A mesterséges intelligencia képessége arra, hogy elmossa a határt a valóság és a fikció között, olcsó és hatékony technológiát kínál a kiberbűnözőknek.
Hany Farid, a Kaliforniai Egyetem, Berkeley professzora, akit digitális igazságügyi szaktekintélyként tartanak számon, elmondta, hogy nem tudja megkülönböztetni a mesterséges intelligencia által előállított hangokat és videókat a valódiaktól.
Farid szerint a hétköznapi embereknek csupán 60 százalékos a sikeraránya a mesterséges intelligencia által generált hangok felismerésében, ami nem különbözik a pénzfeldobástól.
A globális csalásokból származó kár elérte a 442 milliárd dollárt
Az INTERPOL által kiadott Globális Pénzügyi Csalási Fenyegetettségi Elemzés szerint 2025-ben a globális pénzügyi csalásokból származó kár elérte a 442 milliárd dollárt. A szervezet az általános kockázati szintet „magasnak” minősítette, és előrejelzése szerint ez a helyzet a következő 3–5 évben jelentősen súlyosbodni fog.
Az Egyesült Államokban az FBI által közzétett, az Internetes Bűnözési Panaszközpont éves jelentése szerint a kiberbűnözésből származó veszteségek 20,9 milliárd dollárt tettek ki. Az FBI a jelentésben először külön kategóriaként kezelte a mesterséges intelligenciához köthető panaszokat, és több mint 22 ezer olyan bejelentést rögzített, amelyekben a jelentett károk összege meghaladta a 893 millió dollárt. Az Egyesült Királyságban az olyan csalási forma, amelynél az áldozatok saját kezűleg utalnak pénzt, 19 százalékos növekedést mutatott, és az értéke elérte a 576,4 millió fontot.
Hogyan működik a hangklónozás és a hamisításos csalás?
A mai technológia mellett egy hang klónozásához elegendő egy három másodperces felvétel egy közösségi média videóból, egy podcastból vagy egy üzenetrögzítő üzenetből.
A mesterséges intelligencia-ügynökök automatizálják a csalásokat
A csalási tevékenységek iparosodása új dimenzióba lépett a mesterséges intelligencia-ügynökökkel, amelyek emberi beavatkozás nélkül is képesek feladatokat megtervezni és végrehajtani. A mesterséges intelligencia által támogatott csalásokról azt állítják, hogy 4,5-szer jövedelmezőbbek a hagyományos módszereknél.
Ezek a rendszerek a sikertelen kísérletekből tanulnak, frissítik a modelljeiket, és a következő próbálkozásnál megváltoztatják a megközelítésüket.
