ХуснAIN Баджва, старший вице-президент по продукту в SEON – Интервью

ХуснAIN Баджва, старший вице-президент по продукту в SEON, возглавляет стратегию продукта компании по предотвращению рисков и мошенничества, имея более двух десятилетий опыта в области сетей, кибербезопасности и технологий для предприятий. Базируясь в Остине, он ранее занимал должности вице-президента по стратегии продукта и вице-президента по глобальной инженерии продаж в Beyond Identity, и ранее провел семь лет в качестве отличного инженера в Aruba Networks. Баджва также занимал руководящие должности в Ericsson и BelAir Networks и стал сооснователем CardioAssure. Его карьера сочетает глубокую техническую экспертизу с лидерством в области продукта в телекоммуникациях, безопасности и цифровой инфраструктуры.

SEON – это платформа по предотвращению мошенничества и борьбе с отмыванием денег, которая помогает бизнесу обнаруживать и предотвращать цифровое мошенничество на протяжении всего жизненного цикла клиента. Технология компании анализирует сотни сигналов данных, включая электронную почту, устройства, IP и поведенческие закономерности, чтобы выявить подозрительную деятельность в режиме реального времени. Ее платформа сочетает машинное обучение для оценки рисков с настраиваемыми правилами, чтобы помочь организациям уменьшить мошенничество, автоматизировать процессы соблюдения требований и защитить законных пользователей в таких отраслях, как финтех, электронная коммерция и онлайн-игры.

Как изменилось доступное генеративное ИИ романтические и датинговые мошенничества за последние 12 месяцев?

Генеративное ИИ стало мощным фактором для мошенничества. Оно значительно снизило барьер для входа в сложные романтические мошенничества, давая атакующим доступ к тем же мощным инструментам, которые используют законные бизнесы.

Согласно Отчету SEON о лидерах в области предотвращения мошенничества и борьбы с отмыванием денег за 2026 год, 98% организаций сейчас используют ИИ в процессах предотвращения мошенничества и соблюдения требований. Та же реальность применима и к преступникам. ИИ больше не является экспериментальным. Он стал базовым. То, что ранее требовало терпения, социальной инженерии и языковых навыков, теперь может быть автоматизировано.

Мошенники собирают полностью синтетические идентификаторы с нуля, включая устаревшие аккаунты электронной почты, правдоподобные фотографии, правдоподобные жизненные истории и поддерживающие цифровые сигналы. Каждый сигнал может показаться законным в отдельности, но вместе они образуют идентификатор, явно созданный для обмана.

Язык больше не является надежным индикатором, поскольку ИИ устраняет грамматические ошибки и несоответствия тона. Он позволяет вести эмоционально согласованные разговоры, которые адаптируются динамически к ответам жертвы. Один актер теперь может управлять сотнями персонажей одновременно.

Результатом является мошенничество, которое кажется законным с начала до конца. Романтические мошенничества сместились от изолированных плохих актеров к координированным, ИИ-ассистированным операциям, которые работают непрерывно на машинной скорости.

Какие три тонких красных флага ИИ-генерируемые профили демонстрируют?

Первый красный флаг – это то, что я бы назвал дисбалансом цифрового следа. История профиля богата и подробна, но долгосрочный цифровой след не соответствует этой глубине. ИИ может генерировать нарратив мгновенно, но он испытывает трудности в репликации лет последовательной, межканальной истории поведения.

Второй красный флаг появляется, когда вы рассматриваете группы аккаунтов. Индивидуально аккаунты выглядят убедительно. Но когда вы смотрите на них коллективно, статистические сходства появляются, такие как общие отпечатки устройств, подобное время регистрации и совпадение инфраструктуры. Мошенничество все чаще скрывается в сходстве закономерностей, а не в очевидных ошибках.

Третий – подозрительно идеальное поведение. Человеческая деятельность содержит случайность. Люди входят в систему нерегулярно, меняют тон в середине разговора и ведут себя непредсказуемо. ИИ-генерируемые персонажи часто вводят механическую точность, такую как равномерно темперированное сообщение, оптимизированные имена пользователей и контролируемая глубина деятельности. Обнаружение сегодня зависит меньше от обнаружения неаккуратных ошибок и больше от выявления поведения, которое слишком последовательно, чтобы быть органическим.

За пределами верификации идентификации, какие сигналы должны мониторить платформы?

Статическая, одноразовая верификация при регистрации больше не достаточна. Мошенники обычно проходят базовые проверки, а затем работают без проверки.

Современная защита требует непрерывной, адаптивной верификации, которая реагирует на риск по мере его возникновения. Это означает анализ глубины цифрового следа, интеллекта устройства и поведенческих телодвижений в режиме реального времени, как до, так и во время взаимодействия с пользователем.

Технические сигналы, такие как постоянная идентификация устройства, обнаружение прокси, повторное использование инфраструктуры и маркеры автоматизации, являются критическими. Но не менее важны поведенческие сигналы: темп разговора, быстрое ускорение доверия, попытки переместить взаимодействие вне платформы и модели сообщений между аккаунтами.

Цель – контекстно-осведомленное принятие решений, особенно до эмоциональных инвестиций. Вместо вопроса “Существует ли эта идентификация?”, платформы должны задавать вопрос “Ведет ли это существо себя как законный человек с течением времени?”

Как ИИ-обусловленное мошенничество бросает вызов традиционным командам, и как выглядит реальное смягчение?

ИИ-обеспеченное мошенничество масштабируемо, адаптивно и непрерывно. Оно сжимает циклы атак и перегружает ручной обзор. Тактики эволюционируют во время взаимодействия, что делает статические наборы правил устаревшими.

Традиционные модели модерации являются реактивными. Они рассматривают дела после начала вреда. Но если у вас нет реального принятия решений, встроенного в ваш стек, вы играете в защиту после того, как ущерб уже нанесен.

Реальное смягчение означает оценку риска в доли секунды при регистрации и первом взаимодействии. Оно означает использование графического анализа для раскрытия координированных сетей, а не оценку аккаунтов в изоляции. Оно означает автоматическое подавление высокорисковых кластеров до того, как будут предоставлены привилегии на отправку сообщений.

Мошенничество одновременно увеличивается и специализируется. Поле битвы сместилось от очевидного злоупотребления к точной манипуляции идентификаторами. Защита должна перейти от реактивной модерации к живой оркестровке.

Какое самое большое заблуждение у пользователей?

Многие пользователи предполагают, что если профиль существует, он был глубоко проверен. Они приравнивают долголетие к законности и аутентичным фотографиям к аутентичности.

В реальности верификация является слоистой и вероятностной. Платформы снижают риск, но они не могут гарантировать аутентичность во все времена. Прохождение проверки в один момент не означает непрерывную законность.

Безопасность управляется риском, а не гарантируется. Наличие профиля означает, что аккаунт соответствовал определенным порогам, а не то, что он представляет собой полностью аутентифицированную человеческую идентификацию навсегда.

Какая одна возможность продукта наиболее повысит барьер для мошенников?

Наиболее эффективная возможность будет реальным центром командования по предотвращению мошенничества, встроенным непосредственно в процесс регистрации, который может оценить риск сущности на уровне устройства, электронной почты, телефона и сетевых сигналов до начала отправки сообщений. Он может обнаружить кластерные закономерности на ранней стадии, а не после того, как жертвы сообщат о вреде. Он может применить прогрессивное, контекстно-осведомленное трение вместо бланкетной верификации.

Наиболее эффективная защита происходит до отправки первого сообщения. Как только начинается эмоциональное взаимодействие, бремя защиты значительно увеличивается.

Как платформы могут сбалансировать обнаружение мошенничества и опыт пользователя?

Предполагаемый компромисс между бесшовным и безопасным является плохим дизайном системы, а не неизменным законом.

Умное предотвращение мошенничества применяет динамическое трение, увеличивая верификацию только тогда, когда поведенческие или технические сигналы оправдывают это. Пользователи с низким риском перемещаются бесшовно. Повышенный риск запускает более глубокий анализ.

Когда платформы измеряют безопасность и конверсию вместе, предотвращение мошенничества улучшает опыт пользователя. Удаление плохих актеров на ранней стадии увеличивает доверие и снижает эмоциональный и финансовый ущерб, который приводит к отказу пользователей.

Точность заменяет бланкетное трение.

Какую роль должны играть внешние платформы по предотвращению мошенничества?

Ни одна платформа для знакомств не видит полный ландшафт угроз. Сети мошенников работают через отрасли, платформы и географии.

85% организаций планируют добавить или заменить поставщика предотвращения мошенничества в 2026 году, согласно отчету SEON. Это указывает на то, что лидеры признают необходимость более сильной, интегрированной разведки.

Внешние платформы по предотвращению мошенничества предоставляют обогащение сигналов между отраслями и более широкое распознавание закономерностей. Они обнаруживают повторное использование инфраструктуры, возникающие тактики противников и координированные сети, которые могут не быть видны внутри одной экосистемы.

Разведка по предотвращению мошенничества укрепляется, когда расширяется видимость. Когда ИИ позволяет атакующим координировать в масштабе, защита должна стать равно сетевой и адаптивной.

Какие новые возможности ИИ будут использовать мошенники в течение 12-18 месяцев?

Мы переходим в эпоху противников ИИ, или систем, разработанных специально для обмана других систем ИИ.

Отчет SEON отмечает, что 25% лидеров теперь цитируют растущее использование ИИ и методов сокрытия преступниками в качестве основной внешней угрозы. Эта обеспокоенность обоснована.

Мы можем ожидать больше попыток обхода лайвнесса с помощью глубоких фейков, клонирования голоса в режиме реального времени для эскалации вне платформы и ИИ-обусловленного поведенческого подражания, обученного на законных данных пользователей. Мошенники могут все чаще “старить” персонажи с течением времени, чтобы имитировать долгую историю и постепенно строить доверие до активации.

Определяющей задачей будет доказать человечность через нюансированные поведенческие, биометрические и средовые сигналы, а не статические учетные данные.

Какой совет вы дадите пользователям, которые подозревают ИИ-ассистированного мошенника?

Замедлите взаимодействие. ИИ-ассистированные мошенничества полагаются на эмоциональное ускорение и срочность.

Будьте скептичны по отношению к быстро развивающимся отношениям, особенно если появляются нарративы финансовых трудностей. Никогда не отправляйте деньги вне платформы. Запросите не скриптованное, реальное видео-взаимодействие и независимо проверьте изображения через обратные поиски.

Если что-то кажется не так, сообщите об этом немедленно. Раннее сообщение позволяет платформам обнаружить кластеры и разрушить координированные сети до того, как они нанесут вред большему количеству пользователей.

Романтика должна казаться органической. Когда поведение кажется сконструированным, оно часто таковым и является.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить SEON.