借助GenAI模型的出現，合成身份欺詐迅速飆升，現在占據了所有身份欺詐案件的85%。

對于安全專業人士來說，挑戰在于始終領先于這些不斷發展的威脅，一個關鍵策略是利用高級AI技術，如異常檢測系統，以智勝驅動欺詐活動的算法，簡而言之，他們應該用更多的AI來對抗AI驅動的欺詐。

AI驅動的欺詐檢測系統能做什么?

2023年，合成身份欺詐激增了47%，突顯出積極干預的緊迫需求。

AI驅動的欺詐檢測系統利用機器學習準確識別欺詐模式。例如，異常檢測算法分析交易數據以標記出表明合成身份欺詐的異常情況，不斷從新數據和不斷演變的欺詐策略中學習，以隨著時間的推移提高其有效性。

雖然合成身份欺詐對各行各業構成了共同的威脅，但某些行業，如零售銀行和金融科技，特別容易受到其影響，因為在這些領域中存在普遍的剝削性貸款行為。通過利用AI的預測能力，安全團隊可以預防潛在攻擊，并保護敏感信息免遭未經授權的訪問。

采用活體檢測進行增強驗證

活體檢測對于打擊AI驅動的欺詐至關重要，因為它提供了一種動態的認證方法，相較于傳統依賴靜態生物特征數據的方法更為先進。

為了在AI時代加強生物特征驗證的安全性，活體檢測測試確保用戶在認證過程中是實際存在并主動參與的，這防止了欺詐者使用假視頻、圖像或被盜用的生物特征標記繞過安全措施。

通過利用3D深度感知、紋理分析和運動分析等技術，企業可以可靠地確定用戶的真實性，并防止欺詐或冒充嘗試。通過集成這一工具，組織可以區分由真人進行的互動和由機器人或AI策劃的互動，使用先進的AI算法分析實時生物特征指標，這提高了安全協議和用戶體驗，同時最大限度地減少了未經授權訪問的風險。

這些進步顯著提升了身份驗證過程，保證了無與倫比的準確性和可靠性。例如，金融服務行業利用這項技術簡化客戶身份驗證，消除了繁瑣的紙質工作，提高了效率和安全性。

同樣，電信行業也通過活體檢測受益于打擊欺詐活動。通過驗證客戶的真實性，組織可以保護收入和利潤，防止騙子進行非法購買。

加強員工意識和培訓

雖然技術在打擊AI欺詐中至關重要，但員工在檢測和防止基于AI的身份欺詐方面也發揮著關鍵作用。員工往往是公司最薄弱的一環，最近發生的一起事件中，一家跨國公司的財務專業人員因受到公司CFO的深度偽造視頻欺騙，導致向騙子支付了2500萬美元。

教育員工了解常見的欺詐手法以及如何識別和報告可疑活動非常重要——尤其是在生成型AI使得辨別真實和可信的內容變得更加困難的時候。公司必須提供全面的培訓，傳授保護敏感信息的最佳實踐和識別社會工程攻擊的方法。此外，他們還應建立明確的協議，通過適當的渠道迅速升級處理涉嫌欺詐的嘗試，確保及時調查和回應。

保持合規

緊跟AI技術和欺詐防范相關的監管框架的發展，對于有效管理法律風險也至關重要。像歐盟的《AI法案》這樣的指導方針為企業提供了必要的框架，即使是與歐盟有業務往來的美國公司也適用。

基于AI的身份欺詐的增長促使全球各國政府采取行動。除了美國外，包括英國、加拿大、印度、中國、日本、韓國和新加坡在內的國家在AI立法過程中處于不同階段。隨著對AI欺詐的監管反應升級，CCS Insight預測2024年可能成為執法部門首次逮捕基于AI的身份欺詐犯罪的一年。