Pindropの共同創設者兼CEO、Vijay Balasubramaniyan – インタビューシリーズ

Vijay Balasubramaniyanは、Pindropの共同創設者兼CEOです。彼は、Google (GOOGL ) 、Siemens、IBM Research、Intelなどの企業で様々なエンジニアリングと研究の役割を担ってきました。

Pindrop‘s解決策は、声の識別、セキュリティ、信頼性の標準を確立することで、声の未来を牽引しています。Pindropの解決策は、特許技術を使用して、世界最大の銀行、保険会社、小売業者を保護しています。この技術は、すべての電話と声からインテリジェンスを抽出して、詐欺師を検出して本物の顧客を認証し、詐欺と運用コストを削減し、顧客体験を向上させ、ブランドの評判を保護します。Pindropは、2011年にDr. Vijay Balasubramaniyan、Dr. Paul Judge、Dr. Mustaque Ahamadによって設立された、Atlanta、GAに本拠を置くプライベート企業です。Pindropは、Andreessen Horowitz、Citi Ventures、Felicis Ventures、CapitalG、GV、IVP、Vitruvian Partnersによってベンチャー資金提供されています。詳細については、pindrop.comをご覧ください。

Pindropの2024年Voice Intelligence and Security Reportによると、現在の声ベースの詐欺とセキュリティの状況について、どのような重要な結論が導き出されていますか。

このレポートでは、特に金融機関や非金融機関をサポートするコンタクトセンターにおける、セキュリティ上の重要な問題や将来のトレンドについて、詳細に説明しています。レポートの重要な発見には、以下のものがあります。

• コンタクトセンター詐欺の著しい増加：コンタクトセンター詐欺は、過去2年間で60％増加し、2019年以来の最高レベルに達しています。今年末までに、コンタクトセンターへの1,000回の電話のうち1回は詐欺であると予想されます。
• ディープフェイクの攻撃者の増大：ディープフェイク攻撃、特に高度な合成音声クローンは増加しており、米国のコンタクトセンターに対する詐欺リスクは推定50億ドルに達します。この技術は、自動化されたアカウントの偵察、高度なスミッシング、ソーシャルエンジニアリングなどの詐欺戦術を強化するために使用されています。
• 従来の詐欺検出と認証方法は機能していない：企業はまだ、顧客の手動認証に頼っていますが、これは時間がかかり、費用がかかり、詐欺を阻止するのに効果がないことがわかっています。3億5,000万人のデータ漏洩被害者、年間1,200億ドルの認証費用、100億ドルの詐欺被害額は、現在のセキュリティ方法が機能していないことを示しています。
• 新しいアプローチと技術が必要：生存性検出は、悪意のあるAIとセキュリティを強化するために不可欠です。音声分析は重要ですが、生存性検出と多要素認証と組み合わせる必要があります。

レポートによると、米国の67.5％の消費者は、銀行部門におけるディープフェイクについて懸念しています。金融機関が直面しているディープフェイクの脅威について、詳しく説明してください。

電話チャネルを介した銀行詐欺は、金融機関が顧客に不正な活動を確認することに依存しているため、コンタクトセンターが詐欺師の主要な標的となります。詐欺師は、顧客サービス担当者を欺くためにソーシャルエンジニアリング戦術を使用し、オンラインバンキングの資格情報をリセットするのを助けたり、制限を解除したりします。Pindropの銀行顧客によると、36％の詐欺電話は、詐欺対策によって課せられたホールドを解除することを目的としていました。別のPindropの銀行顧客によると、19％の詐欺電話は、オンラインバンキングへのアクセスを目的としていました。ジェネレーティブAIとディープフェイクの台頭により、これらの攻撃はより強力でスケーラブルになりました。現在、1〜2人の詐欺師がガレージで何百もの合成音声を作成し、複数の金融機関に対して同時攻撃を仕掛けることができます。これにより、消費者は銀行部門がこれらの高度な攻撃に対抗できる準備ができているかどうかについて、より高いレベルのリスクと懸念を抱くようになりました。

ジェネレーティブAIの進歩は、ディープフェイクの増加にどのように貢献しましたか。セキュリティシステムにとって、これらはどのような特定の課題を提起しますか。

ディープフェイクは新しいものではありませんが、ジェネレーティブAIの進歩により、過去1年間で大規模かつ信頼性の高いベクトルになりました。ジェネレーティブAIの進歩により、大規模な言語モデルがより信頼性の高いスピーチと言語を作成できるようになりました。現在、自然に聞こえる合成音声（偽のスピーチ）を安価に大量に作成できます。これらの進歩により、ディープフェイクは誰もが利用できるようになりました。詐欺師もこれらのディープフェイクを使用して、高度なフィッシング攻撃を実行し、誤情報を広め、音声の擬似によって金融詐欺を実行することができます。これらは、従来の認証方法を弱体化させ、重大な評判上のリスクをもたらします。また、進化するディープフェイクに対抗するために、先進的な検出技術が必要です。

Pindrop Pulseは、バイデン大統領のロボコール攻撃で使用されたTTSエンジンを特定するのにどのように貢献しましたか。これは、将来のディープフェイク検出にどのような意味がありますか。

Pindrop Pulseは、バイデン大統領のロボコール攻撃で使用されたElevenLabsというTTSエンジンを特定する上で重要な役割を果たしました。私たちの先進的なディープフェイク検出技術を使用して、4段階の分析プロセスを実施しました。オーディオフィルタリングとクレンジング、特徴抽出、セグメント分析、継続スコアリングが含まれます。このプロセスにより、ノンスピーチフレームをフィルタリングし、オーディオを電話の典型的な条件に従ってダウンサンプリングし、低レベルのスペクトル時空間特徴を抽出することができました。

オーディオを155のセグメントに分割し、生存性スコアを割り当てると、オーディオは一貫して人工的であることがわかりました。”fakeprints”を使用して、オーディオを122のTTSシステムと比較し、99％の確率でElevenLabsまたは同様のシステムが使用されたことを確認しました。この発見は、ElevenLabs SpeechAI Classifierを使用して84％の確率で検証されました。私たちの詳細な分析により、特にfricativesが豊かで、不常な表現が含まれるフレーズでディープフェイクのアーティファクトが特に目立ちました。

レポートでは、メディアや政治機関へのディープフェイクの影響についても触れています。具体的な事例やその潜在的な影響について説明してください。

米国の消費者は、銀行や金融部門におけるディープフェイクのリスクについて最も懸念しています。しかし、メディアや政治機関へのディープフェイクの脅威も同等の課題を提起しています。米国以外では、インドネシア（スハルトのディープフェイク）やスロバキア（ミハル・シメチュカとモニカ・トドヴァの音声ディープフェイク）でもディープフェイクの使用が観察されています。

2024年は、米国とインドで重要な選挙年です。40カ国以上の4億人が投票する予定です。人工知能技術の急速な発展により、インターネット上で人々を欺くことは以前よりも簡単になりました。政府機関、ソーシャルメディア会社、他のニュースメディア、一般大衆に対するターゲットされたディープフェイク攻撃の増加を予想しています。これらの攻撃は、機関への不信感を生み出し、公衆の議論に誤情報を広めることを目的としています。

Pindropは、リアルタイムでディープフェイクや合成音声を検出するために、どのような技術や方法を使用していますか。

Pindropは、ディープフェイクや合成音声をリアルタイムで検出するために、以下のような先進的な技術や方法を使用しています：

• • 生存性検出：Pindropは、大規模な機械学習を使用してノンスピーチフレーム（例：沈黙、ノイズ、音楽）を分析し、機械生成と一般的な人間のスピーチを区別する低レベルのスペクトル時空間特徴を抽出します。
  • オーディオフィンガープリント：各音声の音響特性（ピッチ、トーン、カデンスなど）に基づいてデジタルシグネチャを生成し、音声を比較して一致させるために使用します。
  • 行動分析：通常とは異なる行動パターンを分析します。アカウントへの異常なアクセス、ボットの活動、データの探索、ロボットダイヤルなどを検出します。

• 音声分析：音声の特徴（声帯特性、音韻変異、話し方など）を分析して、各個人に声の指紋を生成します。予想される声の指紋と異なる場合は、アラートをトリガーします。

• 多層セキュリティアプローチ：検出方法を組み合わせて結果を相互参照し、検出の精度を高めます。例えば、オーディオフィンガープリントの結果をバイオメトリック分析と組み合わせて検証します。
• 継続的な学習と適応：新しいデータを組み込み、検出技術を洗練し、新たな脅威に追随することで、モデルとアルゴリズムを継続的に更新します。これにより、検出能力が時間の経過とともに改善され、新しい合成音声攻撃に適応します。

Pulseディープフェイク保証とは何ですか。Pindropのディープフェイク脅威に対処能力に対する顧客の信頼をどのように高めていますか。

Pulseディープフェイク保証は、コンタクトセンターの合成音声詐欺に対する保証です。サイバーアタックの風景が劇的に変化する今、2025年までに10.5兆ドルの潜在的な損害が予想される中、Pulseディープフェイク保証は、Pindropの製品と技術に対する信頼を高めるために、以下のような利点を提供しています。

• 信頼の向上：Pulseディープフェイク保証は、Pindropの製品と技術に対する信頼を高め、顧客に信頼できるセキュリティソリューションを提供します。
• 損失の補償：Pindropの製品スイートが検出しなかった合成音声詐欺イベントに対する補償を提供します。
• 継続的な改善：Pindropの顧客からの要望を受けて、Pindropは継続的に改善し、進化する合成音声詐欺戦術に対抗します。

Pindropの技術がディープフェイクの脅威を効果的に軽減した著名な事例はありますか。どのような結果になりましたか。

パイクスビル高校の事件：2024年1月16日、インスタグラムに、メリーランド州ボルチモアのパイクスビル高校の校長が登場する音声が投稿されました。この音声には、黒人学生や教師に対する侮辱的な発言が含まれており、社会的非難と深刻な懸念を引き起こしました。

この事態を受けて、Pindropは徹底的な調査を実施し、3つの独立した分析を実施して真相を明らかにしました。調査の結果、1月の音声は改変されていたものの、AI生成の合成音声の特徴的な特徴がないことがわかりました。私たちの分析メトリクスによると、97％の確率でこの結論に達しました。この重要な発見は、潜在的に操作されたメディアについて公に声明を出す前に、詳細かつ客観的な分析を実施することの重要性を強調しています。

大手米国銀行では、Pindropが詐欺師がIVRの認証を回避するために合成音声を使用していることを発見しました。詐欺師は、機械生成の音声を使用して、セキュリティ質問に正しい答えを提供し、一度はOTP（ワンタイムパスワード）を通過しました。IVRで認証に成功したボットは、基本的な残高照会を使用してターゲットアカウントを特定しました。その後のアカウントへの電話は、詐欺を実行するために本物の人間から行われました。Pindropは、Pulseテクノロジーを使用して銀行にリアルタイムでこの詐欺を通知し、詐欺師を阻止することができました。

別の金融機関では、Pindropが詐欺師が銀行の自動応答システムを模倣するために独自の音声ボットをトレーニングしていることを発見しました。初回の電話では、ボットはアカウントの偵察ではなく、IVRのプロンプトを繰り返すために電話しました。1週間後、同じプロンプトを繰り返す電話が複数回ありましたが、この時点では、ボットは銀行のIVRと同じ音声とマナーでプロンプトを繰り返しました。私たちは、詐欺師が銀行のIVRを模倣するためにボットをトレーニングしているのではないかと考えています。Pindrop Pulseの助けを借りて、金融機関はこの攻撃を阻止することができました。

NPRのオーディオディープフェイク実験：デジタルセキュリティは、詐欺師とセキュリティ技術提供者との間で不断に進化するアームズレースです。Pindropを含むいくつかの提供者は、オーディオディープフェイクを一貫して検出できるという主張をしていますが、NPRはこれらの主張をテストして、現在の技術ソリューションが一貫してAI生成のオーディオディープフェイクを検出できるかどうかを評価しました。

Pindrop Pulseは、84のオーディオサンプルのうち81を正しく検出し、96.4％の精度率を達成しました。さらに、Pindrop Pulseは、すべてのディープフェイクサンプルを100％検出しました。同様に評価された他の提供者と比較して、Pindropは、ディープフェイクと本物の音声を信頼性高く正確に検出できることを実証しました。

声ベースの詐欺とセキュリティの将来のトレンドについて、どのような予測がありますか。特に、AI技術の急速な発展の文脈で?

2024年には、コンタクトセンター詐欺が増加することが予想されます。業界横断的な詐欺率の年間分析に基づいて、詐欺率は1,000回の電話のうち1回に達することが予想され、現在のレベルから4〜5％増加します。詐欺の増加は主に銀行部門に影響し、保険、ブローカー、その他の金融セクターは現在のレベルに留まることが予想されます。米国の金融機関に対する詐欺のリスクは70億ドルに達すると推定されます。これらの詐欺を防ぐために、Pindropは現在のソリューションを進化させ、新しい革新的なツールを立ち上げ続けることで、顧客を支援します。

現在の技術を超えて、声詐欺の防止と認証の強化のために、どのような新しいツールや技術が開発されていますか。

声詐欺の防止と認証技術は、技術の進歩と詐欺活動の複雑化に伴って不断に進化しています。新しく開発されているツールや技術には、以下のものがあります。

• 継続的な詐欺検出と調査：新しい情報が利用可能になると、過去の詐欺事例を再検討し、歴史的な電話を再スコアリングすることができます。これにより、詐欺分析者は新しい詐欺の兆候を「聞く」ことができ、関連する過去の電話をスキャンし、それらを再スコアリングすることができます。
• インテリジェント音声分析：従来の音声生体認証システムはディープフェイク攻撃に対して脆弱です。新しい技術として、ボイスミスマッチやネガティブボイスマッチングが必要です。これらの技術は、複数の音声を認識して区別し、異なる音声が脅威をもたらす可能性があることを検出することで、防御の追加レイヤーを提供します。
• 早期詐欺検出：電話プロセスの初期段階で信頼性の高い詐欺シグナルを提供する詐欺検出技術は非常に貴重です。生存性検出に加えて、キャリアのメタデータ分析、発信者IDスプーフィング検出、音声ベースのスプーフィング検出などの技術は、会話の初期段階で防御が最も脆弱なときに詐欺攻撃から保護します。

素晴らしいインタビュー、Pindropの2024年Voice Intelligence and Security Reportを読んで詳細をご覧ください。または、Pindropを訪問してください。