AI 대 AI: 권위적인 전화 번호 데이터가 AI 기반 사기를 방지하는 방법

인공 지능(AI)은 본질적으로 좋은지 나쁜지에 대한 판단을 받지 않는 기술로, 사람에 따라서 사용목적이 달라질 수 있습니다.

예를 들어, 많은 회사들은 고객 경험을 향상시키고 PIN, 비밀번호, 계정 번호와 같은 번거로운 절차를 대체하기 위해 음성 및 얼굴 인식과 같은 AI 기반 생체認證 솔루션을 사용합니다. 또한, 비즈니스에서는 데이터에서 유용한 정보를 추출하여 개인화된 고객 경험을 제공하기 위해 AI를 활용할 수 있습니다.

고객 경험을 넘어서, AI는 의료 환경에서 영상 데이터를 분석하여 종양 식별 및 분류의 정확도를 높일 수 있습니다. 또한, AI는 언어 학습 도구 및 프로그램을 강화하여 더 많은 사람들이 삶을 향상시키는 기술을 습득할 수 있도록 도와줍니다.

물론, AI는 좋은 의도を持つ 개인에게만 사용되는 것이 아닙니다. 악의적인 개인들도 자신의 사기 계획을 강화하기 위해 AI의 능력을 사용합니다.

악의적인 행위자들이 사기를 강화하기 위해 AI를 사용하는 방법

고도로 발전한 악의적인 조직은 이미 새로운 공격 벡터를 위해 AI를 사용하기 시작했습니다. 이러한 사기꾼들은 자신의 계획을 자동화하기 위해 테라바이트 또는 페타바이트의 정보로 AI 엔진을 훈련시킵니다.

일부 해커는 고객 경험을 향상시키기 위해 AI 기반의 딥페이크를 사용하여 생체認證 시스템을 대상으로 공격합니다. 특히, 사기꾼들은 AI를 사용하여 로보콜 사기용으로 사용되는 목소리 클론을 생성합니다. 일반적으로, 사기 전화나 문자는 누군가 또는 무언가로 가장하여 피해자를 속여敏感한 정보를 제공하거나 악성 링크를 클릭하도록 유도합니다.

과거에는 사람들이 전화나 문자가 의심스럽다는 것을 알 수 있었지만, 이 새로운 종류의 딥페이크 로보콜은 사람들의 목소리를 AI로 생성하여 진짜와 구별하기 어렵게 만듭니다. 이러한 목소리 클론의 적용은 매우 불안정합니다. 사기꾼들은 아이의 목소리를 복사하여 납치범으로 가장하고 부모에게 연락하여 자녀를 석방하기 위해 돈을 요구합니다.

사기꾼들이 AI 목소리 클론을 사용하는 또 다른 일반적인 방법은 직원에게 연락하여 상사나 고위직을 가장하고 비즈니스 관련 비용을 지불하기 위해 돈을 인출하고 전송하도록 요구하는 것입니다.

이러한 계획은 phổ biến하며 효과적입니다. 2023년 Regula의 조사에 따르면 37%의 조직이 딥페이크 음성 사기를 경험했습니다. 또한, McAfee의 연구에 따르면 77%의 AI 기반 사기 전화 피해자들이 돈을 잃었다고 주장했습니다.

조직이 고객의 신원을 확인해야 하는 이유

AI의 지속적인 발전은 악의적인 행위자들이 새로운 사기 계획을 개발하는 것과 마찬가지로, 비즈니스에서는 이러한 사기꾼들의 계획을 막기 위해 끊임없이 새로운 기술과 방법을 개발해야 합니다.

예를 들어, Know Your Customer(KYC) 프로세스는 회사들이 고객의 신원을 확인하여 잠재적인 고객인지 사기꾼인지 판단할 수 있도록 도와줍니다. KYC는 많은 산업에서 필수입니다. 예를 들어, 미국의 금융 범죄 집행 네트워크(FinCEN)는 금융 기관들이 KYC 표준을 준수하도록 요구합니다.

AI의 도입은 KYC 전장을 더 동적으로 만들었습니다. 양측(좋은 사람과 나쁜 사람) 모두 기술을 사용하여 목표를 달성하고 있습니다. 혁신적인 비즈니스에서는 KYC 프로세스에 다중 모드를 사용하여 AI가 의심스러운 활동을 감지하고 영향을 받은 고객에게 문자 메시지를 통해 경고합니다.

고객이 신원을 증명하기 위해 생년월일, 사진 ID, 면허증 또는 주소를 제공해야 합니다. 고객이 자신이 누구인지 증명한 후, 이 다중 모드 KYC 프로세스는 고객의 전화번호를 디지털 ID로 연결합니다.

모바일 전화번호의 편리성과 단순성은 KYC 프로세스에서 이상적인 디지털 식별자로 만듭니다. 또한, 모바일 전화는 비즈니스에게 신뢰할 수 있고 검증 가능한 데이터를 제공합니다.

권위적인 전화 번호 정보

불행히도, 비즈니스만이 모바일 번호의 가치를 디지털 식별자로認識하는 것이 아닙니다. 악의적인 행위자들도 고객을 사기하려는 목적으로 전화와 문자를 사용합니다. Statista의 연구에 따르면 거의 절반의 사기가 미국 연방 거래위원회에 보고되며, 이는 전화(20%) 또는 문자(22%)를 통해 시작됩니다.

전화번호가 변경된 경우(즉, 한 전화 회사에서 다른 회사로 변경된 경우), 비즈니스에서는 이 행동이 고객이 제공업체를 변경하는 것인지, 악의적인 의도를 가진 사기꾼인지 구별할 수 없습니다. 또한, 사기꾼들은 SIM 스왑과 포트 아웃을 사용하여 전화번호를 탈취하여 디지털 식별자로 가장할 수 있습니다. 이러한 번호를 사용하여 멀티팩터 인증(MFA)을 사용하는 온라인 결제 사기를 저지를 수 있습니다. 2023년에 이는全球적으로 38억 달러에 달했습니다.

SIM 스왑이 번호 탈취의 기회를 제공한다는 것은 사실이지만, 조직은 권위적인 데이터를 사용하여 이러한 계획을 효과적으로 방지할 수 있습니다. 즉, 전화번호는 여전히 이상적인 디지털 식별자이지만, 조직은 각 전화번호에 대한 신뢰할 수 있고 독립적인 정보를 제공하는 권위적인 자원을 필요로 합니다. 권위적인 전화 번호 정보를 사용하여 비즈니스에서는 고객이真正한지 확인할 수 있으며, 이는 수입과 브랜드 평판을 보호하면서 고객이 음성 및 문자 통신에 대한 신뢰를 회복하도록 도와줍니다.

기업은 결정론적이고 권위적인 데이터가 필요합니다. 더 구체적으로, AI 솔루션은 각 전화번호에 대한 정보에 접근해야 하며, 최근에 포트된 번호인지, 특정 SIM, 라인 유형 또는 위치와 관련된 번호인지 확인해야 합니다. AI가 데이터가 사기성 활동을 나타낸다고 판단하면, 추가 정보(예: 우편 주소, 계정 번호 또는 어머니의 성)를 제공하도록 사람에게 요구합니다. 비즈니스에서는 또한 전화번호 정보를 지속적으로 업데이트하는 권위적인 자원을 활용하여 AI 도구가 사기 전략을 더 효과적으로 인식하도록 해야 합니다.

디지털 신원과 AI 시대

세계는 이전보다 더 연결되어 있습니다. 모바일 장치는 이러한 연결성을 강화합니다. 그러나 이러한 연결성은 조직과 소비자에게ประโยชน을 제공하는 동시에重大한 위험과 책임도 초래합니다. 또한, 디지털 신원을 증명하는 것은 권위적인 자원이 없으면 간단하지 않습니다.

AI 시대에는 복잡한 AI 생성 딥페이크, 목소리 클론 및 맞춤형 피싱 이메일과 같은 계획이 더욱 발전하고 있습니다. 이러한 계획은 기업들이 사기 방지를 위해 권위적인 전화 번호 정보를 사용하여 AI를 강화해야 한다는 필요성을 강조합니다. 이러한 노력은 고객이 비즈니스 문자 메시지와 전화에 대한 신뢰를 회복하도록 도와주며, 수입과 브랜드 평판을 보호합니다.