ID 詐欺: AI は 2021 年にどのように役立つか

ID 詐欺: 企業が 2021 年に備えるべきことと、人工知能からどのように利益を得ることができるか。 大規模なデジタル トランスフォーメーションの後に企業が直面するマイナス面の XNUMX つは、不正行為の試みが劇的に増加することです。

ディープフェイクは、ソーシャル メディアなど、アマチュア レベルでの娯楽の一形態として機能し続けています。 より成熟した形のディープフェイクは、非常に複雑で、作成に費用と時間がかかるため、まだまれです。 ただし、ビジネスの少数の専門家は、オープン ソース コードを使用して自分のファイルを他のユーザーが利用できるようにすることができました。 より巧妙な詐欺攻撃が増加しているため、企業は今後このことを認識しておく必要があります。 企業や規制当局は、受動的な方法 (生体認証分析用の静止写真) から、より積極的な方法 (マルチフレーム ビデオまたは動的ビデオ) へと移行しています。 これは、たとえば、2021 年 XNUMX 月に施行される新しいドイツのゲーム条例の大部分を構成する年齢確認要件に見られます。

ディープフェイクはますます巧妙化しています

Michael Van Gestel 氏、Onfido、詐欺担当グローバル責任者

アクティブな方法には、より巧妙な攻撃に対抗するためのより洗練された ID 検証ソリューションが含まれます。 企業は、不正対策技術の向上に伴い、ますます巧妙な攻撃が行われることを認識しておく必要があります。 したがって、彼らは今、ハッカーに対する攻撃を続けるために防御策を講じ始めるべきです。

脅威の状況: ID 詐欺が増加しています

COVID-19 のパンデミックによりトランザクションがオンラインに移行したため、なりすまし詐欺はすべてのデジタル業界で大きな問題になりつつあります。 過去 23 か月間で、ドイツにおけるなりすまし詐欺の平均発生率は、前年に比べて 19% 増加しました。 COVID-XNUMX が ID 詐欺の試みの急増に拍車をかけ、金融サービスや電気通信などの業界が過度に影響を受けていることに疑いの余地はありません。 機密情報や個人を特定できる情報がソーシャル メディアで簡単に見つかり、ダーク Web で売りに出されているため、データベース監査は、このエスカレートした詐欺環境ではもはや役に立ちません。 次のような非常に洗練された身元確認方法の使用B. 文書認証と生体認証により、企業は自社と顧客の詐欺のリスクを大幅に削減できます。 マイケル・ヴァン・ゲステル Onfido、詐欺のグローバル責任者

人間のアイデンティティと同じくらい重要な非人間のアイデンティティ

ForgeRock、製品管理担当副社長、Mary Writz 氏

私たちはデジタル ID を人に関連付けることがよくありますが、将来的には、時計やブレスレットから SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) センサーや医療機器、DevOps コンテナーや Kubernetes リソースに至るまで、他の多くの「モノ」にも ID が必要になるでしょう。 人間のアイデンティティの数は比較的ゆっくりと増加していますが、人間以外のアイデンティティの数は爆発的に増加します。 企業は、セキュリティを制御するために仮想マシン、ホスト、またはコンテナーに ID をアタッチし、クラウド コンピューティングに投資します。 人間または開発者とマシンの ID の比率は 200:1 であり、今後も増え続けるでしょう。

「新しい境界としての ID」にますます移行するにつれて、5G と最新の DevOps の両方を通じて人間以外の ID の数が指数関数的に増加するため、パフォーマンスの限界に達するでしょう。 これにより、配置されている ID の数のみに基づいて行う必要があるリアルタイムの決定が増加します。 また、これらの決定を行うために使用するコンテキストまたはシグナルの量によって、帯域幅が大幅に増加します。 企業は、遅延と帯域幅の負担を管理できず、エッジにオフロードする必要があることに気付くでしょう。

不正行為の劇的な増加

大規模なデジタル トランスフォーメーションの後に企業が直面するマイナス面の 2021 つは、不正行為の試みが劇的に増加することです。 XNUMX 年には、記録的な数の消費者が、ショッピング、ヘルスケア、教育、当局への対応、リモートでの作業など、オンライン サービスに切り替えるでしょう。 昨年、教室が仮想環境に移行したため、ズーム爆撃による詐欺の味がありました。

また、量子コンピューティングは、「安全なアクセス」に対する私たちの考え方に大きな影響を与えるでしょう。 量子コンピューティングが一般的になれば、特定の種類の暗号化と認証 (暗号化されたトークンなど) は時代遅れになります。 公開鍵インフラストラクチャ (PKI) とデジタル署名は、安全とは見なされなくなります。 組織は、それに応じて ID とアクセス技術を迅速に最新化する必要があります。 ForgeRock、製品管理担当副社長、Mary Writz 氏

AI バイアス: 2021 年から AI を使用する企業にとって必須のトピック

Onfido、研究担当副社長、Mohan Mahadevan 氏

多くの AI を利用した顔認識アルゴリズムにおける人種的偏見 (AI 偏見) は、過去 2020 年間大きな話題となっており、2021 年の社会不安によって悪化しています。 調査により、人種的マイノリティは白人よりもはるかに誤認される可能性が高いという幅広い証拠が見つかりました。 2021 年には、AI や顔認識技術を使用するすべての企業にとって、AI バイアスの修正が重要な問題になるでしょう。 政府発行の文書を使用することで、企業は文書の顔を分析し、システムにアクセスしようとしている顔と比較することで、ID の所有権を迅速かつ簡単に証明できます。 XNUMX 年は、AI の偏見が明るみに出て、企業がソフトウェアの人種的偏見を排除するための抜本的な変更を実施し始める年になるでしょう。これは、公平性を意識的に重視し、企業の ML システムをトレーニングして人種的エラーを減らすことによって部分的に行われる可能性があります。顔認識。

AI ガバナンス フレームワーク: 多くの業界が AI ガバナンス フレームワークを USP として使用する

AI ガバナンス フレームワークのグローバルな実装は、2020 年に加速しました。 企業は、AI アプリケーションの結果に関する詳細をますます求めています。 ここでは、AI アプリケーションで適切な程度の説明可能性を確保することが非常に重要です。 高品質のデータを使用し、検証可能性を確保し、倫理的、公正、透明性の原則を遵守することも重要です。 データ保護の要件と効果的なサイバー セキュリティ対策の実装にも焦点を当てる必要があります。 AIガバナンスフレームワークの実装は、2020年に金融と銀行でより多く見られましたが、2021年にはこれがより広範になることがわかります. ヘルスケア、e コマース、モビリティ サービスなどの他の業界では、AI を USP、つまり競争上の差別化要因として使用し始めるでしょう。 たとえば、医療提供者は、データがどのように使用されているか、およびそのデータをどのように倫理的かつ公正に保護しているかについて、より透明性を高め始めています。 企業が時代の先を行きたいのであれば、このグローバルな動きの最前線に立つために、今すぐ倫理的な AI フレームワークの開発を開始する必要があります。 モハン・マハデヴァン Onfido、研究担当副社長

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