Як штучний інтелект сприяє зростанню випадків шахрайства з платежами

Шахрайство з платежами існує так довго, як і фінансові системи. Зловмисники завжди знаходили способи їх обманювати. Сьогодні штучний інтелект дав їм значну перевагу, знижуючи бар’єр для атак, які раніше вимагали високої технічної кваліфікації. Для будь-якого бізнесу чи особи, яка відправляє або приймає гроші, зрозуміти, як штучний інтелект змінює ландшафт шахрайства, стало дуже важливо.

Що таке шахрайство з платежами?

Шахрайство з платежами означає будь-яку незаконну або неавторизовану транзакцію, направлену на отримання фінансової вигоди. Воно охоплює широкий спектр схем, від викрадених даних кредитних карт, які використовуються для здійснення покупок, до складних схем соціальної інженерії, які обманюють осіб, щоб вони переказували гроші злочинцям. Традиційні методи включають шахрайство з відсутністю фізичної присутності, захоплення рахунку, шахрайство з чеками та фішинг.

Хоча ці методи існують уже багато років, технологія штучного інтелекту суттєво підвищила їх ефективність і зробила їх важчими для виявлення. Масштаб проблеми відображає серйозність ситуації. Насправді, дані галузі показують, що 80% організацій стали жертвами атак шахрайства з платежами або спроб у 2023 році лише — це на 15% більше, ніж у попередньому році.

Як штучний інтелект сприяє шахрайству з платежами

Штучний інтелект є основним фактором шахрайства з платежами сьогодні. Він забезпечує неперевершену точність і масштабованість, що призводить до високого рівня складності та обсягу методів шахрайства.

1. Діпфейки та шахрайство з синтетичними ідентифікаторами

Одним з найбільш тривожних розробок у сфері штучного інтелекту є зростання технології глибоких фейків. Зловмисники тепер можуть генерувати дуже переконливі аудіо- та відеофайли реальних осіб, щоб видавати себе за важливі особи. Ці синтетичні медіа-кліпи використовувалися у схемах шахрайства з електронною поштою, коли працівник отримує те, що виглядає як відеодзвінок або голосова пошта від старшого керівника, який авторизує великий переказ.

Шахрайство з синтетичними ідентифікаторами використовує пов’язаний підхід. Системи штучного інтелекту можуть генерувати повністю сфабриковані ідентифікатори з інформацією, такою як дійсний номер соціального страхування, поєднаний з вигаданим ім’ям та адресою. Ці синтетичні ідентифікатори використовуються для відкриття рахунків, створення фінансової історії та в кінцевому підсумку для виведення коштів. Оскільки жодна реальна особа не є жертвою, ці випадки шахрайства часто залишаються невиявленими протягом тривалого часу.

Голосова клонування додає ще один шар до цієї загрози. З допомогою кількох секунд записаного аудіо інструменти штучного інтелекту можуть реплікувати голос людини з тривожною точністю. Зловмисники використовували це для телефонних дзвінків родичам або працівникам, видаючи себе за довірену особу, а потім запитуючи термінові перекази коштів або конфіденційну інформацію про рахунок.

2. Автоматизовані захоплення рахунків

Шахрайство з захопленням рахунку відбувається, коли злочинець отримує незаконний доступ до законного рахунку та використовує його для здійснення транзакцій або крадіжки особистих даних. Штучний інтелект зробив це значно більш ефективним завдяки атакам на заливку облікових даних.

Під час атаки на заливку облікових даних автоматизовані боти швидко проходять через величезні списки вкрадених імен користувачів та паролів, перевіряючи їх на різних банківських платформах та платіжних додатках. Коли знайдено збіг, атакувальник отримує доступ без необхідності вирішувати пароль.

Як тільки всередині рахунку, штучний інтелект може допомогти у наступній фазі, аналізуючи історію рахунку, щоб зрозуміти нормальні моделі витрат, і допомагаючи шахраю здійснювати транзакції, які вписуються у звичайну діяльність, перш ніж крадіжка буде виявлена.

3. Експлуатація платежів в режимі реального часу

Розширення мереж платежів в режимі реального часу створило нові можливості для шахрайства. Оскільки транзакції обробляються протягом секунд, вікно для виявлення та втручання дуже вузьке. Зловмисники скористалися цим, розробивши атаки, які швидко переміщують гроші через кілька рахунків, перш ніж можуть бути підняті прапори.

Штучний інтелект дозволяє злочинцям організовувати ці швидкі транзакції з більшою точністю. Автоматизуючи потік коштів через рахунки в різних установах, шахраї можуть приховати слід і ускладнити відновлення.

4. Штучний інтелект, що підтримує фішинг та соціальну інженерію

Традиційні електронні листи з фішингом раніше були відносно легко визначені, з поганою граматикою та підозрілими фразами, які були звичайними ознаками. Тепер великі мовні моделі штучного інтелекту можуть створювати повідомлення про фішинг, які є контекстно-релевантними та складними, адаптованими до конкретних цілей на основі публічно доступної інформації з онлайн-платформ, таких як соціальні мережі та бізнес-профілі.

Поради щодо виявлення та уникнення шахрайства з платежами в епоху штучного інтелекту

Захист проти штучного інтелекту вимагає постійного навчання та технологічних досягнень.

1. Залишайтеся в курсі та оновлюйтеся

Тактика шахрайства розвивається швидко. Наслідування рекомендаціям організацій, таких як Центр скарг про кіберзлочини ФБР, допомагає особам та підприємствам бути в курсі нових загроз. Регулярне ознайомлення з відповідними новинними платформами та ключевими галузевими джерелами допомагає людям бути в курсі того, як змінюється ландшафт атак, і як адаптувати свою безпекову позицію відповідно.

Для установ особливо важливо регулярно тренувати працівників. Людська помилка є однією з найбільш поширених точок входу для кібератак. Організації повинні проводити регулярне навчання щодо визнання фішингу та тактик соціальної інженерії. Сімульовані тести на фішинг можуть допомогти персоналу застосовувати ці знання в реальних умовах.

2. Реалізуйте відповідну технологію та рамкові структури

Фінансові установи та бренди можуть протидіяти тим же технологіям, які використовують шахраї. Системи виявлення шахрайства, що працюють на штучному інтелекті, аналізують поведінку транзакцій в режимі реального часу, виділяючи аномалії, які виходять за межі нормальних моделей, і зупиняють підозрілі платежі, перш ніж вони будуть завершені.

Багатофакторна автентифікація (MFA) є ще одним методом, який додає значний бар’єр проти незаконного доступу до фінансових рахунків та бізнес-платформ. Вона передбачає кілька рівнів верифікації для доступу до рахунку. Навіть якщо облікові дані вкрадені, MFA може запобігти захопленню рахунку.

3. Залишайтеся пильними та завжди перевіряйте

Будь-яка несподівана вимога про переказ коштів або перенаправлення платежу повинна бути перевірена через другий канал. Якщо електронний лист вимагає термінового платежу, зателефонуйте відправнику, використовуючи номер з офіційних записів, а не той, який вказаний у підозрілому повідомленні.

Крім того, шахраї часто покладаються на створення паніки, яка обходить критичне мислення. Важливо зберігати обережність щодо таких емоційних тактик і реагувати аналітичним розумом. Вимоги, які вимагають негайних дій або посилаються на наслідки за затримку, повинні завжди розглядатися з надзвичайною обережністю.

Будівництво довгострокової стійкості проти просунутих тактик шахрайства з платежами

Хоча поширення штучного інтелекту принесло значну інновацію в різних галузях, воно також створило можливості для дуже злих атак. Чи то через високо персоналізовані тактики соціальної інженерії, чи швидкої експлуатації платежів в режимі реального часу, бути обізнаним про часто прості стратегії їх нейтралізації може бути різницею між катастрофічними злочинами та користуванням вигодами технології автоматизації з впевненістю.

Ключовим тут є прийняття проактивного ставлення та залишається в курсі нових загроз та заходів захисту проти них, а не покладаючись на реактивний підхід. У кінцевому підсумку, справжня стійкість належить тим, хто постійно залишається попереду.