استفاده از هوش مصنوعی برای جلوگیری از تقلب در هویت

کلاهبرداری های هویتی رکوردهای جدیدی را در سال 2022 به ثبت رسانده است؛ در این میان می توان با هوش مصنوعی تا حدودی این تقلب ها را شناسایی و از آن‌ها جلوگیری کرد.

به گزارش مجله خبری آی تی و دیجیتال و به نقل از venturebeat، تقریباً 50 درصد از آمریکایی‌ها بین سال‌های 2020 تا 2022 قربانی کلاهبرداری هویتی شدند؛ به طوری که به صورت متوسط ​​هر 14 ثانیه یک مورد سرقت هویت رخ می دهد.

مهاجمان از ترکیبی از اطلاعات شخصی واقعی و جعلی، از جمله شماره بیمه، تاریخ تولد، آدرس، سوابق شغلی و … برای ایجاد هویت های جعلی یا مصنوعی استفاده می‌کنند.

پس از ایجاد هویت جعلی، از آن برای درخواست حساب‌های جدید استفاده می‌شود .

شناسایی کلاهبرداری هویتی دشوار است، زیرا به راحتی می توان دیگران را  فریب داد و امتیازات و اعتبار برای مهاجمان به دست آورد.

برای شناسایی این کلاهبرداری ها از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می شود که تا حدی موثر هستند.

چگونه هوش مصنوعی به جلوگیری از تقلب هویت کمک می کند؟

هر ارائه‌دهنده هوش مصنوعی مبتنی بر هویت (AI) رویکرد متفاوتی را برای مشکل اتخاذ می‌کند، با این حال همه ویژگی‌های مشترک تکیه بر داده ها برای آموزش مدل‌ها و تخصیص اعتماد را دارند.

همه کسب‌وکارها مجبور هستند تراکنش‌های پرخطر را به صورت آنلاین انجام دهند و فشار بیشتری بر هوش مصنوعی وارد می‌کنند.

استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد تعادل بین اعتماد و تجربه کاربر (UX) برای کارکرد این استراتژی‌ها ضروری است.

اعتماد به تحلیلگران پیشگیری از تقلب، کمک می‌کند تا قوانین و جریان های کاری مؤثرتری را ایجاد کنند که در زمان صرفه جویی می‌کند و در عین حال نکات مثبت کاذب را که بر تجربیات مشتریان تأثیر می‌گذارد کاهش می‌دهد.

هوش مصنوعی باید بینش هایی را برای اثبات هویت، تشخیص تقلب و احراز هویت کاربر ارائه دهد تا با هم به خوبی کار کنند. آنچه نیاز است، هوش زمینه‌ای است که می‌تواند یک دید 360 درجه از تمام خطرات موجودات را فراهم کند.

از بین بردن موانع بین سیستم‌ها برای بهبود دقت در جعل هویت، تشخیص تقلب و احراز هویت کاربر نقشی اساسی دارد.

برای مبارزه با کلاهبرداری ، به یک پلت فرم یکپارچه نیاز است.

بسیاری از تکنیک‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشین هوش مصنوعی برای یافتن ناهنجاری‌ها در فعالیت‌های مبتنی بر هویت در زمان واقعی ایده‌آل هستند.

هر چه یک مدل یادگیری ماشینی باید داده های بیشتری را آموزش ببیند، دقت امتیازات آن بیشتر می شود.

عدم اعتماد صحیح به عنوان یک استراتژی در کاهش و حذف تقلب در هویت ضروری است.

هوش مصنوعی می تواند اصطکاک و موارد مثبت کاذب را کاهش می‌دهد.