近年來生成式人工智能技術迅猛發展，由此衍生的深度偽造 (Deepfake) 欺詐也愈發盛行，技術門檻的降低、生成效果的逼真、多樣化的應用場景與檢測難度的增加，讓欺詐者們紛紛投向深度偽造欺詐。由此衍生的欺詐泛濫已經給全球范圍內各行業市場帶來嚴重挑戰。

根據相關數據統計顯示，深度偽造欺詐攻擊在2023年增加了3000%，全球深度偽造欺詐事件在過去幾年呈現激增之勢，尤其是在北美、亞太地區、中東和非洲以及拉丁美洲等地。其中基于深度偽造技術最常見的欺詐手段-合成身份欺詐在2023年的發生幾率幾乎是2021年的2倍之多。根據德勤的報告預測，到2030年單美國一個國家因合成身份欺詐就將至少造成230億美元的損失。另據數據報道顯示，26%的小型公司與38%的大型公司在過去一年中均遭遇過深度偽造欺詐，這些攻擊形式多樣，主要包括偽造視頻和語音，用于身份盜竊和金融詐騙等目的。

全球范圍內，截至2022年包括合成身份欺詐在內的身份欺詐總成本超過了200億美元，這對全球企業構成了重大且日益增長的威脅以及巨大的經濟負擔，并且隨著欺詐技術的進步，預計損失還會進一步增加，因此改進安全措施和欺詐檢測技術迫在眉睫。

什么是深度偽造？

深度偽造是指經過操縱或合成的媒體，通過使用人工智能和機器學習算法來創建令人信服的虛假內容。這些復雜的技術使犯罪分子能夠將一個人的臉部疊加到另一個人身體上，或者改變他們的面部表情、聲音或手勢。由此捏造出來的內容高度真實，通常很難與真實的錄音或圖像區分。文本、圖像、音頻、視頻等各類內容都成為了深度偽造的對象。以深度偽造視頻為例，視頻圖像主要基于生成對抗網絡(GAN)生成，通過訓練大量的面部圖像數據，模型可以學習面部特征之間的潛在關系，進而生成與真實面部特征高度相似的虛假面部特征。隨著技術的演進，創建深度偽造視頻的成本越來越低，所需的訓練時間越來越少，生成的視頻質量也越來越高，更加難以辨別和檢測。

與此同時，很多平臺提供了Deepfake類的制作工具，個人用戶可以更輕松地生成違規內容，例如在GitHub上就有數千個與“深度偽造”技術相關的存儲庫。不法分子只需使用現成的偽造工具結合模擬器和特定軟件，就能繞過傳統的防護檢測，滲透到線上會議、社交網絡和工作流程中。由于沒有數字痕跡和IP地址等信息，導致追蹤系統很難察覺。這些欺詐行為可以由機器人自動發起，配合虛假賬戶、暗網分發等方式形成復雜的攻擊網絡。

全球金融科技市場深度偽造欺詐現狀與場景

深度偽造技術的快速發展正給全球帶來一系列復雜的欺詐問題。深度偽造利用人工智能和深度學習技術，生成高度逼真的圖像、音頻和視頻，使得辨別真假變得越來越困難。這種技術被廣泛應用于制造虛假新聞、誹謗和身份盜用等領域。例如，偽造的領導人演講視頻或虛假的商業高管聲明可能會導致重大經濟損失和社會動蕩。

目前，深度偽造欺詐已成為全球范圍內的重要安全問題。政府、企業和個人都面臨著防范深度偽造攻擊的巨大挑戰。各國政府和科技公司正在積極開發檢測和防御技術，以應對深度偽造帶來的威脅。同時，法律和監管措施也在不斷完善，以追究利用深度偽造技術進行欺詐行為的法律責任。盡管如此，隨著技術的不斷進步，深度偽造的欺騙性和危害性也在不斷提高，全球范圍內的協作和持續創新是應對這一問題的關鍵。

深度偽造欺詐在金融科技領域的常見應用包括：身份盜用與詐騙犯罪分子利用深度偽造技術生成高度逼真的偽造視頻和音頻，冒充高管或客戶進行詐騙。近期最著名的案例就是2024年2月公開報道發生在香港的跨國公司2億港幣AI詐騙案，欺詐者利用企業高管公開視頻與音頻合成了令人信服的“數字人”，利用視頻電話會議指示香港辦事處員工進行轉賬操作，造成重大損失。此外，深度偽造還可以用于制作偽造的客戶身份驗證視頻，欺騙金融機構的身份驗證系統，從而進行非法賬戶操作或資金轉移。

虛假信息傳播

深度偽造技術被用來制造虛假的財經新聞和市場傳聞，影響股票市場和加密貨幣市場的波動。例如，偽造的公司高管視頻聲明可能會誤導投資者，導致股價劇烈波動，給市場帶來不穩定性和潛在的金融損失。

社交工程攻擊

深度偽造技術在社交工程攻擊中的應用也日益增多。犯罪分子利用偽造的視頻或音頻，假冒客戶或同事，與金融機構的員工建立信任關系，進而誘騙他們泄露機密信息或執行欺詐性交易。

重點聚焦：合成身份欺詐，深度偽造“最落地”與“應用最普遍”的欺詐手段

與身份盜用與詐騙直接關聯的合成身份欺詐是利用深度偽造技術實施欺詐行為的重災區，值得重點關注。在一些金融科技領域新興經濟體國家，如東南亞的印尼、菲律賓以及北美地區的墨西哥，由于傳統金融服務覆蓋率不足、非銀行類金融企業提供的服務迅速發展，而這些國家地區居民基礎信息數據采集與存儲不完善的現狀，對金融服務反欺詐工作的開展形成了一定阻礙，也給犯罪分子提供了可乘之機，如何精準防范深度偽造技術帶來的欺詐橫行現狀，是這些地區企業與用戶關注的熱點。

在印尼、墨西哥金融科技市場，AI換臉欺詐行為頻發；而在菲律賓與墨西哥市場，由于這些國家居民證件復雜多樣，例如墨西哥居民持有選民證、CURP、護照、駕照、社會保障卡等，而證件造假類型五花八門，包括翻拍、彩色打印、黑白打印、人臉篡改、文字篡改等，同時AI生成式技術增強了犯罪分子證件造假與盜用的能力，這也增加了數字身份驗證方式反欺詐的難度。

合成身份欺詐包括使用真實和虛假信息的混合，或者來自不同個人的真實信息的組合，來創建一個新的虛假身份。一旦合成身份被建立，欺詐者就可以用它來申請信用卡、貸款等金融服務，或者制造大量虛假身份攻擊在線平臺，例如薅羊毛、發表不當評論。由于身份是虛構的，因此機構很難檢測和防止合成身份欺詐。據麥肯錫相關研報稱，利用“合成身份”犯罪在2023年以來迅速增長，合成身份欺詐已成為增長最快的金融犯罪形式之一。

欺詐領域的黑暗“藤壺”，在多行業肆虐的合成身份欺詐

AI換臉、偽造證件欺詐等合成身份欺詐行為在金融科技、跨境電商、直播社交、跨境支付等行業中也頻繁發生，具體體現在用戶拉新和注冊，以及資金交易往來環節。例如在金融科技行業，AI換臉技術使得犯罪分子能夠輕易偽造身份進行注冊，騙取新用戶獎勵和推廣獎金，這無疑增加了金融科技公司的獲客成本和風險。而偽造證件和AI生成的虛假視頻會繞過KYC（了解客戶）流程，導致虛假賬戶的大量增加。虛假賬戶不僅擾亂市場秩序，還可能用于后續的金融欺詐活動。而在資金交易往來層面，欺詐者可以利用偽造身份進行欺詐交易，盜取資金或進行洗錢活動。金融科技公司必須投入大量資源監控和檢測可疑交易行為；同時偽造的身份可能導致不良貸款和信用欺詐，增加金融機構的信用風險和經濟損失。

而在跨境電商行業，AI換臉和偽造證件可以創建大量虛假賬戶，利用平臺上對新用戶的注冊獎勵和優惠政策進行漏洞欺詐。這不僅增加了運營成本，還可能影響平臺的聲譽和用戶信任，，進而影響平臺的用戶增長和品牌形象。在資金交易往來上，偽造證件和虛假身份信息可能用于支付欺詐，導致企業受到資金損失和客戶投訴爭議；同時犯罪分子可能利用虛假身份進行退款和退貨欺詐，增加企業的運營負擔和經濟損失。

當下全球范圍內都異?；馃岬闹辈ド缃恍袠I，依然存在合成身份欺詐的身影。在用戶拉新和注冊上，AI換臉技術使得創建虛假用戶和機器人賬號變得容易，擾亂平臺的社區生態，影響真實用戶的體驗和參與度；虛假賬戶可能用于欺詐活動，如虛假打賞、將直播間觀眾導流到其他平臺施行詐騙等，損害平臺和用戶的利益。在資金層面，偽造身份可以通過直播間進行洗錢操作，給平臺帶來財務風險和監管挑戰。平臺需要加強對資金流動的監控和審核；這些偽造賬戶和身份同時還可能用于發布虛假廣告和推廣，欺騙其他用戶，損害平臺的公信力和用戶體驗。

跨境支付領域也同樣避不開合成身份欺詐的侵擾。AI換臉和偽造證件使得跨境支付平臺在驗證新用戶身份時面臨巨大挑戰，增加了注冊過程的復雜性和成本；虛假身份導致了大量虛假注冊，擾亂平臺運營，增加合規風險?？缇持Ц兑再Y金交易為主體，犯罪分子可以利用虛假身份進行欺詐交易和洗錢活動，給跨境支付平臺帶來巨大的監管壓力和財務風險。平臺需要投入大量資源進行反欺詐和反洗錢監控；跨境支付涉及不同國家的法律法規，虛假身份和欺詐行為可能導致平臺違反合規要求，面臨法律和罰款風險。因此這一行業對解決合成身份欺詐的影響有著巨大需求。

迎接深度偽造挑戰，ADVANCE.AI助力出海企業防范欺詐

針對深度偽造技術下合成身份欺詐為企業用戶造成的困擾，ADVANCE.AI 著眼于客戶痛點，專注于技術創新，為出海企業提供了精準防范深度偽造欺詐的解決方案。“數字身份驗證(E-KYC)”解決方案專為海外客戶定制，包括證件質量檢測（IQA）、證件識別（ID OCR）、假證檢測、活體檢測、人臉比對、人臉搜索、身份驗證等功能。

真實人臉與真實身份證件對金融科技、跨境電商、直播社交、跨境支付等行業防范欺詐攻擊起到很關鍵的作用。下文主要從假證識別和活體攻擊兩方面講解 ADVANCE.AI 用于防范合成身份欺詐的數字身份驗證解決方案產品。

假證識別

根據ADVANCE.AI數據統計，假身份證件在印尼、菲律賓和墨西哥市場的存在占比均在4-5%，存在形式以翻拍和打印為主。高質量的假證很難通過肉眼識別，這妨礙了企業的效率和工作有效性，假證帶來的運營成本和潛在欺詐風險都很高。

ADVANCE.AI的KYC（了解用戶）產品通過多維度信息驗證，能夠可靠識別用戶身份的真實性，例如數字身份驗證產品下的“ID Forgery Detection （假證檢測）全自動解決方案”支持識別多國不同證件類型，輕松解決假證識別問題。其中支持識別假證類型包括屏幕翻拍、黑白復印、彩色打印、人臉篡改、文字篡改等，大量減少企業繁瑣審核工作和不確定的違約風險，確保眾多類型的偽造證件都能被ADVANCE.AI智能的機器學習模型準確快速檢測到。

活體攻擊

在金融科技領域，活體攻擊（Liveness Attack）指的是利用技術手段欺騙生物識別系統，使其認為虛假的或模擬的生物特征是真實的活體人類特征。這種攻擊的目標是繞過生物識別驗證，如面部識別、指紋識別或語音識別，從而進行身份冒充和欺詐活動。具體來說，活體攻擊通常包括：注入攻擊、屏幕攻擊、面具攻擊、AIGC人臉等幾種形式。根據ADVANCE.AI數據統計，以印尼市場為例，屏幕攻擊是最主要的攻擊方式，占比73.94%，其次隨著深度偽造欺詐技術的不斷提升，AIGC人臉合成以及注入式攻擊的比例正在逐步提高。

金融科技企業通常依賴生物識別技術進行用戶身份驗證和欺詐防范，但活體攻擊的出現大大增加了生物識別系統被欺騙的風險，因此許多金融科技企業尋求采用更先進的活體檢測技術，以確保驗證的對象是真正的活體人類，而不是模擬或者偽造的生物特征。這些技術包括基于運動、紋理與光學的活體檢測以及多因素驗證在內的技術手段，而ADVANCE.AI的活體檢測解決方案在這些基礎之上，提供了3D活體檢測產品，相較傳統的2D活體檢測手段，這一版本更適用于防范深度偽造欺詐，擁有更強的交互性，攻擊攔截率高達99.95%，其對靜態攻擊（如圖片翻拍、紙張面具、圖片打?。┯蟹浅：玫姆烙Ч?。

ADVANCE.AI的活體檢測產品通過結合人臉識別和活體驗證技術，能夠準確判斷用戶身份的真實性，有效防范AI換臉等欺詐手段。無論是在用戶注冊、登錄還是交易過程中，活體檢測產品都能為企業提供可靠的身份驗證服務，確保交易的安全可靠。

未來ADVANCE.AI還將持續對假證識別與活體檢測產品進行升級，尤其是在“復雜活體攻擊的檢測”和“多維度風控策略”上下功夫，以應對深度偽造欺詐的快速變化帶來的風險。

深耕反欺詐多年，ADVANCE.AI為出海企業保駕護航

作為全球領先的數字身份驗證服務公司， ADVANCE.AI 為企業提供先進的深度偽造檢測解決方案，以有效降低風險。通過結合先進的人工智能算法、機器學習模型、成熟的業務知識和落地經驗，ADVANCE.AI 使企業能夠驗證用戶身份并防范與深度偽造相關的欺詐。

ADVANCE.AI 一直致力于走在技術進步的最前沿，不斷增強自身產品對Deepfake深度偽造的檢測能力。通過與 ADVANCE.AI 合作，企業客戶可以對用戶身份真實性進行可靠驗證，并保護自己免受不斷變化的威脅環境的影響。我們相信，借助ADVANCE.AI 的技術力量，出海企業能夠更加輕松地應對深度偽造欺詐的挑戰并贏得市場。

審核編輯 黃宇