استراتيجيات AIGC لمنع الاحتيال التي تحتاج إلى معرفتها في عام 2024

مقدمة

مع دخولنا عام 2024، يتطور مشهد الاحتيال في المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي (AIGC) بوتيرة متسارعة. تعمل التطورات التكنولوجية المتطورة بشكل متزايد على تسهيل قيام المحتالين بارتكاب عمليات احتيال تبدو مقنعة ومشروعة. يجب أن تكون الشركات على دراية بهذه التهديدات المتصاعدة وأن تتخذ موقفًا استباقيًا بشأن منع الاحتيال واكتشافه.

يشمل الاحتيال في AIGC مجموعة واسعة من الأنشطة غير القانونية، من الهجمات الإلكترونية إلى سرقة الهوية والاختلاس وغسيل الأموال والمزيد. عندما لا يتم التخفيف من حدة عمليات الاحتيال هذه بشكل فعال، يمكن أن تؤدي إلى خسائر مالية مدمرة، وإلحاق الضرر بالسمعة، وآثار تنظيمية خطيرة. علاوة على ذلك، فإن انتشار المعاملات الرقمية والاعتماد المتزايد على الأنظمة الآلية المعقدة جعل الشركات أكثر عرضة لعمليات الاحتيال هذه من أي وقت مضى.

فهم الاحتيال في AIGC

تعريف الاحتيال في AIGC وآثاره على الشركات

• تعريف AIGC: يشير AIGC إلى المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الخوارزميات ونماذج التعلم الآلي. تنتج هذه التقنيات بشكل مستقل محتوى مكتوبًا أو صوتيًا أو مرئيًا يحاكي المحتوى الذي ينشئه الإنسان.
• الآثار المترتبة على الأعمال:
  • تحديات المصادقة: تشكل AIGC تحديًا كبيرًا لأساليب المصادقة التقليدية. إن قدرتها على إنشاء محتوى واقعي تطمس الخطوط الفاصلة بين التفاعلات الحقيقية والاحتيالية.
  • خطر التضليل: يمكن أن تنتشر المعلومات الخاطئة الناتجة عن AIGC بسرعة، مما يؤثر على سمعة العلامة التجارية وثقة العملاء والاستقرار المالي.
  • التدقيق التنظيمي: تراقب السلطات التنظيمية في جميع أنحاء العالم عن كثب AIGC، مما يستلزم اتخاذ تدابير امتثال قوية.

كيف يستغل المحتالون تقنية AIGC لأغراض ضارة

في المشهد المتطور باستمرار للجرائم الإلكترونية، استغل المحتالون قوة المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي (AIGC) لارتكاب مخططاتهم الخبيثة. دعونا نتعمق في تكتيكات محددة تستخدمها هذه الجهات الفاعلة الخبيثة ونستكشف أمثلة من العالم الحقيقي تؤكد خطورة التهديد.

Deepfakes: صياغة أوهام مقنعة

يستفيد مجرمو الإنترنت من تقنيات الذكاء الاصطناعي لإنشاء/تغيير محتوى صوتي أو مرئي ملفق يبدو أصليًا بشكل لافت للنظر. يمكن تسليح هذه الافتراءات المعقدة لأغراض مختلفة، بما في ذلك:

• حملات التضليل: من خلال التلاعب بمقاطع الفيديو أو المقاطع الصوتية، يمكن للمحتالين نشر روايات كاذبة وزرع الفتنة وتقويض الثقة في المؤسسات.
• سرقة الهوية: تمكّن Deepfakes المحتالين من انتحال شخصية الأفراد بشكل مقنع، مما يؤدي إلى الوصول غير المصرح به إلى البيانات الحساسة والحسابات المالية.
• الاحتيال المالي: يستخدم المحتالون التزييف العميق لخداع الضحايا للاعتقاد بأنهم يتفاعلون مع كيانات شرعية، وبالتالي تسهيل المعاملات الاحتيالية.

مثال من العالم الحقيقي:

في عام 2022، ظهرت قضية بارزة حيث تلقى الرئيس التنفيذي (CEO) مكالمة عاجلة من الرئيس التنفيذي للشركة الأم الألمانية للشركة. طلب المتصل تحويلًا فوريًا للأموال إلى مورد هنغاري. أدى إلحاح الطلب وسلطته إلى امتثال الرئيس التنفيذي. ومع ذلك، تم اكتشاف لاحقًا أن المكالمة كانت مزيفة - محاكاة صوتية مصممة بدقة تحاكي صوت الرئيس التنفيذي الألماني. نتج عن الاحتيال خسائر تقدر بـ 35 مليون دولار أمريكي.

الاحتيال في تبديل بطاقة SIM: اختطاف أرقام الهواتف

يتلاعب المحتالون بشركات الجوال لتفعيل بطاقة SIM جديدة مرتبطة بأجهزتهم الخاصة. بمجرد أن يتحكموا في أرقام هواتف الضحايا، يمكنهم اعتراض:

• رموز المصادقة الثنائية (2FA): من خلال إعادة توجيه رسائل SMS، يتجاوز المحتالون حماية 2FA.
• الوصول إلى الحساب عبر الإنترنت: مسلحين برقم هاتف الضحية، يتسللون إلى الخدمات المصرفية عبر الإنترنت وغيرها من الحسابات.

مثال من العالم الحقيقي:

يستخدم المجرمون بشكل متزايد عمليات الاحتيال المتعلقة بتبديل بطاقات SIM لسرقة المعلومات الشخصية، بما في ذلك أرقام الهواتف المحمولة وتفاصيل الحساب المصرفي. وقد حصدت عمليات الاحتيال هذه المجرمين 68 مليون دولار في عام 2021 وحده، وفقًا لمكتب التحقيقات الفيدرالي. غالبًا ما يجد الضحايا أن رموز المصادقة الثنائية الخاصة بهم يتم اعتراضها، مما يسمح للمحتالين بالوصول غير المصرح به إلى الحسابات.

التصيد الاحتيالي والهندسة الاجتماعية: الخداع المدعوم من AIGC

تُمكّن AIGC المحتالين من صياغة رسائل بريد إلكتروني ونصوص ومكالمات احتيالية متطورة. تبدو هذه الرسائل حقيقية، وتجذب المستخدمين إلى الكشف عن معلومات حساسة مثل بيانات اعتماد تسجيل الدخول أو تفاصيل بطاقة الائتمان أو البيانات الشخصية.

• الاحتيال عبر البريد الإلكتروني: يستخدم المحتالون رسائل البريد الإلكتروني التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تحاكي الاتصالات الرسمية من البنوك أو الوكالات الحكومية أو الشركات ذات السمعة الطيبة.
• الرسائل النصية الخادعة: تستغل رسائل SMS AIGC لخلق الاستعجال، مما يدفع المستلمين إلى النقر فوق الروابط الضارة أو مشاركة المعلومات السرية.
• مكالمات صوتية: المكالمات الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحاكي الأفراد الموثوق بهم، وتقنع الضحايا بالكشف عن البيانات الحساسة.

مثال من العالم الحقيقي:

في عام 2021، واجهت مؤسسة مالية كبرى موجة من هجمات التصيد الاحتيالي. استخدم المحتالون رسائل البريد الإلكتروني التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وهم يتظاهرون بأنهم مدراء تنفيذيون في البنوك، ويطلبون من العملاء التحقق من تفاصيل الحساب. وقع العديد من العملاء المطمئنين فريسة، مما أدى إلى تحويلات مالية غير مصرح بها.

بينما نتنقل في هذا المشهد الغادر، تظل اليقظة والتعليم وبروتوكولات الأمان القوية أفضل دفاع لنا ضد الاحتيال الذي تحركه AIGC.

تطوير اكتشاف الاحتيال: استراتيجيات التكيف

على الرغم من أن الأساليب التقليدية للكشف عن الاحتيال أساسية، فإنها تتعامل مع القيود المتأصلة في مشهد التهديدات الديناميكي اليوم. دعونا نتعمق في هذه التحديات ونستكشف كيف تعزز التقنيات المتطورة الفعالية بشكل كبير.

1. الاعتماد على البيانات التاريخية:

النهج التقليدي:

• البيانات التاريخية: تعتمد هذه الأساليب بشكل كبير على البيانات التاريخية للتعرف على الأنماط.
• نماذج ثابتة: يبنون نماذج ثابتة تستند إلى السلوك السابق، على افتراض أن المستقبل سيشبه الماضي.

القيود:

• التهديدات الناشئة: قد تتجاهل البيانات التاريخية أنماط الاحتيال الناشئة أو نواقل الهجوم الجديدة.
• عمى السياق: تفتقر النماذج الثابتة إلى سياق الوقت الفعلي، مما يجعلها أقل فعالية ضد التهديدات سريعة التطور.

النهج التكيفي: معلومات التهديدات في الوقت الفعلي

• رؤى في الوقت الفعلي: يدمج الكشف التكيفي عن الاحتيال معلومات التهديدات في الوقت الفعلي.
• نماذج ديناميكية: يتم ضبط هذه النماذج ديناميكيًا استنادًا إلى الأحداث الجارية وموجزات البيانات الحية والإشارات السياقية.
• التعلم الآلي (ML): تقوم خوارزميات ML بتحليل البيانات في الوقت الفعلي وتحديد الحالات الشاذة والتكيف مع الأنماط المتغيرة.

2. تحليل البيانات الضخمة:

النهج التقليدي:

• التحميل الزائد للبيانات: الحجم الهائل للبيانات يطغى على الأنظمة القديمة.
• أنماط خفية مفقودة: يصبح تحديد أنماط الاحتيال الدقيقة داخل هذه البيانات الضخمة أمرًا صعبًا.

القيود:

• الكفاءة: تكافح الأنظمة التقليدية للتدقيق في مجموعات البيانات الضخمة.
• التقسيمات: يفتقرون إلى التفاصيل اللازمة للكشف عن الحالات الشاذة الدقيقة.

النهج التكيفي: تكامل التعلم الآلي

• خوارزميات ML: يتفوق التعلم الآلي في التعرف على الأنماط المعقدة.
• استخراج الميزات: يستخرج ML الميزات ذات الصلة من البيانات الخام.
• كفاءة البيانات الكبيرة: يحلل ML بكفاءة مجموعات البيانات الكبيرة ويحدد الأنماط المخفية.

3. الاحتيال الخارجي والمعاملات في الوقت الفعلي:

النهج التقليدي:

• التهديدات الخارجية: لا يزال اكتشاف الاحتيال الناشئ عن مصادر خارجية (مثل حسابات الطرف الثالث المخترقة) يمثل تحديًا.
• المعاملات في الوقت الفعلي: قد لا توفر الأنظمة القديمة استجابات فورية للمعاملات في الوقت الفعلي.

القيود:

• وقت التأخير: تكافح الأساليب التقليدية لمواكبة متطلبات الوقت الفعلي.
• التعرض للمخاطر: التنبيهات المتأخرة تزيد من مخاطر الخسائر المالية.

النهج التكيفي: مجموعات القواعد الديناميكية

• القواعد المدركة للسياق: تتضمن النهج التكيفية مجموعات قواعد ديناميكية.
• التعديلات في الوقت الفعلي: تتكيف هذه القواعد بناءً على سياق الوقت الفعلي (سرعة المعاملة، تحديد الموقع الجغرافي، الانحرافات السلوكية).
• القياسات الحيوية السلوكية: دمج القياسات الحيوية السلوكية يعزز الدقة.

4. تعزيز أمان الشبكة ضد الاحتيال في AIGC

في حين أن جدران الحماية والوكلاء وأنظمة كشف التسلل تشكل أساس أمان الشبكة، فإن فعاليتها ضد الاحتيال في AIGC (المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي) تتطلب نهجًا أكثر دقة. دعونا نتعمق في كيفية تحسين هذه التدابير لمكافحة التهديدات القائمة على AIGC:

1. جدران الحماية:

• ما وراء الحظر الافتراضي: تجاوز مجرد حظر كل حركة المرور افتراضيًا. استفد من جدران الحماية لتحديد وتقييد أنماط معينة مرتبطة بمحاولات معالجة AIGC. قد يتضمن ذلك حظر عناوين IP الضارة المعروفة أو المنافذ المستخدمة لإطلاق هجمات AIGC.
• فحص المحتوى: تكوين جدران الحماية لفحص الحزم بشكل أعمق لتحليل المحتوى ضمن تدفقات حركة المرور. يسمح هذا بتحديد الخصائص المشبوهة للبيانات التي تم إنشاؤها بواسطة AIGC، مثل أنماط التعليمات البرمجية المحددة أو الحالات الشاذة في تنسيقات الملفات.

2. البروكسيات والبوابات:

• التصفية المتقدمة: استخدم الوكلاء والبوابات لتنفيذ قواعد التصفية الدقيقة. استهدف العلامات الحمراء المحددة التي تشير إلى الاحتيال في AIGC، مثل الزيادات غير العادية في حركة المرور المرتبطة بإنشاء المحتوى الآلي أو محاولات تجاوز المصادقة باستخدام محتوى تم التلاعب به.
• تصفية الطبقة السابعة: استفد من جدران حماية تطبيقات الويب (WAFs) التي تعمل في الطبقة السابعة. يمكن لـ WAFs تحليل حركة المرور الخاصة بالتطبيق وتحديد المخالفات في بنية المحتوى أو السلوك الذي قد يشير إلى التلاعب المستند إلى AIGC.

3. أنظمة كشف الاختراق/الوقاية (IDS/IPS):

• التوقيعات الخاصة بـ AIGC: قم بتكوين IDS/IPS للتعرف على أنماط النشاط المشبوهة المرتبطة بالاحتيال في AIGC والإبلاغ عنها. يتضمن ذلك دمج خلاصات معلومات التهديدات التي تتعقب تقنيات معالجة AIGC الناشئة.

• التحليل السلوكي: الاستفادة من القدرات التكيفية لـ IDS/IPS. قم بتدريبهم على التعرف على أنماط استخدام AIGC العادية داخل شبكتك وتشغيل التنبيهات للانحرافات الكبيرة التي قد تشير إلى نشاط احتيالي.

الاستراتيجيات الرئيسية لمنع الاحتيال في AIGC

الكشف المتقدم عن مدى الحياة

• تعريف: يميز اكتشاف الحيوية المتقدم بين التمثيلات الرقمية لوجه المستخدم (مثل الصور أو مقاطع الفيديو) وحركات الوجه الحية والأصيلة.
• الأهمية:
  • منع الانتحال: غالبًا ما يستخدم المحتالون في AIGC الصور الثابتة أو التزييف العميق لخداع أنظمة المصادقة.
  • التحقق في الوقت الفعلي: يضمن اكتشاف مدى الحياة وجود المستخدم فعليًا أثناء عملية المصادقة.
• تقنيات:
  • كشف الحياة السلبية: تقوم هذه الطريقة بتحليل حركات الوجه الدقيقة اللاإرادية أثناء تفاعلات المستخدم دون الحاجة إلى أي إجراءات محددة من المستخدم. إنه يندمج بسلاسة في عملية المصادقة، مما يضمن تجربة مستخدم خالية من الاحتكاك.
  • كشف النشاط النشط القائم على الحركة: يوفر KYC ++ خيارًا سهل الاستخدام حيث يُطلب من المستخدم إجراء حركات رأس بسيطة أو إجراءات وامض للتحقق من الحيوية. تعمل هذه التقنية بشكل فعال على مكافحة محاولات الانتحال مع الحفاظ على تجربة مريحة.
  • اكتشاف مدى الحياة بالفلاش: يتم استخدام وميض ضوئي قصير وغير محسوس من كاميرا جهاز المستخدم لالتقاط الاستجابات الفسيولوجية في عين المستخدم التي لا يمكن تكرارها في صورة أو فيديو. هذا يضيف طبقة إضافية من الأمان دون أي عبء على المستخدم.

المصادقة البيومترية متعددة الوسائط

• تعريف: تجمع القياسات الحيوية متعددة الوسائط بين معرفات بيومترية مختلفة (مثل بصمة الإصبع والوجه والصوت) لتعزيز الأمان.
• المزايا:
  • زيادة الدقة: الجمع بين القياسات الحيوية المتعددة يقلل من الإيجابيات والسلبيات الكاذبة.
  • المتانة: حتى في حالة فشل أحد المقاييس الحيوية (على سبيل المثال، التعرف على الوجوه في الإضاءة المنخفضة)، يمكن للآخرين التعويض.
  • المصادقة التكيفية: تتكيف الأنظمة متعددة الوسائط مع سياق المستخدم وبيئته.

التحقق من المستندات

• تغطية وثائق الهوية العالمية والمحلية: دعم مجموعة واسعة من وثائق الهوية من مختلف البلدان، مما يضمن الإعداد السلس للمستخدمين في جميع أنحاء العالم.
• التحقق من الشرعية مع قاعدة بيانات الحكومة/الهيئة: يتكامل مع قواعد بيانات الحكومة والسلطة للتحقق من صحة المستندات المقدمة، مما يخفف من مخاطر المستندات الاحتيالية.
• التعرف الضوئي على الحروف عالي الدقة الذي يتحقق من البيانات داخل المستند نفسه: يستخدم تقنية التعرف الضوئي على الأحرف المتقدمة (OCR) لاستخراج البيانات من المستندات بدقة استثنائية. يتم بعد ذلك التحقق من هذه البيانات المستخرجة داخل المستند نفسه لتحديد أي تناقضات قد تشير إلى التلاعب.

مُدمج بصمة الجهاز التكنولوجيا

• تعريف: تقوم بصمة الجهاز بتعيين معرف فريد للأجهزة المتصلة بالشبكة (مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر).
• الغرض: اكتشاف الحالات الشاذة من خلال تحديد معرف الجهاز الفريد لتعزيز الحماية من الاحتيال ومنع الوصول غير المصرح به والمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي (AIGC).
• المزايا:
  • قم بتحليل أكثر من 150 معيارًا لإحصاءات الجهاز لتحديد الحالات الشاذة وتعيين تصنيفات مخاطر الجهاز.
  • اكتشف الأدوات الضارة مثل استنساخ التطبيقات والمحاكاة الافتراضية وتحديد المواقع الافتراضية والأجهزة الافتراضية وأدوات التشغيل الآلي وشبكات VPN.

الخاتمة

نظرًا للمشهد سريع التطور للاحتيال في المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي (AIGC)، يعد اتباع نهج استباقي متعدد الأوجه للكشف عن الاحتيال ومنعه أمرًا بالغ الأهمية للشركات. يمثل التعقيد المتزايد لعمليات الاحتيال التي يرتكبها المحتالون، بدعم من أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، تحديات كبيرة لطرق المصادقة التقليدية واستراتيجيات التخفيف من المخاطر. ومع ذلك، فإن اعتماد آليات الدفاع التكيفية، بما في ذلك نماذج التعلم الآلي والتحليلات السلوكية وتقنية بصمة الجهاز المتكاملة، يوفر حلولًا واعدة. يمكن لهذه المنهجيات، عند دمجها مع الكشف المتقدم عن الحياة والمصادقة البيومترية متعددة الوسائط، أن تتصدى بشكل فعال للاحتيال في AIGC، مما يضمن حماية قوية ضد مجموعة متنوعة من التهديدات الإلكترونية.

من الآن فصاعدًا، يجب على الشركات إعطاء الأولوية للتعلم المستمر والقدرة على التكيف في استراتيجيات الأمن السيبراني الخاصة بها، ومواكبة الطبيعة الديناميكية للاحتيال في AIGC. تعد الاستفادة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالتهديدات الجديدة، ودمج تدابير أمان الشبكة مثل جدران الحماية والوكلاء وأنظمة اكتشاف/منع التسلل، أمرًا أساسيًا للحفاظ على دفاع محصن. علاوة على ذلك، يعد الفهم القوي للاحتيال في AIGC واليقظة المستمرة وتدابير الامتثال القوية أمرًا ضروريًا في الاستجابة لمشهد التهديدات المتطور والتخفيف من التداعيات المالية المحتملة والسمعة.

‍