چگونه از هوش مصنوعی در کشف تقلب استفاده می شود؟

طی چند سال گذشته فناوری هوش مصنوعی بسیار بر سر زبان‌ها افتاده است. کاربردهای این تکنولوژی از اقتصاد و امور مالی تا جامعه شناسی و علوم انسانی و از برنامه نویسی تا مهندسی را در بر می‌گیرد. در این مقاله قصد داریم به استفاده از هوش مصنوعی در کشف تقلب به عنوان یکی دیگر از کاربردهای این فناوری مهم در دنیا بپردازیم. با فکت کوینز همراه باشید.

چگونه می توان از هوش مصنوعی در کشف تقلب استفاده کرد؟

هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های متقلبانه، نقش مهمی در مدیریت کلاهبرداری‌ها و افزایش امنیت سیستم‌ها ایفا کند.

متوسط نرخ جهانی زیان ناشی از تقلب در دو دهه گذشته 6.05 درصد از تولید ناخالص داخلی را نشان می‌دهد. علاوه بر این، شرکت‌ها گزارش داده‌اند که حملات سایبری موجب خسارت مالی 3 تا 10 درصدی به درآمد آن‌ها شده است. علاوه بر این، پیش‌بینی می‌شود که ضررهای ناشی از تقلب دیجیتال در مقیاس جهانی بین سال‌های 2023 تا 2027 از 343 میلیارد دلار فراتر رود.

با توجه به این مقادیر تخمین زده شده، ایجاد یک سیستم مدیریت تقلب کارآمد برای هر سازمانی یک مسئله حیاتی است. مدیریت تقلب عبارت است از شناسایی، پیشگیری و واکنش نسبت به فعالیت‌های متقلبانه در یک سازمان.

هوش مصنوعی (AI) نقش مهمی در کنترل کلاهبرداری‌ها و کشف تقلب دارد. فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (ML)، می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوها و ناهنجاری‌هایی را که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه باشند، شناسایی کنند.

سیستم‌های مدیریت کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند انواع مختلفی از کلاهبرداری‌ها مانند کلاهبرداری در پرداخت، سرقت هویت یا حملات فیشینگ را شناسایی و از آن جلوگیری کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند با الگوها و ترندهای جدید جعل و کلاهبرداری سازگار شوند، از آن‌ها بیاموزند و در طول زمان قدرت تشخیص خود را بهبود بخشند.

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

بیشتر بخوانید: Fetch.ai چیست؟ ساخت برنامه غیرمتمرکز با هوش مصنوعی!

الگوریتم های یادگیری ماشین چگونه به تشخیص و پیشگیری از تقلب کمک می کنند؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تشخیص الگوهای مبتنی بر حجم زیادی از داده‌ها طراحی شده‌اند که می‌توانند برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه استفاده شوند.

هوش مصنوعی به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که به هوش انسانی نیاز دارند؛ مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها یا درک و پاسخ به زبان انسان. آن‌ها برای تشخیص الگوها و پیش بینی وقایع و اتفاقات آن هم در زمان واقعی (یعنی به صورت زنده) طراحی شده‌اند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی اغلب ترکیبی از مدل‌های مختلف ML هستند.

یادگیری ماشینی یا ML زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. از این الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها استفاده می‌کنند تا سیستم‌ها را قادر به یادگیری مستقل کند. هرچه الگوریتم‌های ML در معرض داده‌های بیشتری قرار گیرند، در طول زمان عملکرد بهتری خواهند داشت. دو رویکرد اصلی ML یادگیری ماشینی نظارت شده (SML) و یادگیری ماشینی بدون نظارت (UML) هستند. الگوریتم‌های SML از داده‌های برچسب‌دار (labeled) برای کمک به پیش‌بینی نتایج استفاده می‌کنند، در حالی که الگوریتم‌های UML الگوهای پنهان (hidden) را در داده‌ها کشف می‌کنند.

به عنوان مثال، الگوریتم‌های SML از داده‌های تاریخی تراکنش با برچسب تقلبی یا حقیقی استفاده می‌کنند که برای آموزش مدل یادگیری ماشینی نظارت شده استفاده می‌شود. UML از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی تراکنش‌هایی استفاده می‌کند که به طور قابل‌توجهی بر اساس ویژگی‌های تعریف شده متفاوت هستند. مدل‌های UML به مداخله انسانی کمتری نیاز دارند، اما نسبت به SML دقت کمتری دارند.

بیشتر بخوانید: بیکاسو بایننس (Bicasso) چیست؟ آشنایی با هوش مصنوعی NFT ساز

هوش مصنوعی چگونه می تواند امنیت سایبری را بهبود بخشد؟

برای استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی در کشف تقلب باید سیستم‌های امنیت سایبری را تقویت کرد. این فناوری نقشی حیاتی در مبارزه با جرایم سایبری دارند.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) نقش مهمی در تشخیص کلاهبرداری‌های آنلاین دارند. جایی که الگوریتم‌های مربوط به فعالیت‌های جعلی را در تراکنش‌های آنلاین، مانند کارت‌های اعتباری، بانکداری آنلاین یا تراکنش‌های تجارت الکترونیک شناسایی می‌کنند. این الگوریتم‌ها را می‌توان به صورت زنده برای شناسایی و علامت گذاری فعالیت‌های مشکوک به کار برد.

تهدید امنیت سایبری به هر فعالیت، رویداد یا موقعیتی گفته می‌شود که می‌تواند به سیستم‌ها، شبکه‌ها یا داده‌های رایانه‌ای آسیب برساند. طبق نظرسنجی جهانی جرایم اقتصادی و تقلب در سال 2022، پس از کلاهبرداری از مشتریان، دومین نوع رایج تهدیدی که خدمات مالی با آن مواجه هستند، جرایم سایبری است.

جرایم سایبری به فعالیت‌های مجرمانه مرتبط با فناوری، مانند رایانه، شبکه یا اینترنت اشاره دارد. این فعالیت‌ها می‌توانند منجر به آسیب‌های مختلفی از جمله ضرر مالی، سرقت یا تخریب داده‌ها و آسیب به شهرت یک شرکت یا سازمان شوند. رایج‌ترین تهدیدات سایبری شامل هک، فیشینگ، سرقت هویت و بدافزار است.

حمله سایبری نوعی خاص از جرایم سایبری است که شامل تلاش عمدی شخص ثالث برای ایجاد اختلال یا دسترسی غیرمجاز به یک سیستم یا شبکه است.

امنیت سایبری از سیستم‌ها، شبکه‌ها و دستگاه‌های مختلف در برابر حملات مخرب دفاع می‌کند. یک عنصر حیاتی سیستم‌های امنیت سایبری، نظارت بر همه‌ی منابع الکترونیکی در هر لحظه است. بزرگ‌ترین شرکت‌های نرم‌افزاری مانند IBM، در حال حاضر از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارتقای راه‌حل‌های امنیت سایبری خود استفاده می‌کنند. همانطور که پیداست، می‌توان به راحتی از هوش مصنوعی در کشف تقلب استفاده کرد.

بیشتر بخوانید: بهترین ابزارهای هوش مصنوعی کدام‌ است؟ معرفی ۱۷ ابزار AI کاربردی

مزایای اصلی استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب چیست؟

استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب می‌تواند منجر به فرآیندی سریع‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر بدون به خطر انداختن تجربه مشتری شود.

مزایای کلیدی این فناوری در ادامه این مقاله مورد بحث قرار گرفته است:

دقت بالا

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل و الگوها و ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنند که تشخیص آنها برای انسان دشوار است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی حتی می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و در طول زمان بهبود یابند و دقت خود را افزایش دهند.

نظارت و کنترل در هر لحظه

با الگوریتم‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند تراکنش‌های لحظه‌ای را نظارت کنند و امکان شناسایی و پاسخ فوری به تلاش‌های احتمالی کلاهبرداران را نیز فراهم کنند.

کاهش تقلب‌های کاذب

یکی از چالش‌های کشف تقلب، وقوع موارد کاذب است. در این موارد تراکنش‌های قانونی به اشتباه به عنوان تقلب شناسایی می‌شوند. یکی از مزیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در کشف تقلب، کاهش موارد شناسایی شده‌ی کاذب است.

افزایش کارایی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند کارهای تکراری مانند بررسی تراکنش‌ها یا تأیید هویت را به صورت خودکار انجام دهند. در نتیجه نیاز به مداخله نیروی انسانی به صورت دستی را کاهش دهند.

کاهش هزینه

فعالیت‌های متقلبانه می‌تواند پیامدهای مالی و اعتباری قابل توجهی برای سازمان‌ها داشته باشد. با کاهش تعداد موارد کلاهبرداری، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در هزینه‌های سازمان‌ها صرفه‌جویی کنند و از اعتبار آن‌ها محافظت کنند.

بیشتر بخوانید: ChatGPT چیست و چه تاثیری بر ارزهای دیجیتال دارد؟

خطرات بالقوه استفاده از هوش مصنوعی در کشف تقلب چیست؟

استفاده از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی دارای خطرات مخصوص به خود است که می‌تواند تا حدی با راه‌حل‌های مربوطه مدیریت شود.

خطرات بالقوه‌ی هوش مصنوعی در کشف تقلب در ادامه‌ی این مطلب مورد بحث قرار گرفته است:

الگوریتم‌های بایاس

الگوریتم‌های هوش مصنوعی به داده‌های آموزشی وابسته هستند که ممکن است دچار سوگیری باشند. اگر داده‌های آموزشی دارای سوگیری یا Bias باشد، الگوریتم ممکن است نتایج نادرستی را ارائه کند.

نتایج مثبت کاذب یا منفی کاذب

سیستم‌های خودکار می‌توانند به موارد مثبت کاذب یا موارد منفی کاذب منجر شوند. مثبت کاذب به این معنی است که یک تراکنش به اشتباه به عنوان مخرب برچسب گذاری می‌شود. از طرف دیگر منفی کاذب به فرایندی اشاره دارد که در آن فعالیت کلاهبردارانه نادیده گرفته می‌شوند.

عدم شفافیت

تفسیر برخی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است دشوار باشد و درک اینکه چرا یک تراکنش خاص به‌عنوان تقلب برچسب‌گذاری شده است، چالش برانگیز است.

هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) می‌تواند به غلبه بر عوامل خطرناک کمک کند. این اصطلاح به توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌توانند فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را به گونه‌ای توضیح دهند که انسان می‌تواند آن را درک کند. در زمینه تشخیص کلاهبرداری، هوش مصنوعی قابل توضیح می‌تواند توضیحات واضح و قابل تفسیری را برای این که چرا یک تراکنش یا فعالیت خاص به‌عنوان بالقوه تقلبی شناسایی شده است، ارائه دهد.

به عنوان مثال، اعلامیه مونترال برای توسعه مسئولانه‌ی هوش مصنوعی و اصول اخلاقی توسعه هوش مصنوعی از جمله شفافیت و توضیح پذیری را تشریح می‌کند.

مجرمان چگونه می توانند از هوش مصنوعی بهره ببرند؟

همان ویژگی‌هایی که هوش مصنوعی را برای مقاصد قانونی ارزشمند می‌کند، می‌تواند آن را به ابزاری قدرتمند برای مجرمان سایبری نیز تبدیل کند.

در این قسمت چند نمونه از حملات بالقوه‌ای وجود دارد که در صورت سوء استفاده مجرمان از هوش مصنوعی ممکن است رخ دهد:

حملات خصمانه

حملات خصمانه نوعی از حملات است که در آن کلاهبرداران تلاش می‌کنند تا سیستم‌‎های هوش مصنوعی را فریب دهند یا دستکاری کنند. به عنوان مثال، کلاهبرداران ممکن است داده‌ها را تغییر داده یا دستکاری کنند تا شناسایی نشوند. همچنین ممکن است الگوریتم را فریب دهند تا فعالیت‌های کلاهبردارانه را به عنوان فعالیت‌های قانونی طبقه بندی کند.

بدافزار

هوش مصنوعی می‌تواند برای ایجاد و توزیع بدافزار طراحی شده برای فرار از شناسایی توسط سیستم‌های امنیتی استفاده شود. بدافزار می‌تواند برای سرقت داده‌های حساس، اختلال در سیستم‌های حیاتی یا انجام حملات علیه سایر اهداف مورد استفاده قرار گیرد.

مهندسی اجتماعی

هوش مصنوعی می‌تواند حملات فیشینگ پیچیده‌ای ایجاد کند. این حملات در جهت فریب کاربران برای افشای اطلاعات حساس یا نصب بدافزار بر روی دستگاه‌هایشان طراحی شده‌اند. همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای ایجاد هویت‌های جعلی و حساب‌های شبکه‌های اجتماعی استفاده کرد که می‌تواند برای فریب کاربران و دسترسی به حساب‌های آن‌ها استفاده شود.

بات‌نت‌ها

هوش مصنوعی می‌تواند برای ساخت و مدیریت بات‌نت‌ها استفاده شود. بات‌نت‌ها شبکه‌هایی از دستگاه‌های آلوده هستند که می‌توانند برای انجام حملات هماهنگ علیه اهداف مد نظر مورد استفاده قرار گیرند. از بات‌نت‌ها می‌توان برای راه اندازی حملات انکار سرویس توزیع شده (DDoS) و گسترش بدافزار استفاده کرد.

بیشتر بخوانید: حمله دیداس (DDoS) چیست؟

نقش هوش مصنوعی در پیشگیری از جرایم چیست؟

چندین راه حل برای پیشگیری از جرایم با کمک فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارد. با این حال، تعدادی از آن‌ها نگرانی‌های اخلاقی را در دل خود مطرح می‌کنند.

می‌توان با تجزیه و تحلیل داده‌هایی که ممکن است نشان دهنده فعالیت مجرمانه باشد از هوش مصنوعی در پیشگیری از جرایم استفاده کرد. یکی از نمونه‌ راه‌حل‌های موجود، سیستم PredPol است. این سیستم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی مربوط به جرایم و شناسایی الگوها در زمان و مکان وقوع تقلب و کلاهبرداری استفاده می‌کند. بر اساس این الگوها، سیستم «نقاط حساس پیش‌بینی» را تولید می‌کند که نشان می‌دهد احتمال وقوع جرایم در آینده در کجا بیشتر است.

یک مثال شناخته شده از پیشگیری از تقلب در تراکنش‌های بلاک چین، چین اَنِلایسیس (Chainalysis) است. این شرکت از الگوریتم‌های یادگیری ماشینd برای رصد و تجزیه و تحلیل جریان تراکنش‌های ارز دیجیتال در شبکه‌های مختلف بلاک چین استفاده می‌کند. با تجزیه و تحلیل الگوهای این تراکنش‌ها، کارشناسان می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کنند. همچنین می‌توانند جریان دارایی‌ها را در آدرس‌ها و حساب‌های مختلف پیگیری کنند.

مثالی از استفاده دولت ها از هوش مصنوعی در کشف تقلب

سیستم پیشگیری از جرم چین نمونه بحث برانگیزی از راه حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. این سیستم بر سه رکن متکی است:

1. ابزارهای تشخیص چهره به مقامات کمک می‌کنند تا مجرمان مشکوک را شناسایی کنند.
2. ابزارهای مربوط به بیگ دیتا به پلیس اجازه می‌دهد تا داده‌های رفتاری را برای شناسایی فعالیت‌های مجرمانه تجزیه و تحلیل کند.
3. ابزار یادگیری ماشینی از ایجاد دیتابیسی که هر شهروند را درگیر می‌کند پشتیبانی می‌کند.

نتیجه‌ی این فناوری یک سیستم رتبه بندی گسترده مبتنی بر داده است که افراد مشکوک را بر اساس سیگنال‌های رفتاری شناسایی می‌کند.

ذکر این نکته مهم است که هوش مصنوعی در پیشگیری از جرایم دارای محدودیت‌های متعددی است و نگرانی‌های جدی اخلاقی و حفظ حریم خصوصی را به وجود می‌آورد. بحث های زیادی در مورد دقت و سوگیری برخی از این سیستم‌ها در این مورد وجود دارد. مطمئن شدن از طراحی و استفاده مسئولانه از این سیستم‌ها، با تدابیر مناسب برای حفاظت از حقوق شهروندی و جلوگیری از سوء استفاده، بسیار مهم است.

نقش هوش مصنوعی در کشف تقلب هایی که پیش از این اتفاق افتاده است چیست؟

ویژگی‌های پردازش کارآمد داده و تشخیص الگو نیز می‌تواند از ویژگی‌های ارزشمند هوش مصنوعی در مورد تحقیقات پزشکی قانونی باشد.

تحقیقات پزشکی قانونی روش علمی تحقیق در پرونده‌های جنایی است. این شامل جمع آوری و تجزیه و تحلیل انواع داده‌ها و شواهد مربوط به پرونده است. ماهیت داده‌ها اغلب پیچیده است و به شکل متون، تصاویر یا ویدئوها می‌باشد. هوش مصنوعی می‌تواند به مدیریت موثر داده‌ها و انجام متا آنالیز در طول تحقیق کمک کند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای تشخیص الگوهای موجود در داده‌ها، مانند دست خط، اثر انگشت یا چهره آموزش داد. می‌توان از آن‌ها برای تجزیه و تحلیل زبان نوشتاری یا گفتاری مانند ایمیل‌ها و پیام‌های متنی و همچنین تصاویر و فیلم‌ها برای شناسایی اشیا، افراد و رویدادها استفاده کرد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به تحقیق در مورد مجرمان و تعقیب آن‌ها کمک کند. برای مثال، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (predictive modeling) نوعی فناوری هوش مصنوعی است. این فناوری می‌تواند از داده‌های تاریخی برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی کننده‌ برای کمک به اجرای قانون در مورد پیش‌بینی و پیشگیری از جنایات آینده استفاده کند.

برای ارزیابی داده‌های جرم و جنایت و مشخص کردن مناطقی که احتمال بیشتری برای تجربه فعالیت‎های مجرمانه دارند، ادارات پلیس در برخی شهرها می‌توانند از الگوریتم‌های پیش‌بینی کننده استفاده کنند. این فناوری پلیس را قادر می‌سازد تا منابع را با مهارت بیشتری تخصیص دهند و جلوی جنایت را بگیرند. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌تواند برای شناسایی افراد در معرض خطر ارتکاب جرم استفاده شود و به مجریان قانون اجازه دهد قبل از وقوع هر گونه فعالیت مجرمانه مداخله کنند.

کلام آخر

در این مقاله به نقش هوش مصنوعی در کشف تقلب در حوزه‌های مختلف پرداختیم. همچنین بررسی کردیم که این فناوری چه مزایا و چه معایبی دارد. محدودیت‌های دنیای تکنولوژی در تناسب با حقوق شهروندی را نیز مورد بررسی قرار دادیم. با این حال نمی‌توان از این نکته چشم پوشی کرد که استفاده از هوش مصنوعی به زودی بسیار بیش‌تر از حال حاضر خواهد شد. نظر شما در مورد این فناوری چیست؟ دیدگاهتان را با ما در میان بگذارید.

سوالات متداول