AI contro AI: Come i dati telefonici autoritativi possono aiutare a prevenire le frodi alimentate dall’AI

L’Intelligenza Artificiale (AI), come qualsiasi altra tecnologia, non è intrinsecamente buona o cattiva – è semplicemente uno strumento che le persone possono utilizzare per scopi decenti o malvagi.

Ad esempio, molte aziende utilizzano soluzioni di biometria alimentate dall’AI per il riconoscimento vocale e facciale per semplificare i processi di accesso e migliorare l’esperienza del cliente sostituendo i tediosi PIN, password e numeri di account. Le aziende possono anche sfruttare l’AI per scoprire informazioni preziose tra montagne di dati per creare esperienze personalizzate per i clienti.

Oltre all’esperienza del cliente, l’AI può analizzare i dati di imaging in ambienti medici per aumentare l’accuratezza dell’identificazione e della classificazione dei tumori. Allo stesso modo, l’AI sta potenziando gli strumenti e i programmi di apprendimento delle lingue, consentendo a più persone di accedere a competenze che arricchiscono la vita.

Naturalmente, l’AI è disponibile non solo per individui benintenzionati, ma anche per quelli malintenzionati che utilizzano comunemente le sue capacità per potenziare i loro schemi fraudolenti.

Come gli attori malvagi utilizzano l’AI per potenziare le loro truffe

Organizzazioni criminali altamente sofisticate e ben risorse hanno già iniziato a utilizzare l’AI per nuovi e ingegnosi (o piuttosto, insidiosi) vettori di attacco. Questi truffatori addestreranno i loro motori di AI con terabyte o addirittura petabyte di informazioni per automatizzare i loro vari schemi, costruendo sfruttamenti e truffe su una scala immaginabilmente più grande delle capacità di un singolo hacker.

Alcuni hacker sfrutteranno addirittura i sistemi alimentati dall’AI che guidano migliori esperienze del cliente attraverso deep fake generati dall’AI che prendono di mira i sistemi di autenticazione biometrica. In particolare, truffatori astuti utilizzano l’AI per creare deepfake di voci per truffe di robocall. Tipicamente, le chiamate o gli SMS truffaldini si spacciano per qualcuno o qualcosa per ingannare la vittima e farle rivelare informazioni sensibili sul conto o fare clic su un link malintenzionato.

Nel passato, le persone potevano di solito capire quando una chiamata o un testo era sospetto, ma questa nuova razza di deepfake di robocall utilizza cloni di voci generati dall’AI. Le applicazioni di questi cloni di voci sono veramente inquietanti. I truffatori copieranno la voce di un bambino, si spacciano per rapitori e chiamano i genitori, esigendo che paghino un riscatto per il rilascio del loro bambino.

Un altro metodo comune dei truffatori quando utilizzano i cloni di voci dell’AI è chiamare un dipendente e impersonare il loro capo o qualcuno di seniorità, insistendo che ritirino e trasferiscano i loro soldi per pagare una spesa legata all’attività.

Questi schemi sono prolifici ed efficaci, con un sondaggio del 2023 di Regula che scopre che il 37% delle organizzazioni ha subito frodi di voci deepfake. Allo stesso modo, la ricerca di McAfee mostra che il 77% delle vittime di chiamate truffaldine abilitate dall’AI afferma di aver perso denaro.

Le organizzazioni devono verificare l’identità dei loro clienti

L’evoluzione continua dell’AI è simile a una corsa agli armamenti, con le aziende che continuamente schierano le nuove innovazioni e le tecniche più recenti per contrastare gli ultimi schemi dei truffatori.

Ad esempio, i processi di Conosci il tuo cliente (KYC) consentono alle aziende di verificare l’identità di un cliente per determinare se è un potenziale cliente o un truffatore che tenta di eseguire transazioni fraudolente o riciclaggio di denaro. Il KYC è obbligatorio per molte industrie. Ad esempio, negli Stati Uniti, la Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) richiede che le istituzioni finanziarie rispettino gli standard del KYC.

L’introduzione dell’AI ha reso il campo di battaglia del KYC più dinamico, con entrambe le parti (buone e cattive) che utilizzano la tecnologia per raggiungere i loro obiettivi. Aziende innovative hanno adottato un approccio multimodale ai processi di KYC, dove l’AI aiuta a rilevare attività sospette e quindi avvisa i clienti interessati tramite messaggi di testo.

Per dimostrare la loro identità, i clienti devono fornire una forma di identificazione, come una data di nascita, un documento di identità, una licenza o un indirizzo. Dopo che i clienti dimostrano di essere chi dicono di essere, questo processo di KYC multimodale associa un numero di telefono a un cliente, che servirà come identità digitale.

La convenienza e la semplicità dei numeri di telefono cellulare li rendono ideali identificatori digitali nel processo di KYC. Allo stesso modo, i telefoni cellulari forniscono alle aziende dati affidabili e verificabili, tra cui l’ubiquità globale che i registri nazionali non possono replicare.

Intelligence di numerazione telefonica autoritativa

Purtroppo, le aziende non sono le uniche a riconoscere il valore dei numeri di telefono cellulare come identificatori digitali. Come menzionato, gli attori malvagi prendono di mira frequentemente i clienti attraverso testi e chiamate telefoniche fraudolenti. La ricerca di Statista mostra che quasi la metà di tutte le frodi segnalate alla Federal Trade Commission degli Stati Uniti inizia con testi (22%) o una chiamata telefonica (20%).

Nel caso di un numero di telefono portato (ad esempio, è stato cambiato da una società di telefonia all’altra), le aziende non hanno modo di sapere se questa azione è stata semplicemente un cliente che cambia fornitore o un truffatore con intenti malvagi. Inoltre, i truffatori possono utilizzare swap di SIM e port-out per dirottare i numeri di telefono e utilizzare quegli identificatori digitali per fingersi clienti. Con questi numeri, possono ricevere i messaggi di testo che le aziende utilizzano per l’autenticazione a più fattori (MFA) per eseguire frodi di pagamento online, che hanno superato i 38 miliardi di dollari a livello globale nel 2023.

Anche se gli swap di SIM presentano un’opportunità per il dirottamento dei numeri, le organizzazioni possono combattere efficacemente questo schema utilizzando dati autoritativi. In altre parole, mentre i numeri di telefono sono ancora identificatori digitali ideali, le organizzazioni hanno bisogno di una risorsa autoritativa, indipendente e affidabile per le informazioni su ogni numero di telefono per convalidare la proprietà. Sfruttando l’intelligence di numerazione telefonica autoritativa, le aziende possono determinare se un cliente è veramente legittimo, proteggendo così il fatturato e la reputazione del marchio mentre aumentano la fiducia dei clienti nelle comunicazioni vocali e testuali.

Le aziende hanno anche bisogno di dati deterministici e autoritativi. Più specificamente, le loro soluzioni di AI devono avere accesso ai dati su ogni numero di telefono, se è stato portato di recente o se è associato a una particolare SIM, tipo di linea o posizione. Se l’AI valuta che i dati indicano un’attività disonesta, richiederà alla persona di fornire ulteriori informazioni, come l’indirizzo di posta, il numero di conto o il nome da nubile della madre come ulteriore passaggio nel processo di verifica. Le aziende devono anche sfruttare una risorsa autoritativa che aggiorna costantemente le informazioni sui numeri di telefono, abilitando gli strumenti di AI a riconoscere tattiche fraudolente in modo più efficace.

Identità digitale e l’era dell’AI

Il mondo è più connesso che mai, con i dispositivi mobili che alimentano questa interconnessione senza precedenti. Mentre questa connessione beneficia le organizzazioni e i consumatori, pone anche rischi e responsabilità significativi. Inoltre, dimostrare la propria identità digitale non è così semplice senza una fonte autoritativa e affidabile.

Nell’era dell’AI, schemi come deepfake sofisticati generati dall’AI, cloni di voci e email di phishing altamente personalizzate sottolineano ulteriormente la necessità per le aziende di utilizzare l’intelligence di numerazione telefonica autoritativa per potenziare la loro AI e proteggersi contro le frodi. Tali sforzi ripristineranno la fiducia dei clienti nei messaggi di testo e nelle chiamate aziendali mentre salvaguarderanno il fatturato e la reputazione del marchio.