AI를 이용한 뱅킹 사기

AI는 사기꾼들이 반대편 확인과 음성 확인을 우회하고 가짜 신분증명서와 금융 문서를 놀라울 정도로 빠르게 생성할 수 있도록 해줍니다. 생성 기술이 발전함에 따라 그들의 방법은 점점 더 발명적이 되고 있습니다. 소비자는 자신을 보호하기 위해 무엇을 할 수 있으며 금융 기관은 도움을 주기 위해 무엇을 할 수 있나요?

1. 딥페이크는 사기꾼 사기를 강화합니다

AI는 가장 큰 성공적인 사기꾼 사기를 가능하게 했습니다. 2024년 영국 기반의 엔지니어링 컨설팅 회사인 Arup은2500만 달러를 잃었습니다사기꾼이 직원을 속여 자금을 이전하게 한 후에 생긴 비디오 회의에서. 그들은 실제 고위 경영진을 디지털로 복제했으며, 재무 담당자도 포함되어 있었습니다.

딥페이크는 생성자와 판별자 알고리즘을 사용하여 디지털 복제본을 생성하고 현실성을 평가하여 누군가의 얼굴 특징과 음성을 신뢰할 수 있게 만듭니다. AI를 사용하면 범죄자는 1분의 오디오와 단일 사진만으로도 이를 생성할 수 있습니다. 이러한 인공 이미지, 오디오 클립 또는 비디오는 사전에 녹화되거나 라이브로 재생될 수 있으며 어디서나 나타날 수 있습니다.

2. 생성 모델은 가짜 사기 경보를 보냅니다

생성 모델은 동시에 수천 개의 가짜 사기 경보를 보낼 수 있습니다. 소비자 전자 제품 웹사이트를 해킹한 누군가를 상상해 보십시오. 큰 주문이 들어오면 그들의 AI가 고객에게 전화를 걸어 거래가 사기성으로 표시된다고 말합니다. 계정 번호와 보안 질문의答案을 요구하며 身分을 확인해야 한다고 말합니다.

긴급한 전화와 사기 의혹은 고객이 은행 및 개인 정보를 공개하도록 설득할 수 있습니다. AI는 몇 초 안에大量의 데이터를 분석할 수 있으므로 실제 사실을 참조하여 전화 통화를 더 신뢰할 수 있게 만듭니다.

3. AI 개인화는 계정 탈취를 촉진합니다

사이버 범죄자는 무차별적인 방법으로 비밀번호를 추측하여 계정에 접근할 수 있습니다. 그러나 그들은 종종 도난당한 로그인 자격증명을 사용합니다. 즉시 비밀번호, 백업 이메일 및 다단계 인증 번호를 변경하여 실제 계정 소유자가 계정을 차단하지 못하도록 합니다. 사이버 보안 전문가는 이러한 전술에 대해 방어할 수 있습니다. 그러나 AI는 알려지지 않은 변수를 도입하여 그들의 방어를 약화시킵니다.

개인화는 사기꾼이 가질 수 있는 가장 위험한 무기입니다. 그들은 종종 많은 거래가 발생하는 기간 동안 사람들을 표적으로 하며 이를 통해 사기를 더 difícil하게 만듭니다. 알고리즘은 사람의 일상, 쇼핑習慣 또는 메시지 환경에 따라 전송 시간을 조정할 수 있으므로 그들이 참여할 가능성이 더 높아집니다.

고급 언어 생성과 빠른 처리는大量의 이메일 생성, 도메인 스푸핑 및 콘텐츠 개인화를 가능하게 합니다. 사기꾼이 10배 더 많은 메시지를 보내도 각 메시지는 실제로 보일 것입니다. 설득력 있고 관련성이 있으며 신뢰할 수 있습니다.

4. 생성 AI는 가짜 웹사이트 사기를 개선합니다

생성 기술은 와이어프레임을 설계하고 콘텐츠를 구성하는 모든 것을 수행할 수 있습니다. 사기꾼은 몇 센트만 지불하여 몇 초 안에 가짜 투자, 대출 또는 은행 웹사이트를 생성하고 편집할 수 있습니다.

전통적인 피싱 페이지와 달리 이는 거의 실시간으로 업데이트될 수 있으며 상호작용에 반응할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 나열된 전화 번호에 전화하거나 라이브 채팅 기능을 사용하는 경우, 금융 고문이나 은행 직원처럼 행동하는 모델로 연결될 수 있습니다.

한 경우에, 사기꾼은 Exante 플랫폼을 복제했습니다. 글로벌 핀테크 회사에서 사용자에게 수십 개의 시장에서 100만 개 이상의 금융 기구에 액세스할 수 있도록 합니다. 따라서 피해자는 합법적으로 투자하고 있다고 생각했습니다. 그러나 실제로는 JPMorgan Chase 계좌에 자금을 입금하고 있었습니다.

Exante의 컴플라이언스 책임자 인 Natalia Taft는 회사에서 “몇 가지” 유사한 사기를 발견했다고 말했으며, 이는 첫 번째 사기가 고립된 사건이 아니라는 것을 시사합니다. Taft는사기꾼이 웹사이트 인터페이스를 복제하는 데 훌륭한 일을 했다고 말했습니다그것은 “속도 게임”이며, 그들이 가능한 한 많은 피해자를 노리기 전에 그것을 종료하기 전에 “必须”라고 말했습니다.

5. 알고리즘은 생체 인증 도구를 우회합니다

생체 인증은 실시간 생체 인증을 사용하여 카메라 앞에 있는 사람이 실제인지 및 계정 소유자의 ID와 일치하는지 확인합니다.理论적으로, 인증을 우회하는 것이 더 어려워지며, 사람들이 오래된 사진이나 비디오를 사용하는 것을 방지합니다. 그러나 이것은 더 이상 효과적이지 않습니다. AI 기반의 딥페이크 덕분에 말이죠.

사이버 범죄자는 이 기술을 사용하여 실제 사람을 모방하여 계정 탈취를 가속화할 수 있습니다. 또는 가짜 인물을 속여서 돈 세탁을 촉진할 수 있습니다.

사기꾼은이를 수행하기 위해 모델을 훈련시킬 필요가 없습니다. 사전 훈련된 버전을 구매할 수 있습니다. 한 소프트웨어 솔루션은핀테크 회사에서 사용하는 5개의 가장 유명한 생체 인증 도구 중 하나를 우회할 수 있다고 주장합니다1회 구매로 2,000달러에. 이러한 도구에 대한 광고는 Telegram과 같은 플랫폼에서 풍부하여 현대 뱅킹 사기의 용이성을 보여줍니다.

6. AI 身分은 새로운 계정 사기를 가능하게 합니다

사기꾼은 생성 기술을 사용하여 사람의 身分을 훔칠 수 있습니다. 다크 웹에는 많은 곳에서 위조한 주정부 발급 문서를 제공합니다. 여권 및 운전면허증과 같은. 또한 가짜 셀카와 금융 기록을 제공합니다.

합성 身分은 실제 및 가짜 세부 사항을 결합하여 생성된 가상 인물입니다. 예를 들어, 사회 보장 번호는 실제일 수 있지만 이름과 주소는 아닙니다. 따라서 이러한 身分은 전통적인 도구로 감지하기가 더 어렵습니다. 2021년 身分 및 사기 트렌드 보고서에 따르면 Equifax에서 본 거짓 양성의 약33%는 합성 身分입니다.

자본과 야망이 풍부한 전문적인 사기꾼은 생성 도구를 사용하여 새로운 身分을 생성합니다. 그들은 인물을培養하여 금융 및 신용 기록을 구축합니다. 이러한 합법적인 행동은 고객을 알지 못하는 소프트웨어를 속여서 그들을 감지하지 못하도록 합니다. 결국, 그들은 신용을 사용하고 순수한 이익으로 사라집니다.

이 과정은 더 복잡하지만 수동으로 발생합니다. 사기 기술에 대한 고급 알고리즘은 실시간으로 반응할 수 있습니다. 그들은 언제 구매를 해야 하는지, 신용 카드 부채를 지불해야 하는지 또는 대출을 받을 때처럼 인간처럼 행동하는지 알고 있습니다. 이것은 그들을 감지하지 못하도록 합니다.

은행이 이러한 AI 사기로부터 고객을 보호하기 위해 무엇을 할 수 있나요?

소비자는 복잡한 비밀번호를 생성하고 개인 또는 계정 정보를 공유할 때 주의를 기울여 자신을 보호할 수 있습니다. 그러나 은행은 고객을 보호하기 위해 더 많은 일을 해야 합니다. 그들은 계정을 보호하고 관리하는 책임이 있기 때문입니다.

1. 다단계 인증 도구를 사용합니다

딥페이크가 생체 인증을 위협했기 때문에 은행은 다단계 인증에 의존해야 합니다. 사기꾼이 성공적으로 로그인 자격증명을 훔치더라도 접근할 수 없습니다.

금융 기관은 고객에게 다단계 인증 코드를 절대 공유하지 말라고 말해야 합니다. AI는 안전한 일회용 패스코드를 신뢰할 수 있게 우회할 수 없습니다. 피싱은 이를 시도할 수 있는唯一의 방법입니다.

2. 고객을 알기 위한 기준을 개선합니다

고객을 알기 위한 기준은 금융 서비스 표준으로 은행이 고객의 身分, 위험 프로파일 및 금융 기록을 확인하도록 요구합니다. 법적 회색 지대에서 운영되는 서비스 제공자는 기술적으로 고객을 알기 위한 기준을 따라야 하는义務가 없지만DeFi에 대한 새로운 규칙은 2027년까지 시행되지 않을 것입니다. 그러나 이것은 업계 전반의 모범 사례입니다.

년간의 합법적인 거래 기록을 보유한 합성 身分은 설득력 있지만 오류가 있습니다. 예를 들어, 단순한 프롬프트 엔지니어링을 통해 생성 모델의 실제 性格을 드러낼 수 있습니다. 은행은 이러한 기술을 전략에 통합해야 합니다.

3. 고급 행동 분석을 사용합니다

AI와 싸우는 최선의 방법은 불을 불로 싸우는 것입니다. 기계 학습 시스템에 의해 구동되는 행동 분석은 수십 тысяч 명의 사람에 대한大量의 데이터를 수집할 수 있습니다. 마우스 이동 및 타임스탬프된 액세스 로그와 같은 모든 것을 추적할 수 있습니다. 갑자기 변경 사항은 계정 탈취를 나타냅니다.

고급 모델은 충분한 역사 데이터가 있는 경우 사람의 구매 또는 신용習慣을 모방할 수 있지만 스크롤 속도, 스와이프 패턴 또는 마우스 이동과 같은 것을 모방하는 방법을 알지 못합니다. 이것은 은행에 미묘한 이점을 제공합니다.

4. 종합적인 위험 평가를 수행합니다

은행은 계정 생성 중에 위험 평가를 수행하여 새로운 계정 사기와 돈 세탁을 방지하고 자원을 차단해야 합니다. 이름, 주소 및 사회 보장 번호의 불일치를 검색하여 시작할 수 있습니다.

합성 身分은 설득력 있지만 완벽하지 않습니다. 공공 기록과 소셜 미디어를 철저히 검색하면 최근에만 존재하기 시작했음을 알 수 있습니다. 전문가는 충분한 시간이 주어진다면이를 제거할 수 있으며, 이는 돈 세탁과 금융 사기를 방지할 것입니다.

검증을待つ 동안 임시 보류 또는 전송 제한을 설정하여 악의적인 행위자가大量의 계정을 생성하고 삭제하는 것을 방지할 수 있습니다. 사용자에게 프로세스를 덜 직관적으로 만들 수 있지만, 이는 소비자에게 장기적으로 수천 달러 또는 수만 달러를 절약할 수 있습니다.

AI 사기 및 사기로부터 고객을 보호합니다

AI는 은행과 핀테크 회사에 심각한 문제를 제기합니다. 악의적인 행위자는 전문가가 아니거나 기술적으로 매우 문해력이 있어야만 복잡한 사기를 수행할 수 있습니다. 또한専用 모델을 구축할 필요가 없습니다. 대신, 일반적인 목적 버전을 탈옥할 수 있습니다. 이러한 도구가 इतन 쉽게 접근할 수 있으므로 은행은 적극적이고 근면해야 합니다.