IA générative : un fil conducteur de fraude émergent et en constante évolution
L'IA générative, également connue sous le nom de réseaux contradictoires génératifs (GAN), a révolutionné diverses industries grâce à sa capacité à créer des données réalistes et plausibles à partir de quelqu'un saisissant quelques commandes simples dans un ordinateur. Cependant, la même technologie qui apporte innovation et créativité constitue également une menace importante. Quelques les défis de fraude de l'IA générative inclure:
- Technologie de contrefaçon profonde: Les deep fakes peuvent générer des images, des vidéos et des enregistrements audio hyperréalistes impossibles à distinguer du contenu authentique. Cette technologie a été utilisée à mauvais escient pour créer de fausses nouvelles, de la désinformation et même des usurpations d’identité. Désormais, les acteurs malveillants peuvent imiter la voix de quelqu'un avec une précision remarquable. Les risques incluent l’usurpation d’identité pour un gain financier, le vol d’identité ou la manipulation de preuves audio dans des affaires juridiques.
- Phishing et ingénierie sociale: L'IA générative peut être exploitée pour créer des e-mails, des messages ou même des appels de phishing très convaincants en imitant le style de communication d'entités de confiance. Cela augmente la sophistication des attaques d’ingénierie sociale, rendant plus difficile pour les individus et les organisations de faire la distinction entre une communication authentique et frauduleuse.
Plus l’IA générative progresse, plus la menace qu’elle représente est grande. De nouvelles techniques et applications apparaissent constamment, nécessitant des efforts continus de la part des experts en cybersécurité pour anticiper les risques potentiels.
Les particuliers, les entreprises et les décideurs politiques doivent rester informés des dernières tendances et capacités, et développer des stratégies solides pour contrecarrer les risques associés.
Cas d'utilisation réels de l'IA pour la détection des fraudes
Tout comme la génération AI peut prédire le mot suivant dans une phrase, que ce soit dans des textes, dans des e-mails ou lorsque vous saisissez votre requête de recherche en ligne, les modèles d'apprentissage automatique peuvent prédire la probabilité qu'une personne soit un fraudeur. Chacun implique de faire des prédictions basées sur des modèles et des associations de données.
En employant des techniques innovantes de détection de la fraude, l’IA joue un rôle essentiel dans la protection des industries contre les activités malveillantes et les pertes financières. Mais à quoi ressemble cette sauvegarde ?
- Prototype de trace cryptographique: L'IA surveille les transactions blockchain à la recherche d'activités suspectes dans le domaine décentralisé et pseudonyme de la crypto-monnaie, identifiant les irrégularités telles que les transferts rapides de fonds ou les tentatives de dissimulation de l'origine des fonds.
- Chatbots de détection d'arnaques: Intégrés aux plateformes en ligne, les chatbots basés sur l'IA analysent les modèles de langage et le comportement des utilisateurs pour détecter les escroqueries, telles que l'identification des tentatives de phishing, l'avertissement aux utilisateurs des liens suspects et le signalement des comptes frauduleux.
- Analyse de légitimité: les modèles d'IA utilisant la logique et le traitement du langage naturel évaluent la légitimité du site Web en analysant le contenu, les avis des utilisateurs et l'historique des transactions. Cela protège les utilisateurs du commerce électronique des sites Web frauduleux.
- Détection de fraude au paiement: Dans le secteur bancaire, l'IA analyse les données de transaction en temps réel, identifiant rapidement les modèles inhabituels, comme plusieurs transactions provenant de différents endroits, afin d'empêcher tout accès non autorisé et toute perte financière.
- Détection de fraude à la carte bancaire: Semblables à la fraude aux paiements, les algorithmes basés sur l'IA analysent les modèles de transactions par carte de crédit, signalant une fraude potentielle lorsque les cartes sont utilisées pour des transactions de grande valeur dans des lieux inconnus.
- Détection de fraude dans le secteur bancaire: Les banques utilisent l'apprentissage automatique pour détecter de manière exhaustive la fraude en analysant le comportement des clients, l'activité du compte et l'historique des transactions, en identifiant les schémas de retrait irréguliers, les tentatives de connexion inhabituelles ou les changements soudains dans le comportement de dépenses.
- Détection de fraude dans le commerce électronique: L'IA est cruciale pour prévenir la fraude dans le commerce électronique en analysant le comportement des utilisateurs, l'historique des achats et les informations sur les appareils, en signalant les transactions qui s'écartent des modèles habituels ou en détectant les emplacements de connexion inhabituels.
- Détection de fraude à l'assurance: Les compagnies d'assurance utilisent l'IA pour analyser les données de réclamation, les modèles historiques et divers facteurs afin de détecter des incohérences ou des modèles suspects, déclenchant ainsi une enquête plus approfondie pour les réclamations déposées peu de temps après l'initiation de la police ou en cas de divergences dans les détails de l'incident.
L'IA apprend et s'adapte continuellement aux nouvelles tactiques frauduleuses, offrant une approche proactive et dynamique pour protéger diverses industries, les aidant à protéger leurs finances et leurs données, tout en maintenant cette confiance si importante entre l'entreprise et le client.
Détection de fraude traditionnelle par rapport à l'IA et au ML
Même si l’IA et l’apprentissage automatique ont introduit un changement de paradigme dans les capacités de détection des fraudes, les méthodes traditionnelles reposent toujours sur des systèmes basés sur des règles et sur l’intervention humaine. Mais comment comparer les deux méthodes ?
Détection de fraude traditionnelle :
Avantages
- Mise en œuvre simplifiée: Les méthodes traditionnelles emploient souvent des règles prédéfinies (approche basée sur des règles) pour identifier les activités suspectes. C’est simple à mettre en œuvre.
- Expertise humaine: Les analystes humains jouent un rôle crucial dans la détection traditionnelle des fraudes, en apportant au processus leur expertise du domaine et leur intuition.
Désavantages
- Relations linéaires: Les systèmes basés sur des règles fonctionnent sur des relations fixes (si X alors Y) et ne peuvent pas interpréter les nombreuses interactions complexes entre différents points de données et caractéristiques.
- Évolutivité limitée: Les systèmes traditionnels peuvent avoir besoin d'aide pour évoluer efficacement, en particulier à mesure que les volumes et la complexité des transactions augmentent.
- Taux de faux positifs élevés: Les systèmes basés sur des règles laissent peu de place aux nuances et peuvent donc générer de nombreux faux positifs, entraînant des enquêtes inutiles et des désagréments pour les clients.
IA et ML dans la détection de fraude :
Avantages
- La reconnaissance de formes: Les algorithmes d'IA et de ML excellent dans la reconnaissance de modèles complexes, d'interactions de points de données et d'anomalies dans de grands ensembles de données, permettant une détection plus précise des fraudes.
- Analyse en temps réel: L'IA permet une analyse en temps réel des transactions, fournissant une réponse rapide aux activités frauduleuses potentielles.
- Apprentissage adaptatif: Les algorithmes de ML peuvent s'adapter dynamiquement aux nouvelles tactiques de fraude grâce à un apprentissage continu, améliorant ainsi leur efficacité au fil du temps.
Désavantages
- Dépendance aux données: Les modèles d'IA et de ML s'appuient fortement sur des ensembles de données vastes et diversifiés pour la formation. Il faut des données plus précises pour garantir l’exactitude du modèle.
- Mise en œuvre complexe: L'intégration de l'IA et du ML dans les systèmes existants peut être complexe et nécessite un investissement initial important.
Pourquoi les organisations de toutes tailles devraient-elles introduire l’apprentissage automatique dans la détection des fraudes ?
Les équipes dédiées à la gestion de la fraude dans divers secteurs, des services bancaires et financiers à la vente au détail et à la santé, sont confrontées à des niveaux de risque croissants dans un contexte de convergence de menaces. Notre Indice de fraude au Royaume-Uni pour le premier trimestre 2022 a indiqué une augmentation de la fraude, en particulier dans des domaines tels que les cartes, le financement d'actifs et les prêts, qui ont enregistré le taux le plus élevé en trois ans.
Notre Rapport UK&I sur l'identité et la fraude 2022 souligne une augmentation de 22 % des pertes liées à la fraude au Royaume-Uni depuis 2021, avec 90 % des cas provenant d’Internet. Le rapport indique : « L’IA et l’apprentissage automatique sont désormais des technologies clés pour l’identification, l’authentification et la prévention de la fraude des clients en ligne ».
Même si l’exposition à ces risques varie, les organisations plus grandes et plus sophistiquées peuvent déjà posséder l’expertise interne, les ressources technologiques et l’accès aux données nécessaires pour atténuer les risques de fraude. Les entités plus jeunes et de taille moyenne, y compris les start-ups et les scale-ups, peuvent bénéficier de moins de protection, ce qui les rend plus vulnérables aux risques.
Il ne suffit plus d'être réactif, les équipes doivent être proactives et, si possible, prédictives. C’est là que l’IA et le ML peuvent aider et aident les entreprises à garder une longueur d’avance.
Les défis et solutions de l’IA et du ML pour la fraude
L’IA et le ML offrent des opportunités en matière de détection des fraudes, mais comportent également leur propre ensemble de défis. Cependant, la nature dynamique des deux domaines offre généralement des solutions à tous les défis communs qui se présentent.
Hallucination : répondre aux réponses fabriquées dans les modèles d'IA
L'hallucination, où les systèmes d'IA génèrent des réponses fictives, pose un défi important pour la détection des fraudes dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Des efforts sont en cours pour atténuer ce risque, diverses techniques étant explorées pour empêcher les modèles de langage d'évoquer des informations inexactes.
Notamment, lors des conférences pré-SAML et Open EO, un engagement a été pris pour soutenir les entreprises confrontées à des difficultés juridiques liées à la violation du droit d'auteur. Cette aide financière vise à aider les organisations impliquées dans des batailles juridiques découlant du déploiement de modèles d'IA et de ML, en reconnaissant les risques et les responsabilités associés à ces technologies.
Biais et équité : considérations cruciales dans le développement de l’IA et du ML
L'équité est primordiale pour développer et déployer des systèmes d'IA et de ML efficaces. Les biais dans l’analyse des données peuvent conduire à des conclusions incorrectes. Il est essentiel que les cadres d'IA et de ML ne fassent aucune discrimination fondée sur des facteurs tels que le sexe, la race, la religion, le handicap ou la couleur.
Il est essentiel de trouver un équilibre entre la promotion de l’innovation et le maintien de l’équité. Même si des réglementations sont nécessaires, elles ne doivent pas empêcher les entreprises de mener des recherches en toute sécurité. Ne pas parvenir à cet équilibre pourrait entraver la position du Royaume-Uni dans le développement d’un secteur de l’IA de premier plan à l’échelle mondiale.
Gouvernance et confidentialité des données : naviguer dans le paysage de la croissance de l'IA
Le volume sans précédent de données disponibles propulse la croissance de l’IA et de l’apprentissage automatique. Cependant, cette augmentation des données soulève des inquiétudes en matière de gouvernance et de confidentialité. Alors que l’industrie continue d’exploiter les données pour faire progresser l’IA, des cadres de gouvernance solides sont essentiels pour garantir une utilisation éthique et responsable.
