Тушим огонь огнем: телекоммуникационные компании должны бороться с ИИ-мошенниками с помощью собственной стратегии ИИ (Форум читателей)

Телекоммуникационная отрасль и американцы по всей стране продолжают подвергаться наводнению звонков от роботов — за последние 12 месяцев было совершено 77 миллиардов нежелательных звонков от роботов. Робозвонки подорвали доверие потребителей к голосовым звонкам до такой степени, что 68% американцев теперь отказываются отвечать на звонки с неизвестных номеров.

Кроме того, злоумышленники, стоящие за вызовами роботов, недавно включили искусственный интеллект (ИИ) в свои схемы. По данным недавнего опроса Transaction Network Services (TNS), две трети американцев в настоящее время обеспокоены генерируемыми искусственным интеллектом глубокими фейковыми звонками роботов, которые имитируют голос любимого человека с целью выманить у них деньги. Эти опасения последовали за несколькими недавними сообщениями о фальшивых мошенничествах с похищением людей с помощью искусственного интеллекта, когда американцы слышат клонированные с помощью искусственного интеллекта голоса членов семей, терпящих бедствие.

Федеральная комиссия по связи и политики признают, что это только начало. Искусственный интеллект продемонстрировал неограниченный потенциал как добра, так и вреда. В июле 2023 года мне представилась возможность принять участие в семинаре FCC, на котором я рассказал, как искусственный интеллект повлияет на борьбу с незаконными роботизированными звонками и робототекстами. По сути, как искусственный интеллект может помочь тушить огонь огнем.

Телекоммуникационные компании и технологические лидеры инвестируют и используют технологии и инструменты искусственного интеллекта для борьбы с мошенниками, вызывающими роботов. Тем не менее, существует несколько стратегий, которые следует рассмотреть, чтобы гарантировать, что ИИ усилит уже предпринимаемые усилия по защите абонентов от мошенников, включая STIR/SHAKEN, расширенную аналитику вызовов, надежное правоприменение и инновации операторов связи.

Существует два основных типа алгоритмов искусственного интеллекта, которые используются в телекоммуникационной отрасли: дискриминационный ИИ, включающий прогнозные модели, а также генеративный ИИ.

Злоумышленники — это те, кто в основном использует генеративный искусственный интеллект. Это помогает создавать реалистичные мошеннические схемы, имитирующие голоса членов семьи отдельных лиц. Робозвонящие также используют генеративный искусственный интеллект для усиления своих фишинговых атак и других возможностей выдачи себя за другое лицо, например злоумышленников, выдающих себя за организации здравоохранения, фирмы, предоставляющие финансовые услуги, или даже компании розничной торговли.

Чтобы бороться с ними, телекоммуникационная отрасль обратилась к дискриминационному и прогнозирующему искусственному интеллекту. Дискриминационный — это широко используемый алгоритм, который идентифицирует закономерности и отличает законные вызовы от спама. Последовательно настраивая эти алгоритмы, операторы связи сокращают количество ложных спам-положительных результатов и более эффективно распознают автоматические вызовы. Прогнозирующий ИИ идет на шаг дальше, анализируя поведение злоумышленников, стоящих за спам-звонками, и предлагает ценную информацию о том, какую тактику злоумышленники могут применить в следующий раз.

30 июня 2023 года ознаменовало собой третий и последний срок, установленный Федеральной комиссией по связи для поставщиков услуг по внедрению STIR/SHAKEN, при этом требования теперь распространяются на все сети поставщиков голосовых услуг на базе IP. По мере того, как STIR/SHAKEN переходит от фазы развертывания к полностью эксплуатационному обслуживанию, ИИ может усилить и ускорить воздействие этой структуры.

STIR/SHAKEN — это цифровая сертификация, которая обеспечивает безопасность номера телефонного звонка путем аутентификации идентификатора вызывающего абонента в точке начала звонка. Это сыграло значительную роль в уменьшении количества нежелательных звонков роботов. Телекоммуникационная отрасль использует свои каналы данных, чтобы лучше понять, являются ли номера законными или это звонки роботов и спам.

Недавно отрасль попыталась внедрить искусственный интеллект в STIR/SHAKEN с помощью методов обработки данных, называемых кластеризацией и деревьями решений, которые TNS имеет опыт использования.

Он работает на основе алгоритмических подходов, которые обновляются каждый день и имеют возможности самообучения. Они могут анализировать звонки, произошедшие в течение 24 часов, и в считанные секунды выявлять нежелательные звонки от злоумышленников.

Эти алгоритмы кластеризации и дерева решений являются чрезвычайно зрелыми и являются примером использования в телекоммуникационной отрасли приложений искусственного интеллекта для борьбы с злоумышленниками, но многое еще впереди.

Новые приложения искусственного интеллекта открываются и разрабатываются каждый день. Должен быть правильный баланс между желательными и практическими задачами, и, как уже упоминалось ранее, использование искусственного интеллекта с STIR/SHAKEN предлагает вариант использования с ранней окупаемостью инвестиций.