Yapay zekanın (AI) siber güvenlik alanında birçok uygulaması vardır. Otomatik dolandırıcılık tespiti bu kullanım senaryolarının en etkililerinden biridir.
Dolandırıcılığın insanlar tarafından tespit edilmesi zor olabilir ancak makine öğrenimi, kullanıcı veya sistem davranışındaki anormallikleri tespit etme konusunda mükemmeldir. Sonuç olarak yapay zeka, dolandırıcılığa karşı ideal bir araçtır. İşte bu teknolojinin çeşitli endüstrilerde etki yaratmasının beş yolu.
- Finansta Yapay Zeka Dolandırıcılık Tespiti
Bankacılık ve finans sektörü, yapay zeka destekli dolandırıcılık tespitini ilk benimseyenlerden oldu ve bunun nedenini anlamak kolaydır. Makine öğrenimi modelleri, müşterinin önceki satın alma geçmişiyle eşleşmeyen satın alma davranışını tespit ederek çalınan kredi kartlarını hızlı ve doğru bir şekilde tespit edebilir.
Bankalar, yapay zekanın ortaya çıkışından çok önce olağandışı faaliyetlere karşı işlemleri izliyordu. Ancak makine öğrenimi bu işi insanlardan daha hızlı ve güvenilir bir şekilde gerçekleştirebiliyor. Sonuç olarak dolandırıcılık tespiti, finansal kurumlar arasında bir numaralı yapay zeka kullanım örneği olarak ortaya çıktı.
- E-Ticarette Yapay Zeka Dolandırıcılık Tespiti
E-ticaret, yapay zeka dolandırıcılık tespitinden çok şey kazanabilecek başka bir sektördür. Çevrimiçi satışlar arttıkça bu mağazalar ve müşterilerinin hesapları siber suçlular için daha büyük hedefler haline geliyor. Sonuç olarak, ihlalleri hızlı bir şekilde bulmaları gerekiyor, ancak bu kadar yüksek işlem hacimleri arasında bunu yapmak zor olabilir. Cevap yapay zeka yoluyla otomasyondur.
Amerikalı alışveriş yapanların %65’i sohbet robotları ve diğer yapay zeka araçları aracılığıyla self-servis hizmeti tercih ettiğinden çevrimiçi mağazalarda kapsamlı kullanıcı verileri bulunuyor. Sonuç olarak, e-ticaret şirketleri zaten her kullanıcı hakkında anormal davranışları tanıyabilecek yeterli bilgiye sahiptir. Bu yapay zeka çözümlerinin dolandırıcılık tespit algoritmalarına bağlanması, güvenliği manuel alternatiflere göre daha hızlı ve daha doğru hale getirir.
- Kamuda Yapay Zeka Dolandırıcılık Tespiti
Yapay zeka destekli dolandırıcılık tespiti, devlet kurumları arasında da giderek artan bir kullanıma sahip. Bankaların ihlal edilen hesapları tespit etmesine olanak tanıyan aynı algoritmalar, devlet kurumlarının hileli vergi ve yardım taleplerini tespit etmesine de olanak tanıyor.
ABD Hazinesi, yapay zeka dolandırıcılık tespit araçlarını kullandıktan sonra yalnızca 2023 yılında 375 milyon dolardan fazla parayı kurtardı. Bu başarının bir kısmı yapay zekanın şüpheli eğilimleri tespit etmedeki doğruluğundan kaynaklanıyor ancak otomasyon yönü de bir rol oynuyor. Potansiyel dolandırıcılığın teknolojiyle ortaya çıkarılması, geleneksel yaklaşıma göre çok daha az zaman alır, dolayısıyla devlet kurumları daha az kaynakla daha fazla vakayı yönetebilir.
- Kimlik Avı Tespiti
Sahtekarlık işlemleri, yapay zeka dolandırıcılık tespitinin en bariz hedefleri olabilir, ancak bunlar yalnızca bunlar değil. Bu teknoloji aynı zamanda siber güvenliğe özgü kullanım durumlarında da faydalıdır. Kimlik avının önlenmesi mükemmel bir örnektir.
Kimlik avı, bugüne kadar en çok rapor edilen siber suç türüdür ve bu popülerlik büyük ölçüde etkinliğinden kaynaklanmaktadır. Kullanıcıların her kimlik avı girişimini fark etmesi zordur. Yapay zeka, bu sahte mesajların ortak işaretlerini öğrenmek için gerçek hayattaki kimlik avı örneklerini analiz ederek yardımcı olabilir. Daha sonra mesajları olası kimlik avı olarak işaretleyerek insanları bu riskler konusunda daha bilinçli hale getirebilir ve maliyetli hataları önleyebilir.
- Kullanıcı ve Varlık Davranış Analizi
Yapay zeka dolandırıcılık tespiti, Kullanıcı ve Varlık Davranış Analizi (UEBA) aracılığıyla siber güvenliği de geliştirebilir. Bu uygulama, kullanıcıların ve cihazların bir şirket ağında nasıl davrandığını izlemek için yapay zekayı kullanır. Modeller, olağandışı dosya aktarımları veya oturum açma girişimleri gibi şüpheli davranışları tespit ettiğinde hesabı kilitler ve güvenlik ekiplerini uyarır.
UEBA, ilk savunmaların onları önlemede başarısız olması durumunda siber saldırıların yayılmasını durdurabilir. Aynı zamanda siber güvenlikteki 4 milyon çalışan eksikliğinin giderilmesine de yardımcı olarak, gergin güvenlik iş gücünün 7/24 koruma sağlamaya devam etmesini sağlıyor.
Yapay Zeka Dolandırıcılık Tespitinin Uygulanmasına İlişkin Hususlar
Bu kullanım örneklerinin de vurguladığı gibi, yapay zeka dolandırıcılık tespitinin önemli avantajları vardır. Ancak tam potansiyeline ulaşmak için birkaç en iyi uygulamaya dikkat edilmesi gerekir.
Sahtekarlıkla mücadelede yapay zekanın en yaygın zorluklarından biri, yanlış pozitifler üretme eğilimidir. Makine öğrenimi modelleri genellikle dolandırıcılık tanımlarına gereğinden fazla uyuyor ve bu da yüksek oranda yanlış alarmlara yol açabiliyor. Bu durumlar, BT ekiplerinin %62’sinin ciroyu artırdığını söylediği uyarı yorgunluğunu daha da kötüleştirebilir.
Dikkatli eğitim yanlış pozitifleri azaltır. Kuruluşlar, daha güvenilir yapay zeka sonuçları elde etmek için hem gerçek dolandırıcılık örnekleri hem de meşru vakalar hakkında bol miktarda veri sağlamalıdır. Modelde zaman içinde ince ayarlar yapmak aynı zamanda gerçek dolandırıcılık ile zararsız faaliyet arasında daha iyi ayrım yapılmasına da yardımcı olacaktır.
Veri gizliliği dikkat edilmesi gereken bir diğer konudur. Davranış analitiğini belirli kullanıcılara göre uyarlamak, önemli miktarda hassas kullanıcı verisi gerektirir. Sonuç olarak, AI dolandırıcılık tespiti önemli gizlilik risklerini beraberinde getirir. Bazı kullanıcılar bu kadar çok bilgiyi vermekten çekinebilir ve bu bilgilerin saklanması geniş kapsamlı ihlallerin kapısını açar.
Bu risklerin ışığında markaların yapay zeka kullanımı konusunda açık davranması ve kullanıcıların bu hizmetlerden vazgeçmesine izin vermesi gerekiyor. Ayrıca tüm yapay zeka eğitim veritabanlarını şifrelemeli ve bu sistemleri izinsiz girişlere karşı yakından izlemelidirler. Modelin bütünlüğünü doğrulamak için yapılan düzenli denetimler de idealdir.
Yapay Zeka Destekli Dolandırıcılık Tespiti Birçok Uygulamaya Sahiptir
Yapay zeka sahtekarlık tespiti hala mükemmel olmasa da, geleneksel yöntemlere kıyasla önemli bir ilerleme adımıdır. Finanstan e-ticarete ve siber güvenliğe kadar pek çok sektör bu yenilikten faydalanabilir.
Makine öğrenimi teknikleri geliştikçe bu uygulamalar daha da etkili hale gelecektir. Yapay zeka destekli dolandırıcılık tespiti çok geçmeden birden fazla sektörü yeniden şekillendirecek.
Yazar Hakkında
April Miller, ReHack Dergisi’nin Genel Yayın Yönetmenidir. Teknoloji uzmanlığını paylaşma, okuyucuların üretkenliklerini, verimliliklerini ve işlerinden kişisel keyif almalarını artırmak için teknolojiyi profesyonel hayatlarına uygulamalarına yardımcı olma konusunda özellikle tutkulu.
Nisan ayına şu adresten çevrimiçi olarak ulaşılabilir: heyecanLinkedIn ve şirketimizin web sitesinde https://rehack.com/.