Yapay zeka ile üretilmekte olan sahte kimlik dolandırıcılıkta yeni bir tehdit oluşturuyor. Ne gibi önlemler alınmalı sizler için derledik.
Son zamanlarda yapay zeka teknolojisinin gelişimi güzel örnekler verirken kötü örneklerde gün yüzüne çıktı. Hatta kimlik dolandırıcılarına karşı alınan önlemleri atlatmayı amaçlayan yeni bir tehdit yarattığını gördük. OnlyFake gibi yeraltı hizmetler, yapay zeka algoritmalarını kullanarak yüksek kaliteli sahte kimlikler üretmeyi başarıyor. Bu yazıda, yapay zeka ile sahte kimlik üretiminin nasıl yapıldığı, bununla ilişkili riskler ve olası sonuçları ele alıyor olacağız.
Sahte Kimlik Üreten Yapay Zeka Riskli Unsurlar Bulunduruyor
OnlyFake adlı yeraltı hizmeti yapay zekanın karanlık tarafını kullanarak yüksek kalitede sahte kimlikler oluşturuyor. Yayınlanan bir rapora göre; herkes sadece 15 dolara çarpıcı gerçekçilikte anında üretilmiş sahte kimlikleri yapay zekayla elde edebilir. Bu durumda haliyle, çeşitli yasa dışı faaliyetleri kolaylaştırır oluyor.
Orijinal OnlyFake Telegram hesabından yapılan açıklamaya göre; ana müşteriye yönelik platformu kapatılarak sonlandırıldı. Ancak açılan yeni hesapta Photoshop döneminin sona erdiğini iddia ediyorlar. Ayrıca ek olarak, gelişmiş ‘üreteçler’ kullanarak belgeleri toplu olarak üretebileceği konusunda müşterilerini ikna ederek işlemlerine devam ediyor.
Site sahibinin lakabı John Wick olan bunu kullanarak hizmetin bir Excel veri kümesinden yüzlerce belgeyi toplu olarak üretebileceğini dile getiriyor.
Görüntüler o kadar gerçekçi oluyor ki müşterilerin OnlyFake kimliklerini banka hesapları açmak ve kripto hesaplarını yasa dışı yasaklardan kurtarmak için gönderdiklerini belirten bir siber güvenlik araştırmacısından alıntı yaptığını belirtiyor.
Nasıl sahte kimlik yapılıyor?
OnlyFake hizmeti genellikle temel yapay zeka teknolojisini kullanmakta. Hem de büyük bir ustalıkla yapıyor bunu. Jeneratif Karşıtlıklı Ağlar (GAN’lar) kullanımı ile geliştiricilerin sahte üretimleri tespit etmek için oluşturulan birini aldatmaya optimize edilmiş bir sinir ağı tasarlayabileceğinin altını çiziyor.
Her etkileşimle bu uygulama her iki ağ da evrim geçiriyor. Sahteleri tespit etmeyi iyileştirdiği izleniyor. Başka bir yaklaşımı ise; gerçek kimliklerin büyük, iyi düzenlenmiş bir veri kümesiyle eğitilmiş bir difüzyon tabanlı modeliyle eğitebilmek.
Bu modeller, belirli öğelerin geniş veri kümelerinde eğitilerek son derece gerçekçi görüntülerin sentezlenmesinde ustalaştığı söyleniyor. Sahteleri, orijinal belgelerden neredeyse ayırt edilemez hale getiriyor. İnce detayları da çoğaltmayı öğreniyor. Bu da geleneksel sahtekarlık tespit yöntemlerini alt eder duruma getiriyor.
Yorum Yok
