金融行业防AI仿冒可信身份解决方案

金融行业AI欺诈问题

AI合成身份欺诈的发展

• AIGC迅猛发展衍生的“AI仿冒”问题：人工智能的快速发展增加了用户身份验证的复杂性，为欺诈者提供了利用合成视频或音频进行欺诈的机会。
• AI合成身份欺诈：在支付交易等高安全需求场景，DeepFake等技术被用于身份冒充，如实时视频通话、会议中的身份仿冒。
• 熟人仿冒欺诈：伪造视频或音频仿冒亲人朋友、同事客户，与金融机构员工建立信任关系进行诈骗。例如，2024年1月香港某跨国公司财务员工被Deepfake换脸技术冒充CFO诈骗2500万美元。
• 身份盗用欺诈：绕过身份核验机制，盗取个人账户资金。例如，2024年5月跨国贸易公司职员被伪冒的英国总公司首席财务官指示转账近400万港元。
• 虚假信息传播：伪造公司高管视频误导投资者，进行财务资金或商业机密诈骗。

AI仿冒黑产攻击链

• 核心作案工具：个人信息要素（姓名、身份证、手机号）、AI仿冒技术（音频、视频、图像合成）、设备篡改技术（摄像头劫持、系统注入）。
• 攻击平台：网上银行等金融平台面临DeepFake技术的威胁，可能导致未经授权的交易或身份盗用。

完善身份核验方式的必要性

• 为什么单靠EKYC不足以打击身份仿冒：仅依靠生物单因子验证身份，无法验证意图或行为，存在安全漏洞。

防AI仿冒可信身份解决方案

• 方案概述：构建金融行业实时纵深防御体系，以设备、账号风控为基础，结合AI模型策略能力，结合实际场景，赋能金融行业安全。
• 功能模块一：设备风险探针摄像头反欺诈
  • 全方位设备风险识别，支持输出100+风险标签。
  • 针对摄像头劫持，基于图像帧的相机指纹进行多层次识别，解决人脸欺诈。
• 功能模块二：基于数据驱动的身份认证
  • 解耦类别身份特征标识，提升身份识别效果。
• 功能模块三：多端可信身份
  • 利用AI智能模型为APP、小程序、Web多端生成统一标识，打破黑产数据壁垒，反作弊能力强，隐私友好，安全可控。
• 功能模块四：账号关系图谱
  • 腾讯黑产大数据协同分析能力，分析ID的登录、注册、活动等行为信息，评估账号风险水平。
  • 聚集账号ID在设备、IP地址、WIFI等资源维度上的关联，观察账号行为的可疑同步性。
  • 分析账号产生的内容和登录位置是否存在异常。
• 隐私合规友好：
  • 新一代设备标识技术，不采集IMEI、IMSI、AndroidID等敏感个人信息。
  • 遵循个人信息收集原则，符合最小必要原则，采集非敏感信息，明确用户隐私披露，加密脱敏个人信息。
  • 第三方金融机构专业检测保障，合规的隐私政策申明，完整的权限和采集信息披露，加密传输、去标识化处理。