Cybersecurity、Malwarebytes、AIツールを介した不正行為は、過去1年間に銀行口座から約$893百万に引き継がれていると述べています。 データは、AIを生成し、不正なしきい値を下げ、偽装、釣り、社会的なエンジニアリング攻撃を大規模に再現しやすくすることを反映しています。

不正のコストの決定

このタイプの詐欺の変更は、人々の数の増加によるだけでなく、より高速な生産とより現実的な議論のためだけではありません。 過去には、より多くの人的能力が書き出し、デコルド、偽装する必要があり、AIによって自動的に生成できるようになり、攻撃者がさまざまな人口にコンテンツをカスタマイズしやすいようになりました。

銀行口座は、テキストメッセージ、メール、ボイス、クライアントの会話でAIを使用した不正行為がユーザーを転送、認証コードを渡すか、ログイン情報を漏洩させるため、主要な犠牲化シナリオの1つであることを言及しました。 犠牲者は、多くの場合、短期間でアカウントの制御を失います。

偽物や釣りはもっとリアルです。

不正情報の信頼性を高めるAIツール 偽の銀行の通知であるかどうか, 支払いリマインダー, または成熟した人や機関の通信のコンテンツの偽装, 言語の誤差が少ない, 表現は、実際のシーンに近いです, に依存する伝統的な不正防止方法を作る “誤言とスピーチ異常を識別する” より効果的.

テキストコンテンツに加えて、音声の偽造と画像生成はリスク範囲を拡大しています。 攻撃者は、実際のアイデンティティ材料や通信記録をより迅速に生成し、被害者の処理能力を高めることができます。

金融機関の新しい圧力

このような変化は、銀行や決済機関が従来のマルウェアや単点釣りの攻撃だけでなく、より自動化された低コストの不正チェーンで直面していることを意味します。 ユーザーは、主にアカウントの検証、転送承認および識別に関連しています。

Malwarebytes の統計は、AI が以前にフラグメントされた不正技術の産業化である傾向を強調しています。 機器が利用可能になると、金融詐欺の普及は加速し続ける可能性があり、銀行口座のセキュリティはより大きな圧力下に置かれます。