A medida que avanza la tecnología los ciberdelincuentes disponen de más herramientas. La popularidad de los deepfake (técnica que permite editar vídeos falsos de personas que aparentemente son reales) y el aumento de los casos de robo de identidad han llevado a un aumento significativo en los fraudes en línea.
Para Pavel Goldman-Kalaydin, jefe de Inteligencia Artificial y Machine Learning de Sumsub, todas las plataformas fintech, cripto y de juego son vulnerables al fraude deepfake. “Hay dos tipos de estafadores: aquellos muy expertos en tecnología que utilizan esta y el hardware más avanzado, como GPUs de gama alta y modelos de inteligencia artificial generativa de última generación; y los estafadores de nivel inferior que utilizan herramientas comúnmente disponibles en computadoras de consumo”.
Para prevenir estos ataques, indicó el experto, existe un procedimiento llamado liveness check, que determina si una persona está viva o si se trata de una foto impresa, una captura de pantalla de video o un deepfake. Esto se hace automáticamente usando varios modelos de inteligencia artificial que detectan elementos en la imagen.
Otro paso, señaló, es el análisis de comportamiento de fraude, donde se puede verificar si hay actividad sospechosa. “Por ejemplo, si la dirección IP del usuario o una huella digital de un dispositivo ha sido asociado con otros intentos fraudulentos. También hay pasos posteriores, como el monitoreo de transacciones, donde se pueden verificar las acciones del usuario. La actividad del usuario se puede agrupar para detectar botnets, por ejemplo”.
La verificación de identidad en línea se ha convertido en una necesidad crítica para proteger a los usuarios y las empresas de estos delitos. La buena noticia es que las tecnologías de inteligencia artificial y machine learning están emergiendo como herramientas poderosas para combatir el fraude en línea.
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