วิเจย์ บาลาสุบรามานียัน ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Pindrop – สัมภาษณ์เชิงลึก

วิเจย์ บาลาสุบรามานียัน เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Pindrop เขาเคยดำรงตำแหน่งวิศวกรและนักวิจัยที่ Google (GOOGL ), Siemens, IBM Research และ Intel (INTC )

Pindrop‘s สolutioins กำลังนำทางสู่อนาคตของเสียงโดยการสร้างมาตรฐานสำหรับการระบุตัวตน ความมั่นคง และความไว้วางใจสำหรับการโต้ตอบเสียงทุกครั้ง ผลิตภัณฑ์ของ Pindrop ช่วยปกป้องธนาคาร ใหญ่ๆ บริษัทประกัน และร้านค้าปลีกที่ใหญ่ที่สุดในโลกโดยใช้เทคโนโลยีที่ได้รับสิทธิบัตรซึ่งสามารถดึงข้อมูลจากทุกๆ การโทรและเสียงที่พบ ผลิตภัณฑ์ของ Pindrop ช่วยตรวจจับคนฉ้อโกงและยืนยันตัวตนลูกค้าที่แท้จริง ลดการฉ้อโกงและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและปกป้องชื่อเสียงของแบรนด์ Pindrop เป็นบริษัทเอกชนที่มีสำนักงานใหญ่อยู่ที่ Atlanta, GA และก่อตั้งขึ้นในปี 2011 โดย Dr. วิเจย์ บาลาสุบรามานียัน Dr. Paul Judge และ Dr. Mustaque Ahamad และได้รับการสนับสนุนจาก Andreessen Horowitz, Citi Ventures, Felicis Ventures, CapitalG, GV, IVP และ Vitruvian Partners สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาเยี่ยมชม pindrop.com

มีอะไรที่น่าสนใจจาก รายงาน Pindrop’s 2024 Voice Intelligence and Security Report เกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของการฉ้อโกงและความมั่นคงทางเสียง?

รายงานให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประเด็นความมั่นคงที่กดดันและแนวโน้มในอนาคต โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายในศูนย์บริการลูกค้าที่ให้บริการสถาบันการเงินและ非การเงิน ผลการวิจัยที่สำคัญในรายงานรวมถึง:

• การเพิ่มขึ้นของการฉ้อโกงในศูนย์บริการลูกค้า: การฉ้อโกงในศูนย์บริการลูกค้าเพิ่มขึ้น 60% ในช่วงสองปีที่ผ่านมา และคาดว่าจะสูงถึง 1 ในทุกๆ 730 การโทรในศูนย์บริการลูกค้าภายในสิ้นปีนี้
• การเพิ่มขึ้นของความซับซ้อนของการโจมตีโดยใช้ Deepfake: การโจมตี Deepfake รวมถึงการสร้างเสียงสังเคราะห์ที่ซับซ้อนกำลังเพิ่มขึ้น และคาดว่าจะมีความเสี่ยงต่อการฉ้อโกงประมาณ 5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อศูนย์บริการลูกค้าในสหรัฐอเมริกา เทคโนโลยีนี้ถูกใช้เพื่อเพิ่มกลยุทธ์การฉ้อโกง เช่น การสืบสวนบัญชีโดยอัตโนมัติ การปลอมตัวเสียง การส่งสแปมและวิศวกรรมสังคม
• วิธีการตรวจจับการฉ้อโกงและยืนยันตัวตนที่传统ไม่ได้ผล: บริษัทหลายแห่งยังคงใช้วิธีการยืนยันตัวตนลูกค้าด้วยตนเอง ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและไม่มีประสิทธิภาพในการหยุดการฉ้อโกง มีผู้เสียหายจากการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล 350 ล้านคน และใช้จ่าย 12 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปีในการยืนยันตัวตน และเสียหาย 10 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปีจากการฉ้อโกง ซึ่งแสดงให้เห็นว่าวิธีการรักษาความมั่นคงในปัจจุบันไม่ได้ผล
• ต้องการแนวทางและเทคโนโลยีใหม่ๆ: การตรวจจับการปลอมตัวเสียงเป็นสิ่งสำคัญในการต่อสู้กับการโจมตี AI ที่ไม่ดี และเพิ่มความมั่นคง การวิเคราะห์เสียงยังคงมีความสำคัญ แต่ต้องใช้ร่วมกับการตรวจจับการปลอมตัวเสียงและยืนยันตัวตนด้วยหลายปัจจัย

ตามรายงาน 67.5% ของผู้บริโภคในสหรัฐอเมริกากังวลเกี่ยวกับ Deepfake ในภาคธนาคาร คุณสามารถอธิบายเกี่ยวกับภัยคุกคาม Deepfake ที่สถาบันการเงินต้องเผชิญได้หรือไม่?

การฉ้อโกงทางโทรศัพท์ในภาคธนาคารกำลังเพิ่มขึ้นเนื่องจากหลายปัจจัย สถาบันการเงินพึ่งพาลูกค้าในการยืนยันกิจกรรมที่น่าสงสัย ศูนย์บริการลูกค้าจึงกลายเป็นเป้าหมายหลักสำหรับผู้ฉ้อโกง ผู้ฉ้อโกงใช้เทคนิคการวิศวกรรมสังคมเพื่อหลอกลวงตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าให้ยกเลิกข้อจำกัดหรือช่วยในการรีเซ็ตข้อมูลการธนาคารออนไลน์

การปรับปรุงของ AI ที่สร้างขึ้นได้ผลกระทบต่อการเพิ่มขึ้นของ Deepfake และการโจมตีเหล่านี้มีความท้าทายต่อระบบความมั่นคงได้อย่างไร?

แม้ว่า Deepfake ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่การปรับปรุงของ AI ที่สร้างขึ้นได้ทำให้ Deepfake มีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถสร้างเสียงสังเคราะห์ที่น่าเชื่อถือได้มากขึ้น การปรับปรุงของ AI ที่สร้างขึ้นได้ทำให้โมเดลภาษาที่ใหญ่ขึ้นสามารถสร้างเสียงสังเคราะห์ที่ดูเหมือนจริงได้มากขึ้น

Pindrop Pulse มีส่วนช่วยในการระบุ TTS engine ที่ใช้ในการโจมตี President Biden robocall อย่างไร และมีผลกระทบต่อการตรวจจับ Deepfake ในอนาคตอย่างไร?

Pindrop Pulse มีบทบาทสำคัญในการระบุ ElevenLabs ซึ่งเป็น TTS engine ที่ใช้ในการโจมตี President Biden robocall โดยใช้เทคโนโลยีการตรวจจับ Deepfake ที่ซับซ้อน

รายงานกล่าวถึงความกังวลที่สำคัญเกี่ยวกับ Deepfake ที่ส่งผลกระทบต่อสถาบันสื่อและทางการเมือง คุณสามารถให้ตัวอย่างเหตุการณ์เหล่านี้และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้หรือไม่?

การวิจัยของเราได้พบว่าผู้บริโภคในสหรัฐอเมริกากังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงของ Deepfake และเสียงสังเคราะห์ในภาคธนาคารและภาคการเงินมากที่สุด แต่นอกเหนือจากนั้น ภัยคุกคามของ Deepfake ต่อสถาบันสื่อและทางการเมืองก็เป็นความท้าทายที่สำคัญเช่นกัน

คุณสามารถอธิบายเทคโนโลยีและวิธีการที่ Pindrop ใช้ในการตรวจจับ Deepfake และเสียงสังเคราะห์ในเวลาจริงได้หรือไม่?

Pindrop ใช้เทคโนโลยีและวิธีการที่ซับซ้อนในการตรวจจับ Deepfake และเสียงสังเคราะห์ในเวลาจริง รวมถึง:

• • การตรวจจับการปลอมตัวเสียง: Pindrop ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์เฟรมที่ไม่ใช่เสียงและดึงคุณลักษณะที่แตกต่างกันระหว่างเสียงที่สร้างโดยเครื่องจักรและเสียงที่แท้จริง
  • การสร้างลายนิ้วมือเสียง – การสร้างลายนิ้วมือเสียงสำหรับเสียงแต่ละเสียงตามคุณสมบัติทางเสียง เช่น โทน เสียง และจังหวะ
  • การวิเคราะห์พฤติกรรม – ใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมที่ไม่ปกติ รวมถึงการเข้าถึงบัญชีในลักษณะที่ไม่ปกติ การโทรแบบ bot และการขุดข้อมูล

• การวิเคราะห์เสียง – โดยการวิเคราะห์คุณลักษณะเสียง เช่น ลักษณะทางเสียง การเปลี่ยนแปลงเสียง และลักษณะการพูด เพื่อสร้างลายนิ้วมือเสียงสำหรับบุคคลแต่ละคน

• การรักษาความมั่นคงแบบหลายชั้น – การรวมวิธีการตรวจจับต่างๆ เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์และเพิ่มความแม่นยำของการตรวจจับ
• การเรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง – Pindrop ปรับปรุงโมเดลและอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความสามารถในการตรวจจับและปรับปรุงความสามารถในการตรวจจับ

คุณสามารถอธิบายเกี่ยวกับ Pulse Deepfake Warranty และวิธีการที่มันเพิ่มความมั่นใจให้กับลูกค้าในความสามารถของ Pindrop ในการรับมือกับการโจมตี Deepfake ได้หรือไม่?

Pulse Deepfake Warranty เป็นการรับประกันครั้งแรกที่ให้การชดเชยสำหรับการฉ้อโกงเสียงสังเคราะห์ในศูนย์บริการลูกค้า

• การเพิ่มความไว้วางใจ: Pulse Deepfake Warranty แสดงให้เห็นถึงความมั่นใจของ Pindrop ในผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีของตน
• การชดเชยความสูญเสีย: ลูกค้าของ Pindrop สามารถรับเงินชดเชยสำหรับการฉ้อโกงเสียงสังเคราะห์ที่ไม่ได้ถูกตรวจจับโดยชุดผลิตภัณฑ์ของ Pindrop
• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: การร้องขอของลูกค้าภายใต้โปรแกรมการรับประกันจะช่วยให้ Pindrop สามารถปรับปรุงและพัฒนาผลิตภัณฑ์ของตน

มีกรณีศึกษาที่น่าสนใจที่ Pindrop ใช้เทคโนโลยีของตนเพื่อลดการโจมตี Deepfake ได้หรือไม่?

เหตุการณ์ที่ Pikesville High School: ในวันที่ 16 มกราคม 2024 มีการเผยแพร่การบันทึกเสียงบน Instagram ที่มีเสียงของ校長ของ Pikesville High School ใน Baltimore, Maryland เสียงนั้นมีคำพูดที่ไม่เหมาะสมเกี่ยวกับนักเรียนและครูคนดำ ทำให้เกิดการวิพากษ์วิจารณ์อย่างกว้างขวาง

Pindrop ได้ทำการสอบสวนอย่างละเอียดและพบว่าการบันทึกเสียงนั้นไม่ได้เป็นเสียงสังเคราะห์ที่สร้างโดย AI แต่เป็นการบันทึกเสียงที่ถูกแก้ไข

คุณสามารถพูดถึงแนวโน้มในอนาคตของการฉ้อโกงและความมั่นคงทางเสียงได้หรือไม่?

เราคาดว่าการฉ้อโกงในศูนย์บริการลูกค้าจะเพิ่มขึ้นในในปี 2024 และคาดว่าจะมีการโจมตี Deepfake ที่เพิ่มขึ้นในภาคธนาคารและภาคการเงิน

มีเครื่องมือและเทคนิคใหม่ๆ ที่กำลังพัฒนาเพื่อเพิ่มการป้องกันการฉ้อโกงและยืนยันตัวตนเสียงได้หรือไม่?

มีเครื่องมือและเทคนิคใหม่ๆ ที่กำลังพัฒนาเพื่อเพิ่มการป้องกันการฉ้อโกงและยืนยันตัวตนเสียง รวมถึง:

• การตรวจจับการฉ้อโกงและสอบสวนอย่างต่อเนื่อง: ให้ความสามารถในการมองย้อนกลับไปที่เหตุการณ์การฉ้อโกงด้วยข้อมูลใหม่ที่มีอยู่
• การวิเคราะห์เสียงอัจฉริยะ: เทคโนโลยีใหม่ที่สามารถวิเคราะห์เสียงและตรวจจับการปลอมตัวเสียงได้
• การตรวจจับการฉ้อโกงในช่วงต้น: เทคโนโลยีที่สามารถตรวจจับการฉ้อโกงในช่วงต้นของการโทรได้

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดีเยี่ยม หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดอ่าน รายงาน Pindrop’s 2024 Voice Intelligence and Security Report หรือเยี่ยมชม Pindrop