导言
随着组织越来越多地接受数字化转型，威胁格局已扩展到包括复杂的人工智能驱动的欺诈计划。这些计划利用金融系统、客户互动和供应链中的漏洞。防范此类威胁的紧迫性凸显了强大的欺诈检测机制的关键作用。在本文中，我们深入探讨了人工智能生成的欺诈检测的最新趋势，旨在为风险管理专业人员提供切实可行的见解。
了解人工智能产生的欺诈
人工智能产生的欺诈类型
- 合成身份欺诈: 犯罪者通过结合真实和虚构的信息来创建虚构的身份。然后，这些合成身份被用于欺诈活动，例如开立账户或申请信贷。2019 年，一个复杂的犯罪集团在美国策划了一项大规模的合成身份欺诈计划。他们的方法是精心设计的，利用尖端的人工智能技术：
- 欺诈者首先合成身份——真实和虚假信息的混合体。人工智能算法分析了现有的数据集，将合法的社会保障号码与虚构的姓名、地址和出生日期相结合。这些合成角色看上去是真实的，欺骗了金融机构。
- 接下来，他们战略性地在多家银行申请了信用卡。人工智能驱动的机器人自动完成了申请流程，同时提交了多个请求。一旦获得批准，犯罪分子就会进行小额购买以建立信用记录。逐步升级到更大规模的交易是经过精心策划的。
- 当债务达到临界点时，欺诈者执行了他们的消失行为。他们消失了，留下了未付的余额。人工智能驱动的逃税策略发挥了至关重要的作用，例如通过多个账户路由交易和隐藏数字足迹。
- 金融机构蒙受的损失是惊人的。 他们基于看似合法的身份发放了信贷，却没有意识到人工智能生成的合成角色是交易的幕后黑手。随着人工智能技术的不断发展，检测这些复杂的欺诈行为仍然是一项挑战。
检测方面的挑战
- 不断变化的战术: 欺诈者不断调整策略以逃避侦查。基于规则的传统系统难以跟上快速变化的欺诈模式。
- 数据不平衡：机器学习模型存在数据失衡问题，其中合法交易的数量远远超过欺诈交易。这种不平衡会影响模型性能并增加误报。
- 概念漂移：欺诈模式会随着时间的推移而演变，因此需要持续更新模型。当底层数据分布发生变化时，概念漂移对维持准确的欺诈检测模型构成了挑战。
利用 AI 进行欺诈检测
在不断变化的网络安全格局中，人工智能 (AI) 在增强欺诈检测机制方面起着关键作用。本节深入探讨了用于识别和打击欺诈活动的各种机器学习模型和生成式 AI 技术。
机器学习模型
- 监督学习：在监督学习中，模型从标签数据中学习，其中每个实例都与已知结果（欺诈性或合法结果）相关联。这些模型可以根据历史模式和带标签的示例预测欺诈行为。
- 无监督学习：聚类和异常检测等无监督学习技术可识别未标记数据中的模式。它们有助于检测可能表明欺诈的异常行为或异常值。
- 半监督学习：这种混合方法结合了带标签和未标记的数据。它利用了监督和非监督方法的优势，使其在标签数据稀缺时可用于欺诈检测。
欺诈检测中的生成式 AI
- 生成对抗网络 (GAN): GAN 由生成器和鉴别器组成。生成器创建真实的数据（例如合成交易），而鉴别器则区分真实数据和生成的数据。GAN 可以增强训练数据并提高模型性能。
- 变分自动编码器 (VAE)：VAE 学习输入数据的紧凑表示法。它们可以重建原始数据点并生成新的数据点。在欺诈检测中，VAE 通过将重建的数据与实际观测结果进行比较来帮助识别异常。
- GanoMaly: GanoAly 结合了 GAN 和自动编码器，通过学习正态数据的分布和重建误差来检测异常。它擅长识别微妙的欺诈模式。
有效 AI 生成的欺诈检测的关键组件
A. 特征工程
1。行为模式
特征工程涉及从原始数据中提取有意义的信息。在欺诈检测的背景下，行为模式起着至关重要的作用。以下是一些需要考虑的特定功能：
- 交易频率：分析用户参与交易的频率。异常激增或交易频率的突然变化可能表明存在欺诈活动。例如，如果一个通常每周进行一笔交易的账户突然开始每天进行几笔交易，则值得调查。
- 消费习惯：看看支出模式——平均交易金额、支出类别和与常态的偏差。欺诈者可能会进行大规模、不定期的交易来测试系统或利用漏洞。
- 偏离常规行为：计算统计度量（例如 z 分数），以识别与用户历史行为有显著差异的交易。例如，如果通常在当地购物的用户突然进行国际购物，可能会令人怀疑。
2。基于图形的功能
基于图形的功能捕获网络中实体（节点）之间的关系。在欺诈检测中，我们可以将用户、商家和交易表示为节点，将他们的互动表现为边缘。相关功能包括：
- 中心度量标准：计算中心度指标（例如，度数中心度、介度中心度）以识别有影响力的节点。欺诈者可能表现出不寻常的中心模式。
- 集群系数：评估集群内节点的紧密连接程度。欺诈者可能会组成紧密联系的团体来洗钱或串通。
- 交易网络：构造交易图，其中节点代表用户，边缘代表交易。根据这些网络中的模式检测异常。
3.时间特征
基于时间的功能提供背景信息并揭示与欺诈相关的模式。考虑以下时间方面：
- 交易时间戳：分析交易发生的时间、一周中的某一天和一个月。欺诈者经常利用时间模式。例如，深夜交易或周末活动可能风险更大。
- 周期性：寻找反复出现的模式。一些欺诈计划是周期性发生的（例如，纳税季节的退税欺诈）。整合与周期性行为相关的功能。
B. 模型的可解释性
1。可解释的人工智能
随着 AI 模型变得越来越复杂（例如深度学习），理解他们的决策变得具有挑战性。LIME 和 SHAP 等技术为个人预测提供了局部解释。例如：
- LIME（与本地可解释模型无关的解释）：通过扰乱输入特征和观察模型响应来生成本地忠实的解释。
- SHAP（Shapley 加法解释）：应用合作博弈论来归因特征重要性。
2。功能重要性
了解哪些功能对欺诈检测的贡献最大，这一点至关重要。随机森林或梯度提升等技术可提供特征重要性分数。优先考虑影响最大的功能。
C. 综合方法
1。组合模型
集成方法汇总来自多个模型的预测。考虑堆叠或装袋：
- 堆叠：结合不同的模型（例如逻辑回归、神经网络、决策树）以提高整体准确性。每个模型的输出都用作元模型的输入。
- 装袋（Bootstrap 聚合）：在引导的数据子集上训练同一模型的多个实例，并对它们的预测求平均值。
2。自适应集成
自适应合成会根据实时性能进行动态调整。AdaBoost 和梯度提升等技术可以适应不断变化的欺诈模式。
结论
总之，人工智能生成的欺诈检测格局既充满挑战又充满希望。随着组织努力应对日益复杂的威胁，风险管理专业人员必须随时了解最新的趋势和技术。以下是关键要点：
- 特征工程：从交易数据中提取相关特征，例如行为模式、基于图表的特征和时间方面，构成有效欺诈检测的基础。
- 模型可解释性：随着人工智能模型变得越来越复杂，了解其决策至关重要。可解释的人工智能技术和功能重要性分析提供了透明度和可操作的见解。
- 集成方法：通过组合模型和使用自适应集成，组织能够适应不断变化的欺诈策略并最大限度地减少财务损失。
