Gian lận thẻ tín dụng gia tăng vì AI?

Gian lận thẻ tín dụng đang gia tăng, và công nghệ AI thực sự có thể góp phần vào xu hướng này theo một số cách:

1. Tạo dữ liệu giả mạo: AI ngày nay có thể tạo ra dữ liệu giả, bao gồm tên, số thẻ tín dụng, địa chỉ, và thậm chí cả chữ ký số. Điều này giúp kẻ gian dễ dàng tạo tài khoản giả và sử dụng để chiếm đoạt tài sản.
2. Deepfake và kỹ thuật lừa đảo nâng cao: AI còn giúp phát triển công nghệ deepfake, từ đó dễ dàng tạo các video, giọng nói giả để lừa đảo và giả mạo danh tính người khác, tạo niềm tin sai lầm trong các giao dịch tài chính.
3. Tấn công mạng tự động hóa: Các hệ thống AI có khả năng tự động hoá các cuộc tấn công như brute force hoặc dò tìm lỗ hổng bảo mật, giúp tăng tốc độ và độ chính xác trong việc truy cập trái phép vào thông tin thẻ tín dụng.
4. AI để vượt qua các hệ thống phòng chống gian lận: Các hệ thống bảo mật cũng dùng AI để phát hiện và ngăn chặn gian lận, nhưng kẻ gian cũng có thể dùng AI để đánh bại các hệ thống này. Ví dụ, họ có thể mô phỏng các hành vi giống người thật, khiến hệ thống khó nhận diện được hoạt động gian lận.
5. Mô phỏng hành vi người dùng: Với khả năng học hỏi từ hành vi người dùng thực, AI có thể giúp kẻ gian tạo ra các giao dịch “giả mạo” giống như các hoạt động tiêu dùng thông thường, khiến hệ thống chống gian lận khó phát hiện hơn. Ví dụ, thay vì mua hàng loạt sản phẩm đắt tiền, AI có thể mô phỏng cách mua sắm nhỏ lẻ để tránh bị phát hiện.
6. Kỹ thuật tấn công bằng máy học: Kẻ gian có thể dùng máy học để phân tích các mẫu giao dịch đã bị chặn và điều chỉnh phương pháp tấn công để qua mặt các hệ thống an ninh. Họ có thể dựa vào lịch sử hành vi tiêu dùng của người bị lấy cắp thông tin để tạo các giao dịch giống thực tế nhất.
7. Botnet thông minh: Kẻ gian còn có thể tạo các botnet sử dụng AI để thực hiện các cuộc tấn công đồng thời, làm khó khăn cho việc phân biệt đâu là giao dịch hợp pháp và đâu là giao dịch gian lận, đặc biệt khi tần suất và mô hình các giao dịch này có vẻ ngẫu nhiên và không đi theo quy tắc nào.
8. Tăng cường tấn công phishing nhờ AI: Các mẫu thư điện tử và tin nhắn phishing ngày càng tinh vi, thường dựa trên các phân tích ngữ cảnh và hành vi người dùng. AI có thể tự động tạo ra các nội dung phishing tùy chỉnh, dùng ngôn ngữ tự nhiên và phân tích ngữ cảnh, nhằm làm tăng khả năng thành công của các cuộc tấn công.

Tuy nhiên, các tổ chức tài chính cũng đang ứng dụng AI một cách hiệu quả để đối phó. Cụ thể:

• Phân tích dữ liệu lớn: AI có khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ và phát hiện các mẫu hành vi bất thường rất nhanh. Các giao dịch có dấu hiệu bất thường được đánh dấu để xem xét ngay lập tức.
• Xác thực hai lớp thông minh: AI giúp tối ưu hóa các quy trình xác thực dựa trên mức độ rủi ro của mỗi giao dịch, giúp người dùng bảo vệ tài khoản mà không ảnh hưởng quá nhiều đến trải nghiệm của họ.
• Nhận diện sinh trắc học và hành vi học: AI giúp tăng cường bảo mật bằng cách nhận diện các đặc điểm sinh trắc học (như khuôn mặt, giọng nói, dấu vân tay) và hành vi (như cách gõ phím), từ đó xác định nhanh chóng nếu có sự bất thường xảy ra.

AI có tiềm năng đóng vai trò then chốt trong cả hai chiều – vừa là công cụ mà kẻ gian có thể lợi dụng để tăng cường khả năng tấn công, vừa là lớp bảo vệ mạnh mẽ mà các tổ chức tài chính có thể dựa vào để ngăn chặn những hành vi gian lận này. Cuộc chạy đua giữa công nghệ AI của kẻ gian và hệ thống phòng vệ của các ngân hàng, tổ chức tài chính sẽ còn tiếp diễn và đòi hỏi các biện pháp ngày càng tinh vi hơn.