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Si las preocupaciones de los proveedores de biometr\u00eda e identidad digital sobre el riesgo de fraude y la importancia de la seguridad de los datos parecen exageradas, considere estos datos del Informe del Estado del Fraude Omnicanal 2024 de TransUnion, publicado hoy: desde 2020 hasta 2023, las brechas de datos en los EE. UU. aumentaron en un 157 por ciento, y uno de cada siete cuentas digitales reci\u00e9n creadas se sospecha fraudulentas, dejando expuestos $3.1 mil millones a ataques de fraude de identidad sint\u00e9tica.<\/p>\n
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Mostrando un salto del 14 por ciento a\u00f1o tras a\u00f1o, el fraude de identidad sint\u00e9tica y las identidades fabricadas o robadas est\u00e1n teniendo impactos importantes en las industrias de retail, viajes y videojuegos, entre otras, dice un comunicado de prensa sobre el informe. La tendencia muestra a los estafadores intentando secuestrar transacciones m\u00e1s temprano en el proceso de registro de cuentas, originaci\u00f3n de pr\u00e9stamos y otros procesos de incorporaci\u00f3n y registro. “Esta fase temprana del fraude de nuevas cuentas puede representar un cambio de paradigma entre los estafadores”, dice Steve Yin, vicepresidente senior y jefe global de soluciones de fraude en TransUnion. “En lugar de usar t\u00e1cticas tradicionales para acceder y comprometer cuentas existentes, est\u00e1n optando cada vez m\u00e1s por crear nuevas cuentas que puedan controlar por s\u00ed mismos.”<\/p>\n
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Si alguien duda de la veracidad de un informe de la industria, Interpol quisiera decir algo. La organizaci\u00f3n policial criminal internacional ha publicado una evaluaci\u00f3n sobre el fraude financiero global que muestra c\u00f3mo la tecnolog\u00eda facilita el crecimiento y la sofisticaci\u00f3n del crimen organizado. En un comunicado, Interpol dice que la IA generativa, los modelos de lenguaje grande y las criptomonedas son algunas de las tecnolog\u00edas que han reducido los obst\u00e1culos financieros y t\u00e9cnicos para acceder a herramientas sofisticadas para el fraude.<\/p>\n
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El Secretario General J\u00fcrgen Stock califica el resultado como “una epidemia en el crecimiento del fraude financiero, llevando a individuos, a menudo personas vulnerables, y empresas a ser defraudadas a una escala masiva y global”.<\/p>\n
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“Con el desarrollo de la IA y las criptomonedas”, dice Stock, “la situaci\u00f3n solo empeorar\u00e1 sin una acci\u00f3n urgente.”<\/p>\n
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Los tipos dominantes de fraude var\u00edan entre continentes. Un esquema nuevo, llamado de manera bastante agresiva fraude de “corte de cerdos”, actualmente en aumento en Asia, \u00c1frica y Europa, combina estafas de romance en l\u00ednea y estafas de inversi\u00f3n con criptomonedas para un proceso criminal que imita el engorde de un cerdo para el sacrificio.<\/p>\n
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En lo que r\u00e1pidamente se est\u00e1 convirtiendo en una tendencia com\u00fan, la tasa de desarrollo tecnol\u00f3gico contin\u00faa superando las respuestas defensivas adecuadas. La IA generativa ha alcanzado un punto de inflexi\u00f3n en el que acceder a las herramientas para crear una identificaci\u00f3n falsa es tan simple como abrir un generador de im\u00e1genes IA y emitir una solicitud. Seg\u00fan un art\u00edculo de Tatiana Walk-Morris en Dark Reading, el Centro de Servicios Financieros de Deloitte dice que el fraude de identidad sint\u00e9tica podr\u00eda llevar a p\u00e9rdidas de $23 mil millones para 2030.<\/p>\n
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Ari Jacoby, CEO de la herramienta de detecci\u00f3n de fraude impulsada por IA Deduce, dice que la IA generativa “aplastar\u00e1” las defensas existentes contra las identificaciones falsificadas. “Si quieres usar esos datos que ya existen para casi todos para crear una selfie, eso no es dif\u00edcil”, dice Jacoby. “Hay un enorme grupo de malos, malas personas all\u00ed afuera, que ahora est\u00e1n armamentizando este tipo de inteligencia artificial para acelerar el ritmo al que pueden cometer cr\u00edmenes. Eso es el extremo inferior del espectro.<\/p>\n
Imagina lo que est\u00e1 sucediendo en el extremo superior del espectro con el crimen organizado y enormes recursos financieros.”<\/p>\n
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\u00bfQu\u00e9 hacer? Usar tecnolog\u00eda para combatir la tecnolog\u00eda es una opci\u00f3n popular: IA y an\u00e1lisis de comportamiento pueden desplegarse para distinguir entre clientes reales y sint\u00e9ticos. Avances en biometr\u00eda, verificaci\u00f3n de identidad y tecnolog\u00eda de autenticaci\u00f3n son \u00fatiles. En resumen, existen soluciones, pero importa de d\u00f3nde provienen.<\/p>\n
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Grandes nombres reconocen el problema. Google Cloud ha anunciado una asociaci\u00f3n con BioCatch para extender los esfuerzos de prevenci\u00f3n de fraude a nuevos mercados en expansi\u00f3n, particularmente en el Sudeste Asi\u00e1tico. Seg\u00fan un comunicado, BioCatch y Google Cloud apoyar\u00e1n a instituciones financieras en la regi\u00f3n de APAC, que enfrenta un r\u00e1pido crecimiento en el cibercrimen financiero y, en palabras de Richard Booth de BioCatch APAC, \u201ct\u00e1cticas de ingenier\u00eda social sofisticadas que han demostrado ser dif\u00edciles de contrarrestar en tiempo real con controles de seguridad heredados.\u201d<\/p>\n
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Un comunicado de Mastercard dice que tambi\u00e9n tiene un nuevo acuerdo centrado en el fraude, este con la plataforma de pagos Network International, que ofrecer\u00e1 la plataforma de prevenci\u00f3n de fraude impulsada por IA de Mastercard, Brighterion, a m\u00e1s de 60.000 comerciantes en \u00c1frica y el Medio Oriente. Brighterion utiliza algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico continuamente actualizados para monitorear transacciones en busca de cumplimiento, para combatir lo que los representantes de la compa\u00f1\u00eda llaman la r\u00e1pida evoluci\u00f3n de las amenazas cibern\u00e9ticas. Mastercard ofrece biometr\u00eda de comportamiento a trav\u00e9s de su subsidiaria NuData.<\/p>\n
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Las startups tambi\u00e9n est\u00e1n agregando biometr\u00eda de comportamiento para prevenir el fraude, con Darwinium, con sede en San Francisco, uni\u00e9ndose al mercado esta semana. Darwinium agreg\u00f3 firmas digitales basadas en biometr\u00eda de comportamiento a su software de confianza en l\u00ednea. Las firmas de comportamiento se combinan con firmas de dispositivo para lo que Darwinium llama \u201cADN Digital\u201d.<\/p>\n
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Un mensaje clave en la discusi\u00f3n sobre c\u00f3mo proteger a las empresas contra la IA generativa, deepfakes y otros vectores de fraude financiero se centra en la diligencia y la adaptabilidad. Aprendizaje continuo, detecci\u00f3n de amenazas en tiempo real y sistemas biom\u00e9tricos asistidos por IA son necesarios para asegurar que la evoluci\u00f3n en la prevenci\u00f3n coincida con la evoluci\u00f3n en el riesgo.<\/p>\n
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Sin embargo, hay una dura verdad que enfrentar, seg\u00fan Matt Miller, principal de servicios de ciberseguridad en KPMG EE. UU. \u201cIncumbe a las instituciones que est\u00e1n proporcionando esta tecnolog\u00eda no solo entenderlas\u201d, dice, \u201csino realmente comprender los riesgos asociados con ellas y poder educar sobre el uso adecuado y tambi\u00e9n poder controlar sus propias plataformas.\u201d<\/p>\n
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En otras palabras, no importa cu\u00e1n h\u00e1bil se vuelva la industria en la defensa, hay una responsabilidad en aquellos que desarrollan tecnolog\u00eda de IA para ayudar a mitigar los riesgos que est\u00e1n creando, algo en lo que los empresarios tecnol\u00f3gicos, lamentablemente, hasta ahora no han sido muy buenos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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