生成式人工智能正在颠覆内容创建和数据处理，但它也为在线身份验证带来了巨大的新挑战。特别是deepfake技术的进步已成为金融身份系统的严重障碍。有了超逼真的文本、图像和音频，即使是经过训练的检测模型，发现虚假内容也比以往任何时候都更加困难。
在印度尼西亚、墨西哥和菲律宾等国家，金融机构面临更多障碍：缺乏统一、可靠的身份验证数据源、银行卡采用率低、实名验证服务薄弱以及电子钱包和其他支付平台的验证粗略。所有这些都造成了一场完美的风暴，使身份验证和欺诈预防变得更加危险，也更难管理。
社会工程策略也在演变。攻击者冒充政府机构或金融机构，引诱受害者共享屏幕或短信代码。大量分发的承诺贷款或奖励的虚假应用程序链接利用人性（信任、好奇心或交易的吸引力）来窃取个人数据。这些攻击不仅伤害个人；还会影响平台安全和声誉。
随着社会工程、生成式人工智能和攻击软件的不断发展，金融机构面临着保护其核心资产的压力。这些风险不仅限于身份验证，还会影响交易安全、数据保护和反欺诈措施。加强端到端风险管理对于在这个快速变化的环境中保持领先地位至关重要。
人工智能攻击链中的常见陷阱和数据盗窃策略
通过利用在线安全和用户行为的弱点，攻击者利用人工智能来自动化和放大欺诈活动。了解最常见的陷阱和盗窃方法有助于机构更好地为这些不断升级的风险做好准备和防御。
1。收集身份数据
攻击者首先通过各种方法收集目标的个人信息。这可能涉及社会工程策略，诱使受害者泄露个人详细信息或利用先前违规行为中暴露的数据。有了这些信息，他们就可以冒充受害者申请贷款、访问账户，甚至刷卡资产，所有这些都无需举起危险信号。
2。启动应用程序和账户变更
一旦攻击者获得了必要的身份数据，他们就会开始提交虚假的申请以保护信贷或启动账户变更流程，例如更新关联的电话号码、银行账户或支付密码。这些更改使攻击者能够控制受害者的账户，通常是在深夜进行的，以延迟受害者的检测。
3.提取和转移资金
最后，攻击者从受害者的账户中提取资金或信贷。这可能包括直接转账、在线购买、现金提取或其他形式的资金流动。在某些情况下，资金会迅速通过多个账户退回，以逃避追踪并使追回变得更加困难。
在这些情况下，即使有生物识别检查、短信代码和密码等保障措施，这些 “坚不可摧的” 保护措施仍然不足。攻击者不断寻找巧妙的方法来避开他们，将可信的防御变成了计划中的减速带。
风险管理的盲点
即使是最好的风险管理策略也可能忽略关键漏洞，从而为欺诈者留下可乘之机。例如，当企业过于关注信贷审批等领域而忽视更广泛的验证和安全措施时，他们就有可能使账户处于风险之中。识别和解决这些盲点可以在保护核心资产方面发挥重要作用。以下是我们在针对金融客户的反欺诈实践中发现的一些最常见的盲点。
过度关注信贷审批
信用风险决策是保护交易和阻止欺诈的关键。但是一些机构过于专注于信贷审批阶段，以至于他们错过了大局——忽略了验证账户所有权和保护敏感行为等关键支票。这些盲点为账户接管、资产盗窃和声誉打击敞开了大门。
在这种情况下，建立全方位的风险管理系统意味着将目光投向信用检查之外。金融机构需要对验证账户所有权给予同等重视，以防止账户被盗用，始终扫描风险行为，建立可信的验证框架，促进风险、IT、合规和运营之间的跨部门合作，并对客户进行账户安全实践教育。
过度依赖单一验证方法
仅依赖一种形式的验证——例如密码、安全问题或仅触发某些操作的面部识别——是一种冒险的选择。一旦这些防御措施受到损害，通常就没有什么可以支撑的了。这种过度依赖 “一劳永逸” 的验证对攻击者来说是一种公开的邀请，他们可以通过社会工程或技术黑客攻击轻松绕过薄弱的防御，导致整个系统崩溃。
关键业务场景中缺少的策略
关键业务场景的风险管理策略是账户安全和防欺诈的支柱，也是事后审查的重要组成部分。建议产品团队评估这些场景的风险水平和频率，设计用户友好的界面，这些界面还可以捕获必要的风险数据。同时，风险和开发团队应制定相应的后端验证策略。
如果没有针对高风险行动（例如大额交易、账户更新或凭证变更）的有效保障措施，即使是最好的反收购策略也无法实现。攻击者可以迅速发现这些漏洞，利用它们来模仿合法用户并进行未经授权的操作，从而直接越过了过时的防御。
移动设备指纹未得到充分利用
设备指纹识别根据各种数据点为每台设备分配唯一标识符，从而可以对应用程序操作进行风险评估。然而，许多金融机构对这项技术几乎没有触手可及，这导致对关键交易缺乏重要的行为和环境见解。这种差距使平台难以检测和预防机器人攻击、模拟器和注入攻击等异常行为，从而增加了欺诈风险。
建立全面的金融安全解决方案
为了应对这些不断变化的威胁，金融安全必须是全面的。通过将主动监控、强大的验证和充分利用设备风险检测相结合，机构可以保护用户账户，增强数据完整性，并在各个方面建立信任。
端到端风险监控和警报
为了全面保护账户安全等核心资产，必须建立一个监控和警报系统，涵盖整个用户旅程，例如注册、登录、身份验证、信用审批、使用和个人信息更新。这包括跟踪关键指标，例如异常活动、多次登录尝试失败、来自不熟悉的设备或位置的登录以及账户设置的突然变化。作为回应，可以采取降级访问权限、冻结账户或封锁措施等措施来确保安全。
设备欺诈检测
有效的设备相关欺诈检测需要持续的技术升级和风险工具识别。
TrustDecision 开发了先进的反欺诈系统，涵盖设备风险感知、风险识别、风险处理和欺诈团伙检测，加强了对电信和网络欺诈的防御。我们的实时监控可以发现 3,000 多种攻击软件、20 多种风险工具和 100 多个风险标签，包括 VPN、模拟器、群组控制、虚假位置、越狱设备和屏幕共享黑客攻击，每周更新以保持领先地位，以防范不断变化的威胁。
将自我报告的数据与可靠来源进行交叉引用
对用户个人资料的积极验证不仅仅是对自我报告的数据进行简单的交叉检查。OCR 流程、活跃度检测和新电话号码（即用户报告的元素）存在操纵风险。为了解决这个问题，必须将自移植的数据与权威数据源进行交叉引用。例如，将身份证号码与电话号码进行匹配，将身份证号码与姓名进行匹配，将银行账户与姓名进行匹配，将面部图像与官方记录进行匹配。通过额外的验证来加强这些配对有助于加强账户安全系统，并为每位客户建立更准确的身份资料。
关键指标的数据建模
分析关键指标的强大数据模型应包括为批准的登录数据建立基准、分析用户行为中的异常情况以及启用多因素身份验证 (MFA)。
1。首先，该系统深入研究用户的常规登录习惯——分析登录时间、位置、设备和网络状况。通过建立正常登录的基准，可以更容易地发现明显偏离的登录模式，因此可以快速标记和关闭未经授权的访问。
2。风险角色是根据用户的历史行为和交易模式创建的，目的是通过持续监控这些活动来检测欺诈行为——如果模型检测到与过去行为背道而驰的突然变化，则可能表明有人企图进行欺诈。例如，在新国家的突然活动可能表明账户遭到入侵。了解有关全球风险角色的更多信息。
3.即使一个因素受到损害，MFA 也增加了额外的账户安全层。MFA 包括知识因素（密码、PIN 或安全问题）、持有因素（智能卡、令牌、短信代码）和固有因素（指纹、面部识别或虹膜扫描等生物识别）。成功的MFA不应仅依赖于一个因素；相反，它需要根据特定的风险情景和交易类型巧妙地将这些因素结合起来。实时环境应塑造组合，使用用户行为、位置和设备指纹等数据来动态调整身份验证要求，为用户创建强大的安全网。
总而言之，随着人工智能驱动的威胁变得越来越复杂，金融机构必须采用积极的多层安全方法。从深度伪造到社会工程，攻击者利用传统防御可能忽略的漏洞。全面的风险管理策略（包括TrustDecision的全球风险角色等工具）可帮助机构保护用户账户、保护数据并维持客户信任。加强这些防御措施对于保持领先地位应对不断变化的威胁和为未来建立弹性安全框架至关重要。
关于信托决策
TrustDecision 是风险管理和防欺诈解决方案领域的全球领导者，为企业提供保护数字身份、安全交易和增强客户信任的解决方案。利用我们强大的数据建模能力和切实可行的见解，TrustDecision 使金融机构能够实时检测和缓解欺诈威胁，并与全球客户合作建立弹性安全框架。
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