Jusqu’à récemment, créer de nouvelles identités et perfectionner les méthodes permettant de commettre des fraudes était un processus long, exigeant des recherches approfondies pour reconstituer de nouvelles identités synthétiques ou pour préparer et manipuler socialement les consommateurs. Aujourd’hui, cependant, l’IA permet aux fraudeurs de fabriquer extrêmement rapidement des milliers de nouveaux identifiants synthétiques pour des attaques frauduleuses en utilisant une combinaison d’informations réelles et fausses sur les consommateurs.
Comment l’IA générative permet-elle la fraude ?
L’IA générative peut être utilisée à grande échelle pour créer de fausses empreintes en ligne pour les consommateurs et les entreprises – y compris de faux comptes de réseaux sociaux et sites Web – donnant l’impression que les applications proviennent de véritables clients.
Autre défi supplémentaire : les fraudeurs peuvent utiliser l’IA générative pour créer de faux documents d’identité pratiquement identiques aux pièces d’identité officielles, jusqu’à la position des plis dans les documents papier, ainsi qu’aux polices, couleurs, tailles d’image et autres caractéristiques clés. Ce type de technologie est également utilisé pour rechercher des photographies de consommateurs sur des sites de réseaux sociaux ou d’autres sites Web, puis pour les reformater et les redimensionner afin de créer de faux documents d’identité.
L’IA générative peut être utilisée à grande échelle pour créer de fausses empreintes en ligne pour les consommateurs et les entreprises – y compris de faux comptes de réseaux sociaux et sites Web – donnant l’impression que les applications proviennent de véritables clients. Cela rend plus difficile la lutte contre les méthodes de prévention de la fraude basées sur l’exploration du Web, ce qui entraîne un risque accru de fraude et de pertes financières associées.
En plus d’utiliser l’IA générative pour créer des identités et falsifier des documents, les systèmes peuvent être utilisés pour créer des escroqueries massives, en rédigeant des e-mails, des lettres et des textes réalistes pour informer les consommateurs sans méfiance d’une activité supposée inhabituelle sur leurs comptes. De plus, grâce à des systèmes de suivi et de surveillance sophistiqués, les fraudeurs peuvent utiliser l’IA pour affiner davantage et cibler les communications vers les personnes les plus susceptibles d’agir et de tomber dans le piège du fraudeur.
L’une des plus grandes préoccupations concernant les techniques de fraude basées sur l’IA est leur capacité à « apprendre ». Pour ce faire, ils analysent les causes de chaque tentative de fraude échouée et procèdent à des ajustements basés sur une nouvelle compréhension des forces et des faiblesses des systèmes de détection de fraude d’une institution. Cela rend les attaques frauduleuses basées sur l’IA de plus en plus difficiles à gérer et à défendre au fil du temps.
Utiliser l’IA pour lutter contre la fraude basée sur l’IA
Pour détecter et prévenir la fraude impliquant des identités ou des documents créés à l’aide de l’IA générative, les institutions doivent déployer elles-mêmes des solutions d’IA. Cette approche donne aux organisations un avantage en termes d’analyse des données provenant d’incidents et d’attaques de fraude à grande échelle, avec la possibilité de « découvrir » de nouvelles techniques de fraude et, surtout, de savoir comment s’en défendre.
Il est important de noter que ce type d’analyse basée sur l’IA doit également adopter une approche à plusieurs niveaux prenant en compte un certain nombre de facteurs, allant de l’examen minutieux des pièces d’identité et des documents d’identité des consommateurs aux appareils qu’ils utilisent pour créer des applications et à leurs empreintes en ligne.
- Référencement croisé des images et des informations personnelles des consommateurs avec d’autres sources de données fiables à des fins de vérification
En utilisant des algorithmes d’IA pour croiser les informations provenant des applications grand public avec des données fiables telles que les données des agences de crédit, les données bancaires, les listes électorales et les bases de données du gouvernement britannique, il est possible d’identifier les anomalies et de garantir que la fraude est détectée le plus tôt possible. . - Utiliser les techniques et technologies de biométrie des appareils
Il existe d’innombrables cas de milliers d’applications frauduleuses créées à partir d’un seul appareil et d’une seule adresse IP. Ce type de données sur les appareils, traitées par des outils d’IA, peut aider les organisations à identifier rapidement les fraudes et à stopper immédiatement les attaques. - Examiner et valider les comptes et les empreintes en ligne des consommateurs
Il existe généralement des différences significatives entre les comptes et activités en ligne des clients authentiques et les types de fausses empreintes numériques qui peuvent être générées par les algorithmes de ML et d’IA. Des solutions de défense plus avancées peuvent faire la distinction entre les activités en ligne réelles des consommateurs et les comptes fictifs, aidant ainsi les organisations à identifier et à stopper les fraudes potentielles. - Effectuer des contrôles perpétuels de connaissance de votre client (KYC)
Sachant que de nombreuses attaques frauduleuses commencent modestement et effectuent des paiements réguliers pour augmenter les limites de crédit avant de frauder les institutions, des contrôles KYC doivent être effectués régulièrement et de manière continue pour atténuer les risques de fraude et les pertes associées. Les contrôles automatisés utilisant des algorithmes d’IA peuvent aider à détecter ces soi-disant « escalades d’attaques ». - Déployer les toutes dernières technologies et ensembles d’outils basés sur l’IA
Alors que les fraudeurs utilisent des outils d’IA générative de plus en plus sophistiqués pour créer des identités et des documents synthétiques, les organisations ont également besoin d’accéder aux technologies de détection et de prévention de la fraude les plus avancées et automatisées ainsi qu’aux modèles d’IA pour garder une longueur d’avance, ce qui nécessite une analyse constante de l’utilisation de l’IA par les fraudeurs. et des investissements continus dans les derniers algorithmes et solutions d’IA.
Comment pouvons nous aider?
Experian propose les solutions multicouches dont les organisations et les consommateurs ont besoin pour minimiser les impacts négatifs de la fraude impliquant l’IA générative.
Plus précisément, nous utilisons des données provenant de plusieurs sources fiables pour enrichir nos propres données approfondies d’agence de crédit sur la population britannique et pour vérifier la véracité de l’identité des consommateurs en ligne. De plus, nous pouvons utiliser les empreintes digitales des appareils et la technologie d’exploration du Web pour identifier les incidents de fraude potentiels, réduisant ainsi le risque de création de plusieurs applications frauduleuses à partir d’un seul appareil ou d’un seul emplacement et garantissant que les clients ont une véritable présence en ligne qui indique qu’ils sont qui ils sont. disent qu’ils le sont.
Cette approche à plusieurs niveaux prévention et détection de la fraude signifie que les institutions peuvent identifier les identités et applications fausses et synthétiques et minimiser les risques de fraude et les pertes.
En plus d’aider à détecter la fraude, nos solutions d’apprentissage automatique aident les clients authentiques – et en particulier les clients appartenant à des catégories difficiles à authentifier telles que les jeunes, les nouveaux arrivants au Royaume-Uni ou les clients qui ne sont pas propriétaires de leur propre logement – à accéder aux produits et services financiers dont ils ont besoin. Cela est dû à nos riches données sur les consommateurs à travers le Royaume-Uni et à nos capacités d’analyse avancées, qui nous permettent de différencier rapidement et à grande échelle les clients authentiques des pièces d’identité fausses ou synthétiques.
