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AI vs AI: ๊ถ์์ ์ธ ์ ํ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ AI ๊ธฐ๋ฐ ์ฌ๊ธฐ๋ฅผ ๋ฐฉ์งํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ
인공지능(AI)은 다른 기술과 마찬가지로 본질적으로 좋은 것이나 나쁜 것이 아니라, 사람們이 그것을 선한 목적이나 악의적인 목적으로 사용할 수 있는 도구이다.
예를 들어, 많은 회사들은 고객 경험을 향상시키고 PIN, 비밀번호, 계정 번호와 같은 번거로운 절차를 대체하기 위해 음성 및 얼굴 인식과 같은 AI 기반 바이오메트릭 솔루션을 사용한다. 또한, 기업들은 데이터에서 유용한 정보를 발견하여 개인화된 고객 경험을 창조하기 위해 AI를 활용할 수 있다.
고객 경험을 넘어서, AI는 의료 환경에서 영상 데이터를 분석하여 종양 식별과 분류의 정확도를 높일 수 있다. 또한, AI는 언어 학습 도구와 프로그램을 강화하여 더 많은 사람들에게 생명 향상 기술을 제공할 수 있다.
물론, AI는 善意의 개인뿐만 아니라 악의적인 개인에게도 이용될 수 있다. 이러한 악의적인 개인들은 종종 AI의 능력을 사용하여 사기 계획을 강화한다.
악의적인 행위자들이 AI를 사용하여 사기를 강화하는 방법
고도로 발전한 그리고 잘 자원된 범죄 조직은 이미 새로운 공격 벡터를 위해 AI를 사용하기 시작했다. 이러한 사기꾼들은 여러 가지 계획과 사기를 자동화하기 위해 AI 엔진을 테라바이트 또는 페타바이트의 정보로 훈련시킨다. 이는 단일 인간 해커의 능력보다 훨씬 큰 규모이다.
일부 해커는 심지어 고객 경험을 향상시키기 위해 AI를 사용하는 시스템을 악용하여 바이오메트릭 인증 시스템을 대상으로 하는 AI 생성된 딥페이크를 사용한다. 특히, 사기꾼들은 로보콜 사기 için 딥페이크 음성 클론을 생성한다. 일반적으로, 사기 전화 또는 SMS는 누군가 또는 무언가로 가장하여 피해자를 속여敏感한 계정 정보를 공개하거나 악의적인 링크를 클릭하도록 한다.
과거에는 사람들이 일반적으로 의심스러운 전화 또는 문자를 알 수 있었지만, 이러한 새로운 종류의 딥페이크 로보콜은 사람들의 음성 클론을 사용한다. 이러한 음성 클론의 적용은 매우 걱정스럽다. 사기꾼들은 아이의 목소리를 복사하여 납치범으로 가장하고 부모에게 전화하여 아이의 석방을 위해 돈을 지불하도록 요구한다.
사기꾼들이 AI 음성 클론을 사용하는 또 다른 일반적인 방법은 직원에게 전화하여 그들의 상사 또는 고위 간부로 가장하여 비즈니스 관련 비용을 지불하기 위해 돈을 인출하고 전송하도록 한다.
이러한 계획은 phổ biến하며 효과적이다. 2023년 Regula의 조사에 따르면, 37%의 조직이 음성 및 비디오 딥페이크 사기를 경험했다. 또한, McAfee의 연구에 따르면, AI 기반 사기 전화의 77%의 피해자는 돈을 잃었다고 주장했다.
조직은 고객의 신원을 확인해야 한다
AI의 지속적인 발전은 무기 경쟁과 같다. 기업들은 끊임없이最新의 혁신과 기술을 사용하여 사기꾼들의 최신 계획을 방지한다.
예를 들어, Know Your Customer(KYC) 프로세스는 고객의 신원을 확인하여 잠재적인 고객인지 사기꾼인지 여부를 결정할 수 있다. KYC는 많은 산업에서 필수적이다. 예를 들어, 미국의 금융 범죄 집행 네트워크(FinCEN)는 금융 기관이 KYC 표준을 준수하도록 요구한다.
AI의 도입은 KYC 전장을 더 역동적으로 만들었다. 양쪽(좋은 것과 나쁨) 모두가 기술을 사용하여 목표를 달성한다. 혁신적인 기업들은 KYC 프로세스에 다중 모드 접근 방식을 취하고 있다. 여기서 AI는 의심스러운 활동을 감지하고 영향을 받는 고객에게 문자 메시지를 통해 경고한다.
고객은 신원을 증명하기 위해 날짜, 사진 ID, 면허증 또는 주소를 포함한 신분증을 제공해야 한다. 고객이 자신이 누구인지 증명한 후, 이 다중 모드 KYC 프로세스는 고객과 전화 번호를 연결하여 디지털 ID로 사용한다.
모바일 전화 번호의 편리성과 단순성은 KYC 프로세스에서 이상적인 디지털 식별자이다. 또한, 모바일 전화는 기업들에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공한다.
권위적인 전화 번호 정보
불행히도, 기업들은 모바일 번호의 가치를 디지털 식별자로 인식하는 유일한 것이 아니다. 악의적인 행위자들은 종종 고객을 사기성 문자와 전화로 타겟한다. Statista의 연구에 따르면, 거의 절반의 사기가 미국 연방 거래위원회에 보고되며, 이는 전화(20%) 또는 문자(22%)로 시작한다.
전화 번호가 변경된 경우(즉, 전화 회사에서 다른 회사로 변경된 경우), 기업들은 이 작업이 고객이 제공업체를 변경하는 것인지 또는 악의적인 의도를 가진 사기꾼인지 알 수 없다. 또한, 사기꾼들은 SIM 스왑과 포트 아웃을 사용하여 전화 번호를 탈취하여 고객으로 가장하여 온라인 결제 사기를 할 수 있다. 이는 2023년에 전 세계적으로 38억 달러에 달했다.
SIM 스왑이 번호 탈취의 기회를 제공한다고 해도, 기업들은 권위적인 데이터를 사용하여 이 계획을 효과적으로 방지할 수 있다. 즉, 전화 번호는 여전히 이상적인 디지털 식별자이지만, 기업들은 각 전화 번호에 대한 정보를 검증하기 위해 신뢰할 수 있는, 권위적인, 독립적인 자원을 필요로 한다. 권위적인 전화 번호 정보를 사용하여 기업들은 고객이真正한지 여부를 결정할 수 있다. 이는 수익과 브랜드 평판을 보호하고 고객이 음성 및 문자 통신에 대한 신뢰를 강화하는 데 도움이 된다.
기업들은 결정론적이고 권위적인 데이터가 필요하다. 더 구체적으로, 그들의 AI 솔루션은 각 전화 번호에 대한 정보를 필요로 한다. 즉, 최근에 번호가 변경되었는지, 특정 SIM, 라인 유형 또는 위치와 관련이 있는지 여부를 확인해야 한다. AI가 데이터가 사기성 활동을 나타낸다고 판단하면, 추가 정보(예: 우편 주소, 계정 번호 또는 어머니의 성)를 제공하도록 요구한다. 기업들은 또한 전화 번호 정보를 지속적으로 업데이트하는 권위적인 자원을 활용해야 한다. 이를 통해 AI 도구가 사기성 전략을 더 효과적으로 인식할 수 있다.
디지털 身分과 AI의 시대
세계는 이전보다 더 연결되어 있다. 모바일 기기가 이러한 연결성을 강화한다. 이러한 연결성은 기업과 소비자에게ประโยชน을 제공하지만, 또한 상당한 위험과 책임을 동반한다. 더욱이, 디지털 身分을 증명하는 것은 신뢰할 수 있는 권위적인 출처가 없으면 간단하지 않다.
AI의 시대에는 복잡한 AI 생성된 딥페이크, 음성 클론, 고도로 맞춤형 피싱 이메일과 같은 계획이 기업들이 권위적인 전화 번호 정보를 사용하여 사기로부터 보호하기 위해 AI를 강화하는 필요성을 강조한다. 이러한 노력은 고객이 비즈니스 문자 메시지와 전화에 대한 신뢰를 회복하는 데 도움이 되며, 수익과 브랜드 평판을 보호하는 데 도움이 된다.
