखेबाजों 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 विट्रुवियन पार्टनर्स द्वारा समर्थित है। अधिक जानकारी के लिए, कृपया पिंड्रॉप पर जाएं।

पिंड्रॉप की 2024 वॉइस इंटेलिजेंस एंड सिक्योरिटी रिपोर्ट के बारे में क्या मुख्य बातें हैं जो वॉइस-आधारित धोखाधड़ी और सुरक्षा की वर्तमान स्थिति को लेकर हैं?

रिपोर्ट सुरक्षा मुद्दों और भविष्य के रुझानों के बारे में एक गहरा विश्लेषण प्रदान करती है, विशेष रूप से वित्तीय और गैर-वित्तीय संस्थानों को सेवा प्रदान करने वाले कонтैक्ट सेंटर के भीतर। 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, प्रत्येक 730 कॉल में से एक को 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 कर रहे हैं। यह तकनीक धोखाधड़ी के तरीकों जैसे स्वचालित और उच्च-स्तरीय खाता जांच, 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 रूप से 12 अरब डॉलर खर्च किए जाते हैं और धोखाधड़ी से 10 अरब डॉलर का नुकसान होता है, जो यह साबित करता है कि वर्तमान सुरक्षा तरीके काम नहीं कर रहे हैं।
• नई दृष्टिकोण और प्रौद्योगिकियां आवश्यक हैं: लाइवनेस डिटेक्शन धोखाधड़ी के खिलाफ लड़ने और सुरक्षा में सुधार के लिए महत्वपूर्ण है। वॉइस विश्लेषण अभी भी महत्वपूर्ण है, लेकिन इसे लाइवनेस डिटेक्शन और मल्टीफैक्टर प्रमाणीकरण के साथ जोड़ा जाना चाहिए।

रिपोर्ट के अनुसार, 67.5% अमेरिकी उपभोक्ता बैंकिंग क्षेत्र में डीपफेक के बारे में चिंतित हैं। क्या आप बैंकिंग संस्थानों द्वारा सामना की जाने वाली डीपफेक खतरों के प्रकारों पर विस्तार से बता सकते हैं?

फोन चैनलों के माध्यम से बैंकिंग धोखाधड़ी बढ़ रही है क्योंकि विभिन्न कारकों के कारण। चूंकि वित्तीय संस्थान ग्राहकों पर निर्भर करते हैं ताकि वे संदिग्ध गतिविधि की पुष्टि कर सकें, कॉल सेंटर धोखेबाजों के लिए प्रमुख लक्ष्य बन सकते हैं। धोखेबाज 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। पिंड्रॉप के एक बैंकिंग ग्राहक के अनुसार, 36% पहचाने गए धोखाधड़ी कॉल मुख्य रूप से धोखाधड़ी नियंत्रण द्वारा लगाए गए होल्ड को हटाने के लिए थे। पिंड्रॉप के एक अन्य बैंकिंग ग्राहक की रिपोर्ट है कि 19% धोखाधड़ी कॉल ऑनलाइन बैंकिंग तक पहुंच प्राप्त करने के लिए थे। जेनरेटिव एआई और डीपफेक के उदय के साथ, ये हमले अधिक शक्तिशाली और स्केलेबल हो गए हैं। अब एक या दो धोखेबाज एक गैरेज में सिंथेटिक आवाज़ 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 जोखिम और चिंता का एक बढ़ा हुआ स्तर पैदा करता है कि क्या बैंकिंग क्षेत्र इन जटिल हमलों का सामना करने के लिए तैयार है।

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

जबकि डीपफेक नए नहीं हैं, जेनरेटिव एआई में प्रगति ने उन्हें पिछले वर्ष में एक शक्तिशाली वेक्टर बना दिया है क्योंकि वे बड़े पैमाने पर अधिक विश्वसनीय हो गए हैं। जेनरेटिव 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) आवाज़ सस्ते में और बड़े पैमाने पर बनाई जा सकती है। ये विकास डीपफेक को हर किसी के लिए,包括 धोखेबाजों के लिए, सुलभ बना देते हैं। ये डीपफेक सुरक्षा प्रणालियों को चुनौती देते हैं जो अत्यधिक विश्वसनीय फ़िशिंग हमलों को सक्षम बनाते हैं, गलत सूचना फैलाते हैं और वास्तविक आवाज़ की नकल करके वित्तीय धोखाधड़ी को सुविधाजनक बनाते हैं। वे पारंपरिक प्रमाणीकरण तरीकों को कमजोर करते हैं, महत्वपूर्ण प्रतिष्ठा जोखिम पैदा करते हैं और तेजी से विकास और स्केलेबिलिटी के साथ तालमेल बिठाने के लिए उन्नत पता लगाने वाली प्रौद्योगिकियों की मांग करते हैं।

पिंड्रॉप पल्स ने राष्ट्रपति बिडेन रोबोकॉल हमले में उपयोग किए गए टीटीएस इंजन की पहचान करने में कैसे योगदान दिया, और इसका भविष्य के डीपफेक पता लगाने के लिए क्या प्रभाव है?

पिंड्रॉप पल्स ने राष्ट्रपति बिडेन रोबोकॉल हमले में उपयोग किए गए टीटीएस इंजन, इलेवनलैब्स की पहचान करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। हमारी उन्नत डीपफेक पता लगाने वाली प्रौद्योगिकी का उपयोग करके, हमने एक चार-चरण विश्लेषण प्रक्रिया को लागू किया जिसमें ऑडियो फिल्टरिंग और शुद्धिकरण, फीचर एक्सट्रैक्शन, 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 विशेषताओं को निकालने की अनुमति दी।

ऑडियो को 155 सेगमेंट में विभाजित करके और लाइवनेस स्कोर असाइन करके, हमने निर्धारित किया कि ऑडियो लगातार कृत्रिम था। “फेकप्रिंट” का उपयोग करके, हमने ऑडियो की तुलना 122 टीटीएस सिस्टम से की और निर्धारित किया कि इलेवनलैब्स या एक समान प्रणाली का उपयोग 99% संभावना के साथ किया गया था। यह निष्कर्ष इलेवनलैब्स स्पीचएआई क्लासिफायर द्वारा 84% संभावना के साथ मान्य था। हमारे विस्तृत विश्लेषण में डीपफेक आर्टिफैक्ट्स का खुलासा हुआ, विशेष रूप से रिच फ्रिकेटिव्स और असामान्य अभिव्यक्तियों वाले वाक्यांशों में राष्ट्रपति बिडेन के लिए।

यह मामला हमारे स्केलेबल और व्याख्यात्मक डीपफेक पता लगाने वाली प्रणालियों के महत्व को रेखांकित करता है, जो सटीकता में सुधार करते हैं, विश्वास बनाते हैं और नई प्रौद्योगिकियों के अनुकूल होते हैं। यह जेनरेटिव एआई प्रणालियों को दुरुपयोग के खिलाफ सुरक्षा उपायों को शामिल करने की आवश्यकता को भी रेखांकित करता है, 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 डीपफेक तरीकों से आगे रहा जा सके।

रिपोर्ट मीडिया और राजनीतिक संस्थानों पर डीपफेक 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 के बारे में बता सकते हैं?

हमारे शोध से पता चलता है कि अमेरिकी उपभोक्ता बैंकिंग और वित्तीय क्षेत्र में डीपफेक और वॉइस क्लोन के जोखिम के बारे में सबसे ज्यादा चिंतित हैं। लेकिन इसके अलावा, मीडिया और राजनीतिक संस्थानों पर डीपफेक का खतरा एक समान रूप से महत्वपूर्ण चुनौती पेश करता है। अमेरिका के बाहर, इंडोनेशिया (सुहार्टो डीपफेक) और स्लोवाकिया (मिखाइल शिमेका और मोनिका टोडोवा वॉइस डीपफेक) में डीपफेक 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 प्रसार यह सुनिश्चित करता है कि लोगों को इंटरनेट पर धोखा देना पहले से कहीं आसान है। हम मीडिया कंपनियों, समाचार मीडिया और सामान्य जनता पर सरकारी संस्थानों पर निशाना बनाने वाले डीपफेक हमलों में वृद्धि की उम्मीद करते हैं, जो संस्थानों में अविश्वास पैदा करने और सार्वजनिक विमर्श में गलत सूचना फैलाने के लिए हैं।

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

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

• • लाइवनेस डिटेक्शन: पिंड्रॉप बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग का उपयोग करके नॉन-स्पीच फ्रेम्स (जैसे शांति, शोर, संगीत) का विश्लेषण करता है और मशीन-जनित बनाम सामान्य मानव भाषण के बीच अंतर करने के लिए निम्न-स्तरीय स्पेक्ट्रो-टेम्पोरल विशेषताओं को निकालता है।
  • ऑडियो फिंगरप्रिंटिंग – यह एक डिजिटल हस्ताक्षर बनाने के लिए प्रत्येक वॉइस के ध्वनि गुणों जैसे पिच, टोन और कैडेंस का उपयोग करता है। ये हस्ताक्षर फिर विभिन्न कॉल और इंटरैक्शन में आवाजों की तुलना और मिलान के लिए उपयोग किए जाते हैं।
  • व्यवहार विश्लेषण – इसका उपयोग असामान्य पहुंच, रोबोटिक डायलिंग, खाता जांच और सामाजिक इंजीनियरिंग जैसे असामान्य व्यवहार पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।

• वॉइस विश्लेषण – वॉइस विशेषताओं जैसे वोकल ट्रैक्ट विशेषताओं, फोनेटिक भिन्नताओं और बोली शैली का विश्लेषण करके, पिंड्रॉप प्रत्येक व्यक्ति के लिए एक वॉइसप्रिंट बना सकता है। किसी भी विचलन का पता लगाने से चेतावनी जारी हो सकती है।

• मल्टी-लेयर्ड सिक्योरिटी अप्रोच – यह विभिन्न पता लगाने वाली विधियों को जोड़कर परिणामों को क्रॉस-वरिफाई करने और पता लगाने की सटीकता बढ़ाने के लिए 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 अल्गोरिदम को अपडेट करता है। इसमें नए डेटा को शामिल करना, पता लगाने की 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 डीपफेक वारंटी क्या है, और यह पिंड्रॉप की डीपफेक खतरों से निपटने की क्षमता में ग्राहकों के विश्वास को कैसे बढ़ाता है?

पल्स डीपफेक वारंटी एक अनूठी वारंटी है जो कॉल सेंटर में सिंथेटिक वॉइस धोखाधड़ी के खिलाफ मुआवजा प्रदान करती है। जैसा कि हम साइबर हमलों के परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण बदलाव के कगार पर खड़े हैं,संभावित वित्तीय नुकसान 2025 तक 10.5 ट्रिलियन डॉलर तक बढ़ने की उम्मीद है, पल्स डीपफेक वारंटी ग्राहकों के विश्वास को बढ़ाता है और कई महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है:

• बढ़ा हुआ विश्वास: पल्स डीपफेक वारंटी पिंड्रॉप के उत्पादों और प्रौद्योगिकी में विश्वास को दर्शाता है, जो ग्राहकों को एक विश्वसनीय सुरक्षा समाधान प्रदान करता है जब वे अपने खाताधारकों की सेवा करते हैं।
• 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 की वारंटी कार्यक्रम के तहत प्राप्त अनुरोधों से पिंड्रॉप को सिंथेटिक वॉइस धोखाधड़ी की उभरती रणनीतियों से आगे रहने में मदद मिलती है।

क्या पिंड्रॉप की प्रौद्योगिकियों ने डीपफेक 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, मेरीलैंड में पाइक्सविले हाई स्कूल के प्रिंसिपल को कथित तौर पर इंस्टाग्राम पर एक रिकॉर्डिंग सामने आई। ऑडियो में काले छात्रों और शिक्षकों के बारे में अपमानजनक टिप्पणियां थीं, जिससे एक बड़ा विवाद और गंभीर चिंता पैदा हुई।

इन घटनाओं के मद्देनजर, पिंड्रॉप ने एक व्यापक जांच की, जिसमें सच्चाई का पता लगाने के लिए तीन स्वतंत्र विश्लेषण किए गए। हमारी गहन जांच के परिणाम एक सूक्ष्म निष्कर्ष में निकले: हालांकि जनवरी की ऑडियो सामग्री बदली गई थी, लेकिन यह एआई-जनित सिंथेटिक भाषण की विशिष्ट विशेषताओं से रहित थी। हमारे विश्लेषण में 97% आत्मविश्वास के साथ यह निष्कर्ष निकाला गया है। यह महत्वपूर्ण निष्कर्ष विस्तृत और वस्तुनिष्ठ विश्लेषण करने के महत्व को रेखांकित करता है قبلे कि संभावित रूप से हेरफेर की गई मीडिया की प्रकृति के बारे में सार्वजनिक घोषणाएं की जाएं।

एक बड़े अमेरिकी बैंक में, पिंड्रॉप ने पाया कि एक धोखेबाज सिंथेटिक वॉइस का उपयोग करके आईवीआर में प्रमाणीकरण को बायपास कर रहा था। हमने पाया कि धोखेबाज मशीन-जनित वॉइस का उपयोग करके आईवीआर प्रमाणीकरण को बायपास कर रहा था और एक मामले में यहां तक कि एक-बार के पासवर्ड (ओटीपी) को भी पास कर रहा था। पिंड्रॉप ने बैंक को पल्स प्रौद्योगिकी का उपयोग करके वास्तविक समय में इस धोखाधड़ी के बारे में सूचित किया और धोखेबाज को रोकने में सक्षम था।

एक अन्य वित्तीय संस्थान में, पिंड्रॉप ने पाया कि कुछ धोखेबाज अपने स्वयं के वॉइसबॉट्स को बैंक की स्वचालित प्रतिक्रिया प्रणाली की नकल करने के लिए प्रशिक्षित कर रहे थे। एक पहली कॉल में जो अजीब लग रही थी, एक वॉइसबॉट ने आईवीआर में कॉल किया लेकिन खाता जांच नहीं करने के लिए, बल्कि आईवीआर प्रॉम्प्ट को दोहराने के लिए। एक सप्ताह बाद, और कॉल देखे गए, लेकिन इस बार, बॉट ने वाक्यों को बैंक के आईवीआर की आवाज और मैनरिज्म में दोहराया। हम मानते हैं कि एक धोखेबाज एक वॉइसबॉट को बैंक के आईवीआर की नकल करने के लिए प्रशिक्षित कर रहा था, जो एक स्मिशिंग हमले की शुरुआत थी। पिंड्रॉप पल्स की मदद से, वित्तीय संस्थान हमले को पहले ही रोकने में सक्षम था कि कोई नुकसान हो।

स्वतंत्र एनपीआर ऑडियो डीपफेक प्रयोग: डिजिटल सुरक्षा एक निरंतर विकसित होती दौड़ है जो धोखेबाजों और सुरक्षा प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के बीच है। कई प्रदाता हैं, जिनमेंपिंड्रॉप भी शामिल है, जो दावा करते हैं कि वे ऑडियो डीपफेक का लगातार पता लगा सकते हैं –एनपीआर ने इन दावों का परीक्षण करने के लिए एक प्रयोग किया ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि क्या वर्तमान प्रौद्योगिकी समाधान एआई-जनित ऑडियो डीपफेक का लगातार पता लगा सकते हैं।

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

वॉइस-आधारित धोखाधड़ी और सुरक्षा में भविष्य के रुझानों के बारे में आपकी क्या राय है, 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-तiller विश्लेषण के आधार पर, हम अनुमान लगाते हैं कि धोखाधड़ी दर 1 in 730 कॉल तक पहुंच जाएगी, जो वर्तमान स्तर से 4-5% की वृद्धि को दर्शाता है।

धोखाधड़ी में अधिकांश वृद्धि बैंकिंग क्षेत्र को प्रभावित करने की उम्मीद है, क्योंकि बीमा, ब्रोकरेज और अन्य वित्तीय खंड वर्तमान स्तर पर बने रहने की उम्मीद है। हम अनुमान लगाते हैं कि ये धोखाधड़ी दर अमेरिकी वित्तीय संस्थानों के लिए 7 अरब डॉलर का धोखाधड़ी जोखिम प्रस्तुत करती हैं, जिसे सुरक्षित किया जाना चाहिए। हालांकि, हम एक महत्वपूर्ण बदलाव की उम्मीद करते हैं, विशेष रूप से धोखेबाजों द्वारा आईवीआर का उपयोग परीक्षण के मैदान के रूप में करने के साथ। हाल ही में, हमने देखा है कि धोखेबाज व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) इनपुट करके खाता विवरण की पुष्टि करने के लिए मैनुअल रूप से प्रयास कर रहे हैं।

इसे रोकने 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 के अलावा, 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 में प्रगति के साथ तालमेल बिठा सकें। कुछ उभरते हुए उपकरण और तकनीकें हैं:

• निरंतर धोखाधड़ी पता लगाना और जांच: यह एक ऐतिहासिक “लुक-बैक” प्रदान करता है जो धोखाधड़ी की घटनाओं पर नए जानकारी के साथ दोबारा देखता है। इस दृष्टिकोण के साथ, धोखाधड़ी विश्लेषक नए धोखाधड़ी संकेतों के लिए “सुन” सकते हैं, संबंधित कॉल के लिए स्कैन कर सकते हैं और उन कॉलों को फिर से स्कोर कर सकते हैं। यह कंपनियों को वास्तविक समय में धोखाधड़ी पर एक निरंतर और व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करता है।
• बुद्धिमान वॉइस विश्लेषण: पारंपरिक वॉइस बायोमेट्रिक सिस्टम डीपफेक हमलों के प्रति संवेदनशील हैं। अपनी रक्षा को मजबूत करने के लिए, नए प्रौद्योगिकियों जैसे वॉइस मिसमैच और नेगेटिव वॉइस मैचिंग की आवश्यकता है। ये प्रौद्योगिकियां एक अतिरिक्त सुरक्षा परत प्रदान करती हैं जो कई आवाजों को पहचान और भेद करती हैं, पुनरावृत्ति करने वाली आवाजों की पहचान करती हैं और जहां एक अलग ध्वनि वाली आवाज खतरा पैदा कर सकती है।
• प्रारंभिक धोखाधड़ी पता लगाना: धोखाधड़ी पता लगाने वाली प्रौद्योगिकियां जो कॉल प्रक्रिया की शुरुआत में तेजी से और विश्वसनीय धोखाधड़ी संकेत प्रदान करती हैं, बहुमूल्य हैं। लाइवनेस डिटेक्शन के अलावा, कैरियर मेटाडेटा विश्लेषण, कॉलर आईडी स्पूफिंग और ऑडियो-आधारित स्पूफिंग जैसी प्रौद्योगिकियां धोखाधड़ी हमलों के खिलाफ सुरक्षा प्रदान करती हैं जब रक्षा सबसे अधिक कमजोर होती है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, अधिक जानने के लिए पिंड्रॉप की 2024 वॉइस इंटेलिजेंस एंड सिक्योरिटी रिपोर्ट पढ़ें या पिंड्रॉप पर जाएं।