Inteligența artificială este adesea văzută ca o forță a binelui, care alimentează inovația, sporește eficiența și face experiențele digitale mai inteligente. Dar aceleași instrumente care ajută băncile să se modernizeze sunt folosite și de escroci pentru a scala înșelăciunea.
Inteligența artificială (AI) nu a inventat noi tipuri de fraudă. Ceea ce a făcut este să facă infracțiunile vechi mai rapide, mai precise și mai greu de detectat. Ingineria socială, în special, a devenit mai sofisticată; nu pentru că atacatorii sunt mai creativi, ci pentru că mașinile fac munca grea în locul lor.
Ce este ingineria socială?
Ingineria socială este o formă de manipulare psihologică folosită de escroci pentru a păcăli oamenii să ofere informații confidențiale, să acorde acces la sisteme sau să efectueze acțiuni care compromit securitatea.
În loc să exploateze vulnerabilitățile tehnice, aceasta vizează încrederea umană, folosind înșelăciunea, urgența sau autoritatea pentru a influența comportamentul.
În mod tradițional, aceste atacuri au luat forma unor e-mailuri de phishing sau a unor apeluri false de asistență, dar pe măsură ce tehnologia a evoluat, la fel au evoluat și tacticile.
Am explorat modul în care atacurile de inginerie socială duc la frauda bancară online în articolul nostru anterior „Ingineria socială în sistemul bancar: Detectarea preluării de conturi și dispozitive înainte ca banii să se mute”.
Scalarea ingineriei sociale cu ajutorul inteligenței artificiale
În trecut, ingineria socială se baza pe efortul uman. Un escroc putea crea câteva e-mailuri convingătoare sau efectua mai multe apeluri, sperând să păcălească un client să partajeze acreditările sau să autorizeze un transfer. Astăzi, inteligența artificială automatizează acest proces la o scară care ar fi fost imposibilă acum câțiva ani.
Modelele de inteligență artificială pot genera mesaje de phishing personalizate în câteva secunde, pot adapta clone vocale pentru campanii de smishing și chiar pot crea videoclipuri deepfake pentru a se da drept persoane de încredere. Rezultatul? Atacuri care arată și sună uman, dar pot fi lansate de mii de ori pe zi cu un efort minim.
Această schimbare înseamnă apărarea nu doar a sistemelor, ci și a încrederii pe care clienții o au în experiența digitală a băncii. De asemenea, ajută la recunoașterea timpurie a semnelor ingineriei sociale îmbunătățite prin inteligență artificială, ideal înainte ca un singur cont să fie compromis sau ca vreun ban să se mute.
Recunoaștere și automatizare: Noua linie de front a inteligenței artificiale
Escrocii nu încep cu un atac; încep cu o recunoaștere. Înainte de a trimite un mesaj sau de a încerca o autentificare, aceștia detectează punctele slabe, analizând fluxurile de autentificare, testând acreditările și cartografiind modul în care platforma răspunde la diferite comportamente.
Inteligența artificială supraalimentează acest proces. Poate analiza paginile de autentificare, structurile sesiunilor și secvențele de tranzacții la viteza mașinii, identificând potențiale lacune în autentificare și gestionarea sesiunilor pe care oamenii le-ar putea rata. În mâinile unui atacator, aceasta înseamnă o descoperire mai rapidă, o exploatare mai țintită și mai puțin timp pentru ca băncile să răspundă.
Mai rău, modelele Fraud-as-a-Service oferă acum aceste capabilități pentru oricine este dispus să plătească. Kiturile predefinite bazate pe inteligență artificială automatizează phishing-ul, testarea acreditărilor și chiar reluarea sesiunilor, permițând atacatorilor cu expertiză tehnică limitată să deruleze operațiuni complexe, la scară largă. Ceea ce dura zile întregi acum durează câteva minute, iar suprafața de atac crește în mod corespunzător.
Înșelăciune la nivel de sesiune: când automatizarea pare legitimă
Odată ce atacatorii obțin acces la un cont sau dispozitiv, inteligența artificială le permite să acționeze – și să pară – ca utilizatorul legitim. Folosind reluarea sesiunii și simularea comportamentală, escrocii pot imita acțiuni legitime ale clienților, cum ar fi navigarea pe interfețe, clicurile pe butoane și completarea formularelor, exact așa cum ar face un utilizator real.
Sistemele tradiționale de detectare, care se concentrează pe reguli statice sau declanșatoare tranzacționale, au dificultăți aici. Comportamentul pare autentic deoarece a fost modelat pe date autentice. Inteligența artificială permite atacatorilor să treacă neobservată, transformând canalele digitale într-un teren de joacă pentru fraude nedetectabile.
Detectarea fraudei înainte ca banii să se miște
Vestea bună este că băncile pot folosi inteligența artificială pentru a riposta, nu prin urmărirea fiecărui atac nou, ci prin deplasarea la stânga și detectarea etapelor incipiente ale fraudei înainte ca aceasta să ajungă la nivelul tranzacțiilor.
În loc să se concentreze exclusiv pe identități și plăți, băncile pot analiza ce se întâmplă în interiorul sesiunii. Cleafy, de exemplu, monitorizează clicurile, intrările în formulare și secvențele de flux în timp real, identificând modele care sugerează recunoaștere sau repetiție. Un fraudator care testează validitatea acreditărilor sau repetă un transfer lasă urme subtile, iar inteligența artificială le poate detecta cu zile, chiar și cu 15 zile, înainte de atac.
Prin detectarea timpurie a acestor acțiuni pregătitoare, băncile pot întrerupe campanii de fraudă întregi înainte ca acestea să ajungă la conturile clienților. Rezultatul: mai puține rezultate fals pozitive, o presiune operațională mai mică și o protecție mai puternică atât a încrederii, cât și a activelor.
Schimbarea direcției de urmat: ce pot face băncile în continuare
Ingineria socială bazată pe inteligență artificială necesită un răspuns la fel de inteligent. Aceasta înseamnă consolidarea rezilienței platformei prin auditarea fluxurilor de autentificare, monitorizarea integrității sesiunilor și asigurarea faptului că banca… Arhitectura digitală a poate rezista la sondarea și reluarea automată.
Mai mult, a devenit esențială utilizarea vizibilității la nivelul sesiunii pentru a vedea dincolo de suprafață. Semnalele timpurii de fraudă – modele de navigare neobișnuite, intrări repetate în formulare sau secvențe de flux suspecte – dezvăluie adesea atacul înainte ca acesta să se întâmple. Atunci când echipele pot acționa în baza acestor semnale, acestea trec de la reacția la fraudă la prevenirea completă a acesteia.
AI nu schimbă ceea ce fac escrocii; schimbă cât de repede și eficient o fac. Pe măsură ce ingineria socială se scalează, la fel trebuie să se întâmple și cu încrederea. Băncile care investesc în detectarea fraudei înainte ca aceasta să se maturizeze – în repetiție, nu în tranzacție – vor obține un avantaj strategic.
Prin combinarea vizibilității bazate pe AI cu detectarea proactivă, instituțiile financiare pot consolida securitatea și încrederea clienților. Deoarece atunci când încrederea este atacată, singura apărare scalabilă este inteligența care vede mai departe și acționează mai rapid.
