Üretken yapay zeka modellerinin ortaya çıkmasıyla birlikte sentetik kimlik dolandırıcılığı hızla arttı ve artık tüm kimlik dolandırıcılığı vakalarının %85’ini oluşturuyor.
Güvenlik uzmanları için zorluk, bu gelişen tehditlerin bir adım önünde kalmaktır. Önemli bir strateji, dolandırıcılık faaliyetlerini yönlendiren algoritmaları alt etmek için anormallik tespit sistemleri gibi gelişmiş yapay zeka teknolojilerinden yararlanmayı içerir. Özünde, yapay zeka destekli dolandırıcılıkla daha fazla yapay zeka ile mücadele etmelidirler.
Yapay zeka destekli dolandırıcılık tespit sistemleri neler yapabilir?
Sentetik kimlik dolandırıcılığının 2023 yılında %47 oranında artması, proaktif müdahaleye olan acil ihtiyacı vurguluyor.
Yapay zeka destekli dolandırıcılık tespit sistemleri, dolandırıcılık kalıplarını doğru bir şekilde belirlemek için makine öğreniminden yararlanır. Örneğin, anormallik tespit algoritmaları, sentetik kimlik dolandırıcılığına işaret eden düzensizlikleri işaretlemek için işlem verilerini analiz eder, sürekli olarak yeni verilerden öğrenir ve zamanla etkinliği artırmak için dolandırıcılık taktiklerini geliştirir.
Sentetik kimlik dolandırıcılığı sektörler arasında yaygın bir tehdit oluştururken, perakende bankacılığı ve fintech gibi belirli sektörler, istismarcı kredi verme uygulamalarının yaygınlığı nedeniyle özellikle savunmasızdır. Güvenlik ekipleri, yapay zekanın öngörücü yeteneklerinden yararlanarak olası saldırıları önleyebilir ve hassas bilgileri yetkisiz erişimden koruyabilir.
Gelişmiş kimlik doğrulama için canlılık algılamayı kullanın
Canlılık tespiti, statik biyometrik verilere dayanan geleneksel yöntemlere kıyasla kimlik doğrulamaya dinamik bir yaklaşım sunarak yapay zeka destekli dolandırıcılıkla mücadelede kritik öneme sahiptir.
Yapay zeka çağında biyometrik doğrulama güvenliğini güçlendirmek için canlılık algılama testleri, kullanıcıların kimlik doğrulama süreci sırasında fiziksel olarak mevcut olmasını ve aktif olarak katılımını sağlar. Bu, dolandırıcıların sahte videolar, resimler veya tehlikeye atılmış biyometrik işaretleyiciler kullanarak güvenlik önlemlerini aşmasını önler.
3D derinlik algılama, doku analizi ve hareket analizi gibi tekniklerden yararlanan kuruluşlar, kullanıcının gerçekliğini güvenilir bir şekilde belirler ve sahtecilik veya kimliğe bürünme girişimlerini önler. Bu aracı entegre ederek kuruluşlar, gerçek zamanlı biyometrik göstergeleri analiz etmek için gelişmiş AI algoritmaları kullanarak gerçek insan etkileşimlerini botlar veya AI tarafından düzenlenen etkileşimlerden ayırt eder. Bu, yetkisiz erişim risklerini en aza indirirken güvenlik protokollerini ve kullanıcı deneyimini geliştirir.
Bu gelişmeler kimlik doğrulama süreçlerini önemli ölçüde iyileştirerek eşsiz doğruluk ve güvenilirliği garanti eder. Örneğin, finansal hizmetler sektörü bu teknolojiyi müşteri kimlik doğrulamasını kolaylaştırmak, zahmetli evrak işlerini ortadan kaldırmak ve verimliliği ve güvenliği artırmak için kullanır.
Benzer şekilde, telekomünikasyon sektörü, dolandırıcılık faaliyetlerini sınırlayarak canlılık tespitinden faydalanır. Müşterilerin gerçekliğini doğrulayarak, kuruluşlar gelirlerini ve karlarını, yasadışı satın alımlar yapmaya çalışan dolandırıcılardan korur.
Çalışan farkındalığını ve eğitimini güçlendirin
Yapay zeka dolandırıcılığıyla mücadelede teknoloji olmazsa olmaz olsa da çalışanlar, bir organizasyonun yapay zeka tabanlı kimlik dolandırıcılığını tespit etme ve önleme çabalarında da önemli bir rol oynar. Çalışanlar, sıklıkla bir şirketin en zayıf halkası olabilir; bu durum, çok uluslu bir firmada çalışan bir finans uzmanının şirketin CFO’sunun deepfake videosuna kurban gitmesi ve bunun sonucunda dolandırıcıya 25 milyon dolar ödenmesiyle sonuçlanan yakın tarihli bir olayda gösterilmiştir.
Çalışanlara yaygın dolandırıcılık taktikleri ve şüpheli faaliyetleri nasıl tespit edip bildirecekleri konusunda eğitim vermek önemlidir; özellikle de üretken yapay zeka neyin gerçek neyin güvenilir olduğunu ayırt etmeyi zorlaştırdığından. Şirketler hassas bilgileri korumak ve sosyal mühendislik saldırılarını tanımak için en iyi uygulamalar hakkında kapsamlı eğitim sağlamalıdır. Ayrıca, hızlı soruşturma ve yanıt sağlamak için uygun kanallar aracılığıyla şüpheli dolandırıcılık girişimlerini artırmak için net protokoller oluşturmalıdırlar.
Uyumlu kalın
Yapay zeka teknolojisini ve dolandırıcılık önlemeyi yöneten gelişen düzenleyici çerçevelerden haberdar olmak, yasal riskleri etkili bir şekilde yönetmek için de önemlidir. AB’nin Yapay Zeka Yasası gibi yönergeler, işletmelerin uyması gereken, hatta AB’de iş yapan ABD şirketleri için bile geçerli olan temel çerçeveler sağlar.
Yapay zeka tabanlı kimlik dolandırıcılığının büyümesi, dünya çapındaki hükümetleri harekete geçmeye yöneltti. ABD’ye ek olarak, İngiltere, Kanada, Hindistan, Çin, Japonya, Kore ve Singapur gibi ülkeler, yapay zeka ile ilgili yasama sürecinin çeşitli aşamalarındadır. Yapay zeka dolandırıcılığına yönelik düzenleyici yanıtların artmasıyla, CCS Insight, kolluk kuvvetlerinin yapay zeka tabanlı kimlik dolandırıcılığı için ilk tutuklamayı yapacağı yılın 2024 olabileceğini öngördü.