문서 위조 범죄에 맞서 인공지능을 적용하다

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갑자기 빚이 생겼다

최근 언론에서는 자산을 횡령하기 위해 대출 서류를 위조하는 사례가 꾸준히 보도되고 있습니다. 이들은 다른 사람의 개인 정보를 훔친 다음 기계와 장비를 구매하여 직접 개인 문서를 위조합니다.

예를 들어, NT(빈시, 응에안성) 씨는 돈을 빌리지 않았지만 금융회사로부터 빚을 갚으라는 전화와 문자 메시지를 계속 받았습니다.

그녀는 너무 화가 나서 위의 금융 회사에 사건을 신고하였고 회신 편지를 받았습니다. 이에 따라 금융 회사는 사기꾼이 그녀의 개인 정보를 사용하여 그녀의 신용 대출 신청서를 위조했다는 것을 확인했습니다.

또 다른 사례로, 호치민시 푸뉴언 구에 거주하는 TA 씨는 낯선 사람들이 매일 수십 통의 전화와 수천 통의 페이스북 메시지로 위협을 가했을 때 그녀와 그녀의 가족은 공황 상태에 빠졌었다고 말했습니다.

그녀가 신분증을 분실한 후에 위에서 언급한 '불행한' 사건이 일어났습니다. TA 씨는 누군가가 그녀의 이름, 나이, 신분증 번호 등 그녀의 모든 정보를 사용하여 소비자 대출을 했다고 말했습니다.

그 대출인은 그 후 사라지면서 연체 대출금을 남겨두었고, TA 씨는 그 빚을 모두 떠안게 되었습니다.

신분증을 분실했을 때 이름과 나이와 같은 정보는 무담보 대출에 앞서 위험 요소가 될 수 있습니다.

위와 같은 금융사기를 목적으로 한 위조사례는 점점 더 빈번하게 발생하고 있으며, 수법도 점점 더 정교해지고 있다고 할 수 있습니다.

한편, 실제 사람과 신분증 사진을 비교하는 과정인 대부분의 eKYC 인증은 인물 사진 촬영이나 간단한 작업을 요구하는 단순한 수준에 그칩니다.

이로 인해 점점 더 발전된 인증 및 위조 방지 기술이 필요하게 되면서 문제가 발생하게 되었습니다.

기술적인 관점에서 볼 때, Zalo의 AI 디렉터인 박사. 차우탄득 씨는 위조품 퇴치는 항상 큰 과제라고 말했습니다. Zalo에서는 이러한 기술을 지속적으로 개선하고 업데이트하여 다양한 형태의 사기를 방지하고 있습니다.

통계에 따르면, 2023년 상반기 동안 Zalo는 약 35만 건의 위조 인물 사진과 45만 건의 위조 문서(CCCD 및 신분증)를 성공적으로 탐지하고 예방했습니다.

이는 Zalo AI 팀이 Zalo에서 제공하는 서비스를 이용하는 사용자를 최대한 보호하기 위해 전자 사용자 인증(eKYC) 사기를 근절하기 위해 기울이는 "전쟁"의 훌륭한 노력입니다.

AI가 사기를 방지하는 방법

TS에 따르면, Chau Thanh Duc 씨, 오늘날 전자 사용자 인증(eKYC)을 방지하기 위해 사용되는 가장 일반적인 위조 형태는 3가지입니다. 가짜 얼굴 딥페이크, 3D 모델(마네킹과 유사), 시민 신분증(CCCD) 또는 신분증(CMND)에 있는 가짜 정보 편집입니다.

Zalo AI를 사용하는 기술 엔지니어는 항상 신중하게 분석하여 모델을 개선해야 합니다. 예를 들어, 딥페이크를 이용해 공격자는 다른 사람의 정지 이미지를 찍은 다음 미소 짓기, 눈 깜박이기, 입술 동기화 등 실제 사람처럼 움직이는 제스처를 만들어냅니다.

이러한 이미지는 셀카 비디오(초상화)를 위조하는 데 사용되어 eKYC(전자 식별) 카메라가 이를 녹화하여 실제 사람으로 오인할 수 있습니다.

하지만 위의 스푸핑은 화면에 재캡처 효과를 남깁니다. Zalo는 이 기능을 기반으로 인증 중에 이러한 비디오 데이터가 차단되도록 재생 공격 탐지 모델을 개발했습니다.

또한, Zalo는 eKYC 인증 시 사기를 방지하기 위해 자체 검사 및 무작위로 영역을 검사하는 메커니즘을 갖추고 있습니다.

스푸핑 방지 모델을 우회하는 기술이 감지되면 Zalo의 AI 팀은 신속하게 모델을 분석하고 업데이트하여 해당 유형의 공격에 대응합니다.

이 기간 동안 블랙리스트 및 얼굴 검색과 같은 다른 보호 계층은 공격자가 개인 정보, 계정 또는 이미지를 재사용하여 시스템을 우회하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.