在AI中建立信任：身份验证

生成式AI已经在全球范围内吸引了各个企业的注意。事实上，​​60% 的采用AI的组织现在正在使用生成式AI。今天的领导者正在竞相确定如何将AI工具纳入他们的技术栈中，以保持竞争力和相关性 – 而AI开发人员正在创造比以往任何时候都多的工具。但是，随着快速采用和技术的性质，许多安全和伦理问题并没有被完全考虑，因为企业正在急于将最新和最好的技术纳入其中。因此，信任正在减少。

最近的一项调查发现，只有48%的美国人认为AI是安全和可靠的，而78%的人表示他们非常或有点担心AI可能被用于恶意目的。虽然AI已经被证明可以改善日常工作流程，但消费者担心坏人和他们操纵AI的能力。例如，深度伪造技术正变得越来越具有威胁性，因为这种技术的可及性正在增加。

仅仅拥有AI工具已经不够了。为了让AI发挥其真正的、有益的潜力，企业需要将AI纳入能够证明该技术的负责任和可行使用的解决方案中，以提高消费者的信心，特别是在网络安全领域，信任至关重要。

AI网络安全挑战

生成式AI技术正在迅速发展，开发人员刚刚开始了解将这种技术应用于企业的重要性，如最近的ChatGPT Enterprise发布所见。

当前的AI技术能够实现不久前还被认为是科幻小说的东西。它的工作原理令人印象深刻，但其发展速度更令人惊讶。这就是为什么AI技术如此可扩展和可访问的原因 – 不仅对于公司和个人，也对于骗子。虽然AI技术的能力已经引领了创新，但其广泛使用也导致了危险技术的发展，例如深度伪造即服务。术语“深度伪造”源自创建这种风格的操纵内容（或“伪造”）所需的深度学习技术。

骗子总是会跟随能带来最大回报的钱 – 因此，任何具有高潜在回报的企业都会成为他们的目标。这意味着金融科技、支付发票的企业、政府服务和高价值商品零售商将始终处于他们的首要目标之列。

我们处于一个信任岌岌可危的境地，消费者越来越不信任，给业余骗子带来了更多机会。随着AI工具的可及性和低成本增加，任何技能水平的坏人都可以轻松操纵他人的图像和身份。深度伪造技术正变得越来越容易获取，通过深度伪造应用程序和网站，创建复杂的深度伪造需要很少的时间和相对较低的技能水平。

随着AI的使用，我们还看到账户接管的增加。AI生成的深度伪造使任何人都可以轻松创建模仿或合成身份，无论是名人还是您的老板。

AI和大型语言模型（LLM）生成语言应用程序可以用于创建更复杂和难以检测的欺诈，这些欺诈很难被检测和删除。LLM特别容易被用于能够完美地说出您母语的钓鱼攻击。这些攻击还会带来“浪漫欺诈”的风险，当一个人通过约会网站或应用程序与某人建立联系，但他们正在交流的个人是一个使用假资料的诈骗者。这导致许多社交平台考虑部署“人类证明”检查，以保持在规模上的可行性。

然而，目前的安全解决方案无法阻止坏人。深度伪造检测基于分类器，它们寻找真实和假的差异。然而，这种检测不再足够，因为这些先进的威胁需要更多的数据点来检测。

AI和身份验证：共同努力

AI开发人员需要专注于使用该技术来提供改进的安全措施，以证明网络安全措施的有效性。这样不仅可以为AI提供更可靠的使用案例，还可以提供更负责任的使用方式 – 鼓励更好的网络安全实践，同时提高现有解决方案的能力。

该技术的一个主要使用场景是在身份验证中。AI威胁格局不断演变，团队需要配备能够快速、轻松地调整和实施新技术的技术。

使用AI和身份验证技术的一些机会包括：

• 检查关键设备属性
• 使用反AI来识别操纵： 为了避免被欺骗并保护重要数据，反AI可以识别传入图像的操纵。
• 将“缺乏数据”视为某些情况下的风险因素
• 主动寻找多个会话和客户的模式

AI和身份验证技术提供的这些分层防御，调查人员、他们声称的身份证、网络和设备，尽量减少由于深度伪造而导致的操纵风险，确保只有可信和真实的人才能访问您的服务。

AI和身份验证需要继续合作。训练数据越强大、越完整，模型就越好，因为AI的好坏取决于它被输入的数据，数据点越多，身份验证和AI就越准确。

AI和ID验证的未来

如果没有可靠的来源证明，很难相信任何在线内容。今天，网络信任的核心在于已证明的身份。LLM和深度伪造工具的可及性正在增加网络欺诈风险。有组织的犯罪集团资金充足，现在他们可以利用最新的技术进行更大规模的攻击。

公司需要扩大他们的防御范围，并不能害怕投资于技术，即使这会增加一点摩擦。他们不能再依赖单一的防御点 – 他们需要查看所有与试图访问系统、商品或服务的人相关的数据点，并在整个过程中不断验证。

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