🚨 اخبار ارز دیجیتال

چگونه از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب استفاده می شود؟


به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌ها، شناسایی الگوهای تقلب و خودکار کردن فرآیند کشف تقلب به مدیریت تقلب کمک کند.

هنگامی که جنایات از قبل مرتکب شده اند، هوش مصنوعی چه کاری می تواند انجام دهد؟

پردازش کارآمد داده ها و قابلیت های تشخیص الگو نیز از قابلیت های ارزشمند هوش مصنوعی برای تحقیقات پزشکی قانونی است.

تحقیقات پزشکی قانونی روش علمی رسیدگی به پرونده های جنایی است. این شامل جمع آوری و تجزیه و تحلیل انواع داده ها و شواهد مربوط به حادثه است. داده ها اغلب ماهیت پیچیده ای دارند و به شکل متن، تصویر یا ویدئو هستند. هوش مصنوعی می تواند به طور موثر داده ها را پردازش کند و به انجام متاآنالیز در طول تحقیق کمک کند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای تشخیص الگوها در داده‌هایی مانند دست خط، اثر انگشت و چهره آموزش داد. می توان از آنها برای تجزیه و تحلیل کلمات نوشتاری و گفتاری مانند ایمیل ها و پیام های متنی، تصاویر و فیلم ها برای شناسایی اشیا، افراد و رویدادها استفاده کرد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند در تحقیقات و تعقیب مجرمان کمک کند. برای مثال، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (نوعی فناوری هوش مصنوعی) از داده‌های جرم تاریخی برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کند که به مجریان قانون در پیش‌بینی و پیشگیری از جنایات آینده کمک می‌کند.

نقش هوش مصنوعی در تحقیقات پزشکی قانونی

برای ارزیابی داده های جرم و شناسایی مناطقی که احتمال وقوع فعالیت مجرمانه وجود دارد، برخی از ادارات پلیس شهر می توانند از الگوریتم های پلیس پیش بینی کننده استفاده کنند. این به ما امکان می دهد منابع را بهتر تخصیص دهیم و از جرم و جنایت جلوگیری کنیم. همچنین می‌توان از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی افراد در معرض خطر ارتکاب جرم استفاده کرد و به مجریان قانون اجازه می‌دهد تا قبل از وقوع فعالیت مجرمانه مداخله کنند.

نقش هوش مصنوعی در پیشگیری از جرم چیست؟

چندین راه حل موجود برای پیشگیری از جرم با استفاده از فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارد. با این حال، برخی از آنها نگرانی های اخلاقی را مطرح می کنند.

با تجزیه و تحلیل داده هایی که ممکن است نشان دهنده فعالیت مجرمانه باشد، می توان از هوش مصنوعی برای پیشگیری از جرم استفاده کرد. یکی از نمونه‌های راه‌حل موجود، سیستم PredPol است که از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های جرم تاریخی برای شناسایی الگوهای زمان و مکان جرم استفاده می‌کند. بر اساس این الگوها، سیستم “نقاط حساس پیش بینی” را تولید می کند که نشان می دهد احتمال وقوع جرم در آینده در کجا بیشتر است.

یک مثال شناخته شده از پیشگیری از تقلب در تراکنش های بلاک چین، Chainalysis است. این شرکت از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای نظارت و تجزیه و تحلیل جریان تراکنش های ارزهای دیجیتال در شبکه های مختلف بلاک چین استفاده می کند. با تجزیه و تحلیل الگوهای این تراکنش ها، کارشناسان می توانند فعالیت های مشکوک را شناسایی کرده و جریان وجوه را در آدرس ها و حساب های مختلف دنبال کنند.

سیستم پیشگیری از جرم چین نمونه بحث برانگیزی از راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی است. این سیستم بر سه پایه تکیه دارد. ابزارهای تشخیص چهره به مقامات کمک می کند تا مجرمان مشکوک را شناسایی کنند. ابزارهای کلان داده، مجری قانون را قادر می سازد تا داده های رفتاری را برای کشف فعالیت های مجرمانه تجزیه و تحلیل کند. ابزارهای یادگیری ماشین به ایجاد پایگاه داده ای کمک می کند که همه شهروندان را درگیر کند. نتیجه یک سیستم ارزیابی مبتنی بر داده گسترده است که افراد مشکوک را بر اساس پس‌زمینه و سیگنال‌های رفتاری شناسایی می‌کند.

ذکر این نکته ضروری است که هوش مصنوعی در پیشگیری از جرم دارای محدودیت هایی است که نگرانی های اخلاقی و حریم خصوصی قابل توجهی را ایجاد می کند. بحث های زیادی در مورد دقت و سوگیری برخی از این سیستم ها وجود دارد. این مهم است که آنها با مسئولیت پذیری طراحی و مورد استفاده قرار گیرند، با تدابیر مناسب برای محافظت از حقوق فردی و جلوگیری از سوء استفاده.

مجرمان چگونه می توانند از هوش مصنوعی استفاده کنند؟

همان ویژگی هایی که هوش مصنوعی را برای مقاصد قانونی ارزشمند می کند، آن را به ابزاری قدرتمند برای مجرمان سایبری نیز تبدیل می کند.

در اینجا چند نمونه از حملاتی وجود دارد که ممکن است هنگام سوء استفاده مجرمان از هوش مصنوعی رخ دهد.

  • حملات خصمانه: حملات خصمانه نوعی حمله است که در آن افراد فریبکار سعی می کنند سیستم های هوش مصنوعی را فریب دهند یا دستکاری کنند. به عنوان مثال، کلاهبرداران می‌توانند داده‌ها را تغییر داده یا دستکاری کنند تا از شناسایی اجتناب کنند، یا الگوریتم‌ها را فریب دهند تا فعالیت‌های متقلبانه را به عنوان قانونی طبقه‌بندی کنند.
  • بدافزار: هوش مصنوعی می تواند برای ایجاد و توزیع بدافزار طراحی شده برای فرار از شناسایی توسط سیستم های امنیتی استفاده شود. بدافزار می‌تواند برای سرقت داده‌های حساس، خرابکاری سیستم‌های حیاتی یا انجام حملات علیه سایر اهداف مورد استفاده قرار گیرد.
  • مهندسی اجتماعی: هوش مصنوعی می‌تواند حملات فیشینگ پیچیده‌ای ایجاد کند که برای فریب کاربران برای افشای اطلاعات حساس یا نصب بدافزار بر روی دستگاه‌هایشان طراحی شده‌اند. همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای ایجاد هویت‌های جعلی و پروفایل‌های رسانه‌های اجتماعی استفاده کرد. از این موارد می توان برای فریب قربانیان برای دسترسی به حساب هایشان استفاده کرد.
  • بات نت ها: هوش مصنوعی را می توان برای ساخت و مدیریت بات نت ها به کار برد. بات نت شبکه ای از دستگاه های آلوده است که می تواند برای انجام حملات هماهنگ علیه یک هدف مورد استفاده قرار گیرد. از بات نت ها می توان برای راه اندازی حملات انکار سرویس توزیع شده و گسترش بدافزار استفاده کرد.

خطرات احتمالی استفاده از هوش مصنوعی برای کشف تقلب چیست؟

استفاده از فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین دارای عوامل خطر خاصی است که می تواند تا حدی با راه حل های هوش مصنوعی قابل توضیح برطرف شود.

خطرات بالقوه هوش مصنوعی در کشف تقلب در زیر مورد بحث قرار گرفته است.

  • الگوریتم‌های مغرضانه: الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر داده‌های آموزشی مغرضانه تکیه دارند. اگر داده های آموزشی حاوی سوگیری باشد، الگوریتم می تواند نتایج نادرستی ایجاد کند.
  • نتایج منفی کاذب یا مثبت کاذب: سیستم های خودکار می توانند به موارد مثبت یا منفی کاذب منجر شوند. مثبت کاذب به این معنی است که تراکنش به اشتباه به عنوان فعالیت مخرب طبقه بندی شده است و منفی کاذب به این معنی است که فعالیت کلاهبرداری نادیده گرفته شده است.
  • عدم شفافیت: تفسیر برخی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است دشوار باشد، و درک اینکه چرا یک تراکنش خاص به‌عنوان تقلب بالقوه برچسب‌گذاری شده است، دشوار است.

هوش مصنوعی قابل توضیح می تواند به غلبه بر عوامل خطر داخلی کمک کند. این اصطلاح به توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌توانند فرآیند تصمیم‌گیری را به گونه‌ای توضیح دهند که انسان بتواند آن را درک کند. در زمینه کشف تقلب، هوش مصنوعی قابل توضیح می‌تواند توضیحات واضح و قابل تفسیری در مورد اینکه چرا یک تراکنش یا فعالیت خاص به‌عنوان بالقوه تقلبی شناسایی شده است، ارائه دهد.

به عنوان مثال، بیانیه مونترال در مورد توسعه مسئولانه هوش مصنوعی، اصول اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی، از جمله شفافیت و توضیح پذیری را تشریح می کند.

مزایای کلیدی استفاده از هوش مصنوعی برای کشف تقلب چیست؟

استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب، فرآیندهای سریع‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر را بدون به خطر انداختن تجربه مشتری ممکن می‌سازد.

مزایای کلیدی عبارتند از:

  • افزایش دقت: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوها و ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنند که تشخیص آنها برای انسان دشوار است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، در طول زمان بهبود می‌یابند و دقت را افزایش می‌دهند.
  • نظارت در زمان واقعی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تراکنش‌های بلادرنگ را زیر نظر داشته باشند تا بتوانند بلافاصله تقلب احتمالی را شناسایی کرده و به آن پاسخ دهند.
  • موارد مثبت کاذب کمتر: یکی از چالش های کشف تقلب، وقوع موارد مثبت کاذب است، که در آن تراکنش های قانونی به اشتباه به عنوان جعلی علامت گذاری می شوند. قابلیت های یادگیری الگوریتم هوش مصنوعی، مثبت کاذب را کاهش می دهد.
  • افزایش کارایی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی کارهای تکراری مانند تأیید تراکنش و تأیید هویت را خودکار می‌کنند و نیاز به مداخله دستی را کاهش می‌دهند.
  • کاهش هزینه ها: تقلب می تواند تأثیر مالی و اعتباری قابل توجهی بر یک سازمان داشته باشد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با کاهش تعداد موارد کلاهبرداری، در پول سازمان‌ها صرفه‌جویی کنند و از اعتبار آن‌ها محافظت کنند.

هوش مصنوعی چگونه می تواند امنیت سایبری را بهبود بخشد؟

فناوری هوش مصنوعی با تقویت رایج‌ترین سیستم‌های امنیت سایبری، نقشی کلیدی در مبارزه با جرایم سایبری ایفا می‌کند.

هوش مصنوعی و ML نقش کلیدی در تشخیص کلاهبرداری آنلاین دارند، جایی که الگوریتم ها فعالیت های جعلی را در تراکنش های آنلاین مانند کارت اعتباری، بانکداری آنلاین و تراکنش های تجارت الکترونیک شناسایی می کنند. این الگوریتم ها را می توان در زمان واقعی برای شناسایی و علامت گذاری فعالیت های مشکوک به کار برد.

هوش مصنوعی و ML در تشخیص تقلب آنلاین و امنیت سایبری

تهدید امنیت سایبری به هر فعالیت، رویداد یا موقعیتی گفته می شود که می تواند به سیستم، شبکه یا داده های رایانه ای آسیب برساند. بر اساس نظرسنجی جهانی جرم و کلاهبرداری اقتصادی در سال ۲۰۲۲، پس از کلاهبرداری از مشتریان، جرایم سایبری دومین نوع رایج تهدیدی است که خدمات مالی با آن مواجه است.

جرایم سایبری به فعالیت های مجرمانه شامل فناوری هایی مانند رایانه، شبکه و اینترنت اشاره دارد. این فعالیت‌ها می‌توانند آسیب‌های مختلفی از جمله ضرر مالی، داده‌های سرقت شده یا از بین رفته و آسیب‌های اعتباری را به همراه داشته باشند. رایج ترین تهدیدات سایبری شامل هک، فیشینگ، سرقت هویت و بدافزار است.

حمله سایبری نوع خاصی از جرایم سایبری است که شامل تلاش عمدی شخص ثالث برای مداخله یا دسترسی غیرمجاز به یک سیستم یا شبکه است.

امنیت سایبری از سیستم ها، شبکه ها و دستگاه های مختلف در برابر حملات مخرب دفاع می کند. یکی از عناصر کلیدی هر سیستم امنیت سایبری، نظارت بر زمان واقعی همه منابع الکترونیکی است. بزرگترین شرکت های نرم افزاری مانند IBM در حال حاضر از فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تقویت راه حل های امنیت سایبری خود استفاده می کنند.

چگونه الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند به شناسایی و جلوگیری از تقلب کمک کنند؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها در مقادیر زیادی از داده‌ها طراحی شده‌اند که می‌توانند برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه از آنها استفاده کنند.

هوش مصنوعی به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها یا درک و پاسخ به زبان انسان. برای تشخیص الگوها و پیش بینی در زمان واقعی طراحی شده است. الگوریتم های هوش مصنوعی اغلب ترکیبی از مدل های مختلف ML هستند.

ML زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است. از الگوریتم‌هایی برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌کند و به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا به طور مستقل یاد بگیرند. هر چه یک الگوریتم ML در معرض داده های بیشتری باشد، عملکرد آن در طول زمان بهتر خواهد بود. دو رویکرد اصلی برای ML یادگیری ماشین نظارت شده (SML) و یادگیری ماشین بدون نظارت (UML) هستند. الگوریتم های SML از داده های برچسب دار برای پیش بینی نتایج استفاده می کنند و الگوریتم های UML الگوهای پنهان در داده ها را کشف می کنند.

به عنوان مثال، الگوریتم SML از داده‌های تراکنش تاریخی با برچسب تقلبی یا غیر متقلبانه استفاده می‌کند که برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی نظارت شده استفاده می‌شود. UML از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی تراکنش‌هایی استفاده می‌کند که بر اساس ویژگی‌های خاص به طور قابل توجهی از هنجار منحرف می‌شوند. مدل‌های UML نیازی به مداخله انسانی ندارند، اما نسبت به SML دقت کمتری دارند.

هوش مصنوعی چگونه می تواند به کشف تقلب کمک کند؟

هوش مصنوعی با شناسایی و پیشگیری از تقلب می تواند نقش مهمی در مدیریت تقلب داشته باشد.

میانگین نرخ زیان جهانی ناشی از تقلب در ۲۰ سال گذشته معادل ۶.۰۵ درصد تولید ناخالص داخلی است. علاوه بر این، شرکت‌ها گزارش می‌دهند که نقض‌های سایبری باعث خسارت مالی معادل ۳ تا ۱۰ درصد درآمد شده است. علاوه بر این، پیش‌بینی می‌شود که ضرر جهانی تقلب دیجیتال بین سال‌های ۲۰۲۳ تا ۲۰۲۷ از ۳۴۳ میلیارد دلار فراتر رود.

با توجه به مقدار تخمینی، ایجاد یک سیستم مدیریت تقلب کارآمد برای هر سازمانی یک مسئله حیاتی است. مدیریت تقلب عبارت است از شناسایی، پیشگیری، کشف و پاسخ به تقلب در یک سازمان.

هوش مصنوعی (AI) نقش کلیدی در مدیریت کلاهبرداری دارد. فناوری‌های هوش مصنوعی مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (ML) می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوها و ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنند که می‌توانند فعالیت‌های متقلبانه را نشان دهند. سیستم‌های مدیریت کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بسیاری از انواع کلاهبرداری از جمله تقلب در پرداخت، سرقت هویت و حملات فیشینگ را شناسایی و از آن جلوگیری کنند. همچنین می‌تواند با الگوها و روندهای جدید کلاهبرداری سازگار شود و از آنها درس بگیرد تا در طول زمان تشخیص را بهبود بخشد.

راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند با سیستم‌های امنیتی دیگر مانند تأیید هویت و بیومتریک ادغام شوند تا رویکرد جامع‌تری برای پیشگیری از تقلب ارائه کنند.

نویسنده: Eleonóra Bassi

به این مطلب چه امتیازی می‌دهید؟

میانگین امتیارها ۱ / ۵. مجموع آرا: ۱

دیدگاهتان را بنویسید

دکمه بازگشت به بالا