В 2022 году жители Великобритании потеряли около 4 миллиардов фунтов стерлингов из-за мошенников, использующих искусственный интеллект. Эксперты прогнозируют, что ситуация может усугубиться, поскольку киберпреступники все активнее применяют машинное обучение для обхода защитных систем.
Технологический прорыв с двойным эффектом
Последние годы ознаменовались стремительным развитием технологий, во многом благодаря облачным вычислениям. Организации получили доступ к недорогим вычислительным мощностям по требованию, что позволило им масштабировать инновации и оптимизировать бизнес-процессы. Однако та же доступность открыла новые возможности для киберпреступников, которые теперь могут анонимно расширять свою деятельность через облачную инфраструктуру.
Искусственный интеллект на службе мошенников
Новые модели машинного обучения, работающие на облачных платформах, способны автоматизировать задачи, которые еще недавно требовали участия человека. Злоумышленники используют ИИ для анализа систем защиты и поиска уязвимостей, генерации поддельных биометрических данных и имитации человеческого поведения при совершении транзакций.
Как защититься от умных машин
Несмотря на преимущества мошенников, у компаний есть способы противодействия. Непрерывное отслеживание пользовательских сессий и гибкая генерация сигналов позволяют выявлять аномалии, характерные для машинного поведения. Важно анализировать весь путь пользователя, а не только отдельные точки взаимодействия.
Влияние на российский рынок
Для России эта проблема особенно актуальна, учитывая растущую цифровизацию финансового сектора. Отечественным компаниям необходимо инвестировать в передовые системы защиты от ИИ-мошенничества, чтобы предотвратить потенциальные убытки и сохранить доверие клиентов.
О компании Darwinium
Darwinium представляет собой инновационную платформу защиты от мошенничества нового поколения. Компания разработала первую в мире систему защиты клиентов, которая анализирует весь цифровой путь пользователя, а не только отдельные транзакции. Платформа агрегирует большие объемы данных, помогая бизнесу принимать более точные решения по оценке рисков без необходимости разбираться в сложных наборах правил.
