¿Los últimos desarrollos tecnológicos están convirtiendo a los criminales en fantasmas invisibles? Exploremos el mundo de las amenazas altamente sofisticadas y veamos si los detectives de IA tienen lo que se necesita para atrapar a sus adversarios impulsados por la IA.
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Los delincuentes están invirtiendo más dinero y esfuerzo para superar las soluciones de seguridad. Su arma definitiva son los deepfakes, haciéndose pasar por personas reales utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA). Ahora, la pregunta multimillonaria es: ¿Pueden las organizaciones emplear eficazmente la IA para combatir a los estafadores con sus herramientas?
Los estafadores pueden fácilmente fingir ser usted para tener acceso a su cuenta bancaria. En Estados Unidos, casi la mitad de las empresas encuestadas confesaron haber sido atacadas con la voz deepfakes el año pasado, superando el promedio global del 29 %. Es como un atraco de éxito de taquilla, pero en el ámbito digital.
Y a medida que la tecnología de IA para crear deepfakes se vuelve más accesible, el riesgo de que las empresas se vean afectadas solo aumenta. Eso plantea una pregunta: ¿Debería ajustarse el proceso de verificación de identidad?
Carrera sin fin
Por suerte, aún estamos lejos en la etapa de «Terminator». En este momento, la mayoría de los deepfakes siguen siendo detectables, ya sea por humanos de ojos de águila o por tecnologías de IA que ya se han integrado en las soluciones de verificación de identidad durante bastante tiempo.
Las amenazas profundas y falsas están evolucionando rápidamente: ya estamos a punto de presenciar muestras persuasivas que apenas pueden despertar ninguna sospecha, incluso bajo un escrutinio deliberado.
La buena noticia es que la IA, el superhéroe que hemos reclutado para luchar contra el viejo fraude de identidad «hecho a mano», ahora está siendo entrenado para detectar cosas falsas creadas por sus compañeros amigos de la IA. ¿Cómo maneja esta magia? En primer lugar, en los modelos de IA los datos alimentados por humanos y los algoritmos inteligentes les dan forma. Los investigadores pueden desarrollar herramientas impulsadas por la IA para eliminar a los malos del fraude sintético y los deepfakes.
La idea central de esta tecnología de protección es estar atento a cualquier cosa sospechosa o inconsistente mientras hace esas comprobaciones de identificación y sesiones de «selfie» (donde toma una foto o un video en vivo con su identificación). Una solución de verificación de identidad impulsada por IA se convierte en el Sherlock Holmes digital. Puede detectar tanto los cambios que ocurren con el tiempo, como los cambios en la iluminación o el movimiento, como los cambios furtivos dentro de la propia imagen, como la complicada copia y pegado o la costura de imágenes.
Afortunadamente, el fraude generado por la IA todavía tiene algunos puntos ciegos, y las organizaciones deberían aprovechar esos puntos débiles. Los deepfakes, por ejemplo, a menudo se ven imposibilitados a la hora de capturan las sombras correctamente y tienen fondos extraños. Los documentos falsos suelen carecer de elementos de seguridad ópticamente variables y proyectarn imágenes específicas en ciertos ángulos.
Otro desafío clave al que se enfrentan los delincuentes es que muchos modelos de IA están entrenados principalmente con imágenes de caras estáticas, principalmente porque están más fácilmente disponibles en línea. Estos modelos luchan por ofrecer realismo en las sesiones de vídeo «3D» de vivatividad, donde las personas deben girar la cabeza.
Una vulnerabilidad más que las organizaciones pueden usar es la dificultad de manipular documentos para la autenticación en comparación con intentar usar una cara falsa (o «intercambiar una cara») durante una sesión de vida. Esto se debe a que los delincuentes suelen tener acceso solo a escaneos de identificación unidimensionales. Además, las identificaciones modernas a menudo incorporan características de seguridad dinámicas que solo son visibles cuando los documentos están en movimiento. La industria está innovando constantemente en esta área, lo que hace casi imposible crear documentos falsos convincentes que puedan pasar una sesión de captura con validación de la vivencia, donde los documentos deben rotarse en diferentes ángulos.
Por lo tanto, requerir identificaciones físicas para una verificación de habitabilidad puede aumentar significativamente la seguridad de una organización.
Si bien la capacitación de IA para soluciones de verificación de identificación sigue evolucionando, es esencialmente un juego constante de gato y ratón con estafadores, y los resultados a menudo son impredecibles. Es aún más intrigante que los delincuentes también estén entrenando a la IA para ser más astutos que la detección mejorada de IA, creando un ciclo continuo de detección y evasión.
Toma la verificación de la edad, por ejemplo. Los estafadores pueden emplear máscaras y filtros que hacen que las personas parezcan mayores durante una prueba de vida. En respuesta a tales tácticas, se empuja a los investigadores a identificar nuevas señales o signos de medios manipulados y a entrenar a sus sistemas para detectarlos. Es una batalla de ida y vuelta que continúa, con cada lado tratando de ser más listo que el otro.
Nivel máximo de seguridad
A la luz de todo lo que hemos explorado hasta ahora, se avecina la pregunta: ¿Qué pasos debemos dar?
En primer lugar, para lograr el más alto nivel de seguridad en la verificación de la identificación, adopte un enfoque centrado en lo físico para las verificaciones de identidad. ¿Cuál es la esencia de eso?
Si bien la mayoría de las falsificaciones generadas por IA todavía carecen de la naturalidad necesaria para las sesiones físicas convincentes, las organizaciones que buscan la máxima seguridad deben trabajar exclusivamente con objetos físicos, sin escaneos, sin fotos, solo documentos reales y personas reales.
En el proceso de verificación de la identificación, la solución debe validar tanto la constancia como la autenticidad del documento como de la persona que lo presenta.
Esto también debe estar respaldado por un modelo de verificación de IA entrenado para detectar incluso las manipulaciones más sutiles de vídeo o imagen, que podrían ser invisibles para el ojo humano. También puede ayudar a detectar otros parámetros que podrían marcar el comportamiento anormal del usuario. Esto implica comprobar el dispositivo utilizado para acceder a un servicio, su ubicación, historial de interacción, estabilidad de la imagen y otros factores que pueden ayudar a verificar la autenticidad de la identidad en cuestión. Es como armar un rompecabezas para determinar si todo se suma.
Y un último consejo: solicitar que los clientes usen sus teléfonos móviles durante las sesiones en lugar de la cámara web de un ordenador sería útil. Esto se debe a que generalmente es mucho más difícil para los estafadores intercambiar imágenes o vídeos cuando usan la cámara de un teléfono móvil.
Fuente: Entrepreneur
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