AIとID検証による信頼性の構築

生成的なAIは、世界中のビジネスに注目されています。実際、​​60%のAIを導入した組織は、生成的なAIを使用しています。今日のリーダーは、競争力と関連性を維持するために、AIツールをテクノロジースタックにどのように組み込むかを決定するために競争しています。AI開発者は、以前よりも多くのツールを作成しています。しかし、急速な導入とテクノロジーの性質により、多くのセキュリティと倫理的懸念が考慮されていません。結果として、信頼性は低下しています。

最近の調査によると、AIが安全でセキュアであると考えるアメリカ人は48%のみで、78%の人がAIが悪意のある目的で使用される可能性があると心配しています。AIは日常的なワークフローを改善することがわかっているものの、消費者は悪意のある行為者とAIを操作する能力について心配しています。ディープフェイクの能力は、テクノロジーが一般に広く利用できるようになるにつれて、より大きな脅威になりつつあります。

AIツールを持っているだけでは不十分です。AIが真の、有益な潜在能力を発揮するには、ビジネスは、テクノロジーを責任を持って使い、消費者に高い信頼性をもたらすソリューションにAIを組み込む必要があります。特にサイバーセキュリティでは、信頼性が重要です。

AIサイバーセキュリティの課題

生成的なAIテクノロジーは急速に進化しており、開発者は、最近のChatGPT Enterpriseの発売で見られるように、エンタープライズにこのテクノロジーを導入することの重要性を理解し始めています。

現在のAIテクノロジーは、10年前には科学フィクションの世界でしか考えられなかったことを実現することができます。どのように動作するかは印象的ですが、すべてが起こっているスピードはさらに印象的です。これが、AIテクノロジーが企業、個人、そして当然のことながら、詐欺師にとってもスケーラブルでアクセスしやすい理由です。AIテクノロジーの能力はイノベーションを牽引してきましたが、その広範な使用は、ディープフェイク・アズ・ア・サービスなどの危険なテクノロジーの開発にもつながっています。ディープフェイクという用語は、このようなスタイルの操作されたコンテンツ（または「フェイク」）を作成するために、ディープラーニング技術の使用が必要であるという事実から来ています。

詐欺師は、最も高いROIを提供するお金の後を追いかけます。つまり、高い収益が見込めるビジネス、請求書を支払うビジネス、政府サービス、および高価な商品の小売業者は、常に彼らのターゲットになります。

私たちは、信頼性が危機的状況にある場所にあり、消費者はますます信頼性が低くなっています。これにより、初心者の詐欺師にも、以前よりも多くの機会が与えられます。AIツールの新たなアクセス性と低コストにより、悪意のある行為者は、他の人の画像やアイデンティティを操作することが容易になりました。ディープフェイクの能力は、ディープフェイクのアプリやウェブサイトを通じて一般に広く利用できるようになり、複雑なディープフェイクを作成するには、わずかな時間と比較的低いスキルレベルしか必要ありません。

AIの使用により、アカウントの乗っ取りも増えています。AI生成のディープフェイクにより、誰でも有名人やボスのような偽のアイデンティティや合成アイデンティティを作成できます。

AIと大規模言語モデル(LLM)の生成言語アプリケーションは、検出と除去が困難な、より複雑で回避可能な詐欺を作成するために使用できます。LLMは特に、完璧な母国語で会話できるフィッシング攻撃の広範な使用を生み出しました。これらはまた、デートサイトやアプリを通じて誰かとつながったときに、実際には詐欺師が偽のプロフィールを使用している「ロマンス詐欺」のリスクも生み出します。これにより、多くのソーシャルプラットフォームは、規模で維持可能なように「人間性の証明」チェックを導入することを検討しています。

しかし、現在のセキュリティ対策では、悪意のある行為者を止めることができません。ディープフェイクの検出は、実際のものと偽のものの違いを探す分類器に基づいています。しかし、この検出は、より高度な脅威を検出するために、より多くのデータポイントが必要であるため、もう十分ではありません。

AIとアイデンティティ検証：協力して

AIの開発者は、テクノロジーを使用して、確立されたサイバーセキュリティ対策のための改善されたセーフガードを提供することに焦点を当てる必要があります。これにより、AIの使用がより信頼性が高く責任を持って行われるようになり、サイバーセキュリティの実践が向上し、既存のソリューションの能力が拡大します。

このテクノロジーの主な用途は、アイデンティティ検証の中で見られます。AIの脅威は不断に進化しており、チームは新しいテクノロジーを迅速に簡単に調整して実装できるようにする必要があります。

AIとアイデンティティ検証テクノロジーを使用する機会には、以下のものがあります。

• 重要なデバイス属性の調査
• カウンターアイを使用して操作を検出：詐欺から保護し、重要なデータを保護するために、カウンターアイを使用して受信画像の操作を検出します。
• 特定の状況でのデータの不存在をリスク要因として扱う
• 複数のセッションと顧客を横断するパターンを積極的に探索する

AIとアイデンティティ検証テクノロジーによって提供されるこれらの層化された防御は、ディープフェイクの操作を最小限に抑え、真正な人だけがサービスにアクセスできるように、人物、主張されたアイデンティティドキュメント、ネットワーク、デバイスを調査します。

AIとアイデンティティ検証は、継続的に協力する必要があります。トレーニングデータがより強固で完全であるほど、モデルはより優秀になります。AIは入力されたデータだけが得られるため、データポイントが多いほど、アイデンティティ検証とAIはより正確になります。

AIとID検証の未来

信頼できるソースによって証明されない限り、オンライン上のものは信頼できません。今日、オンライン上の信頼の核心は、証明されたアイデンティティにあります。LLMとディープフェイクツールへのアクセス性は、オンライン上の詐欺のリスクを高めています。組織化された犯罪グループは豊富な資金を持ち、最新のテクノロジーを大規模に活用できるようになっています。

企業は、防御の範囲を拡大し、テクノロジーへの投資を恐れるべきではありません。システム、商品、サービスへのアクセスを求める個人のすべてのデータポイントを調査し、継続的に検証する必要があります。

ディープフェイクは進化し、複雑化し続けるため、ビジネスリーダーは、ソリューションの展開からのデータを継続的にレビューし、新しい詐欺パターンを特定し、脅威とともにサイバーセキュリティ戦略を進化させる必要があります。商品、サービス、そして旅程全体で検証を続ける必要があります。ディープフェイクは進化し続けるため、ビジネスリーダーは継続的にデータをレビューし、新しい詐欺パターンを特定し、サイバーセキュリティ戦略を進化させる必要があります。