如何用人工智能生物识别技术防范日益猖獗的欺诈行为

2023年05月31日 由 Neo 发表 268142 0
行为生物识别等人工智能工具通过检测高风险场景并帮助机构做出更好的决策来防止欺诈

从智能手机到笔记本电脑,生物识别功能已经成为人们熟悉的技术,越来越多地融入日常生活。


近年来,随着欺诈行为的增多,生物识别技术越来越受欢迎,预计到 2027 年,全球生物识别市场的收入将达到 830 亿美元。

IDC 的一份报告显示,到 2025 年,全球银行预计将在现有系统中嵌入 AI 方面再投入310 亿美元,以减少欺诈,该报告还表示,欺诈管理是银行高管的首要任务。

人工智能驱动的生物识别验证有助于打击欺诈行为

Mitek是一家将解决方案和技术结合起来,建立物理和数字世界之间桥梁的公司。该公司在身份验证方面处于领先地位,包括面部生物识别、图像捕捉技术和身份验证等,使客户能够自由的注册用户、在几秒钟内验证身份,并对网络入侵有强大的防御能力。

正如Mitek全球身份业务高级副总裁Chris Briggs所解释的,人工智能驱动的行为生物识别通过检测高风险场景并帮助机构做出更好的决策来防止欺诈:“例如,如果一个每月登录两次的客户突然开始频繁登录,或者如果一个总是输入密码的客户从不同的地点复制粘贴密码,这些模式异常表明这些登录带有额外的风险。”

ID R&D发布的一项研究发现,与执行相同任务的计算机相比,人类在识别欺骗行为方面有更大的困难,机器检测到假脸的速度比人类快10倍。

“此外,人工智能驱动的活体检测比人类更擅长辨认真实与虚假。它通过人工智能区分身份和活体,确保生物识别匹配的完整性。例如,欺诈者无法用印刷图像的照片绕过筛选过程。而且,欺诈者也无法规避活体检测,从而降低了身份欺诈的威胁。”

生物识别认证和行为生物识别

据Verizon 2022年数据泄露调查报告,在去年所有公司数据泄露事件中,有61%涉及盗用密码凭证,这表明密码技术显然已经不够了。

然后出现了生物识别技术,在这种技术中,使用面部识别或语音验证来验证客户的身份。“软件测量捕捉结果,并创建一个基准数据点模板或‘锁’,这将是未来使用时确定数据点的依据”,Briggs评论道。“这意味着只有匹配的生物特征(无论是生理特征还是行为特征)才能确认一个人的身份并解锁服务或账户。”

正如OCR Labs欧洲、中东和非洲地区销售总监Adam Desmond所解释的,在打击身份欺诈方面引领潮流的是生物识别认证:“银行已经在使用人工智能驱动的面部生物识别与活体检测来验证面部和文件了。”

“但是语音技术提供了更强大、更方便的生物识别技术,在改善反欺诈防御方面发挥着关键作用。事实上,在与面部生物识别结合时,配合语音比单独使用面部识别要强大一百倍。根据我们的经验,在语音和面部生物识别都结合使用时,验证过程几乎不可能被欺诈者突破。”

再进一步,在行为生物识别方面可以通过检测不寻常的行为模式来提高安全性。Briggs称之为“行为签名”。

“行为生物识别利用客户在网上留下的数字痕迹以及客户进行在线登录时采取的方式来有效地创建一个行为签名。欺骗者很难模仿这个签名。将行为模式分析纳入持续验证框架中增加了一层安全层次。即使是最狡猾的欺骗者也很难破解。”

身份验证中的人工智能偏差

生物识别技术本身并存在偏差——是生物识别技术的设计可能导致偏差。

正如Briggs所解释的,在解决身份验证中的人工智能偏见问题时,我们首先需要一种评估生物特征偏差的方法:“目前还没有一个标准化、第三方评估偏差的方法。”

“行业需要一种评估生物特征技术公平性和包容性的方法。这将使服务提供商能够确保他们提供的解决方案是公平无歧视性。无论它是内部构建还是基于供应商提供第三方技术。这个基准将向公众提供更公平的服务提供商的信息。”

确定“什么是正确”的不仅仅是创建准确性的基准,创建道德准则也至关重要。

Briggs解释说:“AI道德准则将受个体权利和自由影响。”“在我们定义什么是或什么不是生物识别技术的道德之前,没有办法理解什么是‘正确的’。”

透明度的提高

正如数字身份公司 Incode 的首席执行官 Ricardo Amper 告诉Cyber​​ Magazine 的那样,信任对于 AI 驱动的生物识别技术的成功至关重要。

他解释说:“信任对于其成功至关重要;如果人们对技术的使用缺乏信任,生物识别技术可能产生的影响将会大大受限。用户需要确信他们的数据仅用于最初的目的,不会被用于其他用途。建立这种信任很难,但是一旦获得,生物识别技术对我们的生活将会产生无限的影响。”

正如Briggs所述,透明度的提高将是维护消费者对生物识别技术信任的重要组成部分:“消费者越来越意识到他们正在与谁或什么科技交互以及他们提供的数据是如何被使用的。在未来一年内,我们可以期望领先的技术创新者以身作则,制定规则并确立收集和管理数据的标准。”

Briggs总结道:“另外,为了降低新的网络威胁风险,监管机构应开始为处理私营领域的这些问题制定明确的私人-公共框架。消费者应相信监管机构会保护他们的利益,但是他们也应理解自己对其数据和身份的各个方面负责。”

 

来源:https://aimagazine.com/articles/ai-powered-biometrics-helping-fight-the-rising-tide-of-fraud
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