打击金融服务中的深击：行动召唤：亚当·帕里斯（Adam Preis）

想象一下，接收您的首席执行官电话，指示您将500万英镑转移给供应商。声音，脸 – 一切似乎都是真实的。但是，如果这都是精心策划的幻想怎么办？ Deepfake Technology曾经是科幻故事，现在比以往任何时候都对金融机构更加严重。欺诈者现在可以轻松地绕过传统的安全措施，从而使整个端到端用户旅程至关重要 – 从登机到高风险交易至关重要。

深击的威胁日益增长

DeepFakes（ai feen for Tive，音频和图像的操纵）已成为网络犯罪分子的首选工具。 2023年，美国与DeepFake相关的欺诈案件飙升了3,000％，在全球范围内具有类似的尖峰。恶意参与者使用这些技术来模仿高管，渗透工作面试并操纵身份验证过程。

一场令人震惊的事件在视频通话与看似值得信赖的同事的视频通话之后，一场高管转移了2500万美元，目前的参与者都策划了一个深层斗争。这种欺骗水平意味着即使是复杂的安全措施也可以规避，从而使金融机构遭受了巨大的财务损失和声誉损失。

为什么金融服务是主要目标

随着银行和金融机构转向数字优先模型，攻击表面不断扩大。传统的身份验证方法 – 通信，一次性密码和基本面部识别 – 与AI驱动的欺骗不匹配。深蛋糕可以用来：

• 绕过KYC（了解您的客户）检查

• 欺诈贷款批准系统

• 操纵高价值电线传输

• 为联合犯罪活动创建可重复使用的合成身份

除了财务损失之外，DeepFake攻击侵蚀了客户信任。一次引人注目的事件会破坏银行的声誉，降低投资者的信心并引发监管审查。

第一道防线

为了应对Deepfake欺诈，金融机构必须在端到端用户访问之旅中现代化身份验证功能。这样的高级身份验证解决方案提供：

• livesection检测： 确保面部识别系统区分真实的人和合成图像或视频。通过分析微表达和微妙的运动，LIVISICTION检测可以阻止DeepFake的尝试。

• 记录匹配：
  对官方发行的政府，银行和/或医疗保健记录的介绍和验证的身份证书。

• 验证的数字证书： 启用个人身份与数字钱包的结合，防止未经授权的身份操纵，并允许经过认证的第三方在正确的时间（正确的渠道）提高保证水平。

确定什么以及可以信任谁

预防欺诈行为需要多种防御。金融机构必须采用分层的方法来确保基于风险动态调整验证要求。

通过AI驱动的欺诈检测，企业可以实时分析语音模式，面部表情和视频不一致的异常，以区分合法用户和DeepFake驱动的攻击。

此外，动态授权通过使用上下文数据来推动实时访问决策，通过将访问逻辑与旧系统和应用程序外部化，从而增强了安全性。即使DeepFake绕过初始身份验证，此方法也可以阻止未经授权的高风险交易。

增强员工和客户的能力

仅技术还不够 – 人类意识至关重要。培训员工认识到深层攻击（例如沟通方式的细微变化或与标准协议的偏差），可以使他们更加警惕，并且不容易受到欺骗的影响。

客户还必须受到保护。许多金融组织对用户进行有关新兴骗局的教育，当客户认为较高的风险时，他们更愿意接受安全摩擦，例如通过直接银行呼叫等二级渠道验证异常请求。

确保金融服务的未来

随着DeepFake技术的进步，金融机构必须在适应性身份验证，数字身份解决方案和持续教育方面保持领先地位。 强大的身份验证（IDV）策略仍然是防止这些攻击的最有效辩护。

通过采用现代方法，AI驱动的欺诈检测和动态授权，该行业可以超越Deepfake欺诈者并在数字时代维护资产和信任。

挑战是明确的，但是有了正确的策略，金融服务可以减轻风险，保护客户并加强数字信任。