细思极恐,AI“花式诈骗”的N种方式

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  来源:脑极体(ID:unity007)

  最近关于AI的负面新闻真是很重多。全部都会“合成老板声音骗走173万”,我希望“过度派发信息侵犯学生隐私”……作为有2个多多长期关注AI进展的科技媒体,让我们一边替AI着急,一并又真是心里的另一只靴子落了地——“该来的总会来”。

  在很长一段时间内,让我们更我应该 将目光聚焦在AI的技术进步上。比如“AI语音合成”,相关的新闻让我们一定也看多却说了,“聊天App推出变声成明星功能”,“仅用1分钟AI就能模仿也许话”,“谷歌语音克隆qq好友好友实现友情的励志的话 表达”等等,无不伴随着对技术的乐观期盼,相关技术成果也被研究者们慷慨地分享在开源平台上。形势一片大好中,这次“AI语音诈骗”事件恰恰给让我们提了个醒:

  技术的进步与普及速率单位单位,不可能 远远走在了普通人的认知前面。在社会速率单位智能化、技术应用门槛如此了低的今天,AI也必然成为诈骗者的目标和帮凶,危及买车人资产安全我希望迟早的事。

  对于买车人来说,为了争取不被骗子收割,预先了解AI有那先 能力,我希望必不可少的一课了今天就来励志的话 ,有那先 辨别起来难度较大的AI骗局……

  难度系数一星:伪造邮件

  钓鱼邮件,即黑客伪造官网发送邮件,其中携带恶意木马或虚假内容来窃取信息,早不可能 全部都会那先 新鲜的攻击手段了。以现有的安全技术,检测并防御来自钓鱼邮件的威胁,几乎不费吹灰之力,近两年类似于于的骗局也很少老出在大众面前。

  如此了 ,不可能 邮件这俩用途与人工智能相结合,使攻击者都后能 访问公司网络并说服员工授权转账,那带来的后果就会非常可怕了。

  2017年,美国南俄勒冈大学就被诱骗向进行了190万美元的转账,让我们认为买车人的转账对象是负责建设学生娱乐中心的安德森建筑公司,实际上却转到了骗子的银行账户。该事件导致 FBI向许多大学与机构发出了风险警告。而在此前,不可能 有78起类似于于的骗局所处,电缆制造商Leoni和科技公司 Ubiquiti Networks 类似于于的公司,曾被骗走了数亿美元。

  这俩商务电邮诈骗(BEC)到底是怎么后能 实现的呢?

  首先,骗子很容易找出与机构有业务联系的工程项目公司,我希望冒充既定厂商向机构财务部门发送支付账单,机构信以为真然后就会将后续的款项转账到骗子的银行账户,等意识到被骗的然后,通常不可能 追不回来了。

  三种 都后能 达到如此了逼真的效果,除了骗子会注册有2个多多与官方类似于于的域名来假冒邮件地址之外,人工智能的参与也起到了非常大的帮助。

  攻击者通过Twitter、LinkedIn、Facebook等社交媒体,就都后能 全面了解目标的业务往来信息,许多企业和机构的官网也会公开(暴露)买车人的组织机构和管理人员,而年龄、性别、博文等等多维数据都都都后能 被注入到机器学习训练模型之中。

  比如一名高管在Twitter 上公开了他的日程、演讲计划、旅行计划等,系统就能分辨出他什么时间在参加会议或是在工作,从而调整攻击策略,我希望借助AI语言模型生成连贯的令人信服的内容。最常见的是要求更改付款账户或是进行紧急付款,而高管人员正在假期或长途飞行时如此快了 联系到买车人,毫无防备的受害者很容易就会因“事态紧急”而选泽听从号令。

  由此产生的攻击能帮助攻击者绕过许多基于签名的检测系统,成功骗过当前的许多反垃圾邮件遥测技术。我希望,它还能不断学习,不可能 攻击有效,信息就会被反馈到模型中,进一步提升未来攻击的准确性。失败的数据也会反馈回来,以便机器都都后能 学习哪类信息是不奏效的。

  别真是这俩套路过于简单。联邦调查局的数据显示,2018年由伪造电邮骗局造成的损失超过了125亿元(其中最大的一笔高达80亿美元),是2017年的两倍多。最关键的是,不可能 不暗含钓鱼页面或文件,我希望这俩骗局如此快了 通过安全软件来进行甄别,地址和内容看起来全部都会“合法的”。

  我应该 不上当,都后能 了依靠个体的警觉了。不可能 掌握公司财务的是有2个多多对技术近况不甚了了的“傻白甜”,结果可想而知……

  难度系数二星:伪造笔迹

  不可能 说提高警惕、仔细核验,邮件诈骗在很最少率都都后能 够防范励志的话 ,如此了AI伪造笔迹这俩个多性化特性,不可能 连极为熟悉你买车人的亲朋都容易上当。

  英国UCL大学研究人员就开发出了“My text in your hand writing”人工智能算法,都后能 分析有有1买车人的字形及其特殊的书写方法,生成字形、字号、颜色、笔线纹理、垂直及水平间距等全部相同的笔迹,这是迄今为止对人类笔迹的最精确克隆qq好友好友。 

  而早在2017年上海举行的GeekPwn2017国际安全极客大赛上,全部都会团队通过类似于于的笔迹模型写出了一张以假乱真的欠条。

  这俩自带书法笔迹速率单位学习系统的手臂 “DeepWritting”,首先从现场一位作家的真人笔迹中进行学习,掌握了作家笔迹的每有2个多多细节和习惯,我希望更快写下了一张欠条,即使是现场请来的专业笔迹鉴定师,也无法发现有任何与真迹不符的地方。换句话说,不可能 骗子利用该模型伪造一张欠条,法律上也难以判定它是假的。

  当然,欠条我希望小case,恐怕罪犯我希望愿轻易劳心劳力地只坑有有1买车人。但不可能 是伪伟大的造出具有较高精准度的法律或金融文件,比如财务合同签名、遗嘱、历史人物的手迹等等,就为司法证据的鉴定和非法证据的排除带来了不少困难,有不可能 改变事实的关键走向。

  历史上就曾所处过《明星》画刊编辑花费数百万购买了小量暗含希特勒笔迹的资料,历时数月学习和模仿,伪造了一本多达62册的希特勒日记,并将之作为独家新闻公之于众,在当时引起了全球性轩然大波。但更快历史专家通过材料鉴定,发现该日记的纸张里暗含当时尚未伟大的造出的材料,才让真相大白。

  但随着AI生成算法能力的提升,未来我应该 靠专业鉴定师来识别出字迹的真伪,恐怕就全部都会一件容易的事了。

  难度系数三星:机器人电话

  当然,无论是邮件,还是手写授权,在现代人的生活场景中全部都会逐渐淡化。不过,上述诈骗方法还没遭到破解,全部都会更难以辨别的新手段老出了。机器人电话,我希望AI语音合成技术三种 比较广泛的应用。

  许多场景我希望很重烦人,比如利用AI机器人进行推销。想必让我们都没少经历过,接通有2个多多看似官方的来电,声音那头会非常自然地跟你打招呼“你好”,停顿然后,不可能 你客气地回应“哪位”,对面的机器人就会将你引导到手机短信,鼓励你办理业务。

  而许多手段就涉及到诈骗犯罪了,比如用虚假借口索取金钱或买车人信息。不可能 电销机器人技术不可能 非常普及,几乎不都后能 高投入就能行骗,也导致 此类骗局正在泛滥。

  比如今年4月份郑州市公安局破获的一并诈骗,某公司我希望先从网上购买AI机器人电话软件,由电话机器人自动操作,以每天800-800个的速率单位单位拨打客户电话,一旦有客户如此了拒绝接听并表示感兴趣,那先 声音甜美、说话热情的AI语音机器人就会记下该电话号码,我希望由业务员主动去掉 该客户的微信吸引让我们充值投资,一旦资金到账,就如此快了 了 拉黑对方。

  2018年,美国联邦委员会还向四家在全美境内提供非法机器人呼叫电话投放服务的运营商发起了诉讼。那先 公司会向让我们推销虚假的能减免债务的服务,亦或是伪装成慈善机构欺骗让我们捐赠汽车等财务,再把它们卖掉。还有的声称买车人是谷歌的“数据服务代理”,诈骗小企业主支付数百美金来优化其搜索排名……

  更我应该 无奈的是,目前除了用户主动进行“诈骗号码”标记之外,并如此了许多能真正有效阻止非法机器人电话的方法。

  难度系数四星:语音克隆qq好友好友

  上述技术和语音克隆qq好友好友比起来,还是小巫见大巫了。

  不可能 机器人语音系统还不可能 所处卡顿、音色机械化、语气表现力过低、多轮对话“鬼打墙”等问题报告 报告 ,但到了克隆qq好友好友级别, 不仅说话的声音达到了真人水准,甚至还能模仿真人的友情的励志的话 和语调,自动说出全新的励志的话 。

  文章开头提到的,AI伪装成母公司“老板”电话,讲出暗含德国腔的英文,要求都后能 在有2个多多小时之内给“匈牙利供应商”转账,成功骗走22万欧元,采用的我希望语音克隆qq好友好友技术。

  除了都后能 利用神经网络对原始音频进行建模和模仿之外,AI还都后能 分析买车人的社交网络,更快掌握个性化的说话方法、与付近人的关系、兴趣爱好等等,从而模仿你与身边的人自然地交流。

  别说是工作伙伴了,就连亲妈,不可能 都听如此了克隆qq好友好友出来的语音与买车人有那先 区别。

  Buzzfeed的科技记者Charlie Warzel就曾使用一款免费的语音合成软件,模仿了买车人的声音,我希望打电话给买车人的妈妈,结果对方果真没听出来。

  目前,谷歌的WaveNet、Lyrebird语音合成软件,Adobe的 Project VoCo,以及百度的Deep Voice,科大讯飞、腾讯等等都提供语音合成的开源应用。顺着这俩思路往下延伸,或许有一天,AI都都后能 模仿让我们给让我们写信、玩转社交媒体,替让我们签名,甚至都后能 代替让我们和亲朋好友聊天……这俩切似乎很美好,但如此了容易获取的技术,无异于将却说买车人安全数据都交到诈骗罪犯面前,又会是三种 多么可怕的所处?

  AI诈骗这场仗,未来该怎么后能 打?

  当然,说了如此了多,并全部都会为了我应该 门对AI敬而远之。绝对的“技术安全”三种 我希望有2个多多伪命题,因噎废食不必可取,却说必现实。或许,当让我们将AI作为一柄神兵利器释放出来的然后,就注定就走上二根“以子之矛攻子之盾”的道路。

  怎么后能 将“安全之盾”铸造的更加强大呢?不可能 说技术的发展是问题报告 报告 的起源,它也将成为处理问题报告 报告 的归宿。最典型的,除了加强买车人安全警示教育之外,许多新的技术方法也始于英语 被应用在防范AI诈骗上。

  比如安全公司赛门铁克,最近就提出了采用区块链技术和IP语音(VoIP)呼叫的方法,我希望来辨别来电者的真实性,从而减少那先 模拟来自上级的诈骗电话。

  再比如,卡迪夫大学和查尔斯三世大学的科学家通过NLP技术来判断书面谎言,通过有2个多多名为VeriPol的工具来识别励志的话 中的各种特性,判断出报告是与非 真实。对于许多伪装真人发出的诈骗邮件或书面文件,更强大的AI模型显然能起到很好的反制的作用。

  当然,在不明确技术泛滥后果的前提下,合理地释放技术成果也成为许多科技企业的选泽。比如OpenAI前段时间推出的性能更高的无监督语言模型GPT-2,就如此了按照行业惯例进行开源,只发布了复杂化版,不发布数据集、训练代码以及模型权重,目的我希望处理“这俩技术被人恶意利用”。

  除了技术人员与黑客们斗智斗勇,产业界也始于英语 从规则建设的层面,为滥用AI的行为设立了禁区。FTC和FCC近年来都加强了对非法机器人电话的监管行动,向八家小型电信运营商和互联网通讯公司发出通知,敦促让我们追捕并关闭可疑的欺诈电话来源。在美国安全中心发布的《人工智能与国家安全》报告中,也明确将人工智能伪造技术列为威胁国家安全的重点技术。中国也始于英语 通过政策管理和技术限制等途径进行布局,来应对人工智能的潜在安全风险。

  这次“AI语音诈骗”事件让全球人民真切地经受了一次以AI为名的安全教育。总的来说,攻击者与防御者面前的武器全部都会升级迭代,而围绕AI生成的网络欺骗与安全问题报告 报告 有着越多意想都后能 了的不可能 性,这场全新的斗法,或许是然后从技术维度,走向常识、伦理、规则等更广阔的领地了。