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的负面新闻我我觉得有点硬多。有的是“合成老板声音骗走173万”,所以我“过度整理信息侵犯学生隐私”……作为一另一俩个 多长期关注AI进展的科技媒体,亲们一边替AI着急,同时又我我觉得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,亲们更刚刚 将目光聚焦在AI的技术进步上。比如“AI语音合成”,相关的新闻亲们一定也看后所以了,“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”,“谷歌语音好友克隆实现感情的的话表达”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”事件恰恰给亲们提了个醒:

  技术的进步与普及下行时延 ,将会远远走在了普通人的认知前面。在社会深度1智能化、技术应用门槛这麼低的今天,AI也必然成为诈骗者的目标和帮凶,危及本身人资产安全所以我迟早的事。

  对于本身人来说,为了争取不被骗子收割,预先了解AI有那先 能力,所以我必不可少的一课了今天就来的话,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,早将会有的是那先 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,近两年这类的骗局也很少经常出現在大众身前。

  所以我,将会邮件本身用途与人工智能相结合,使攻击者可以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,亲们认为本身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。该事件原困着FBI向本身大学与机构发出了风险警告。而在此前,将会有78起这类的骗局处在,电缆制造商Leoni和科技公司 Ubiquiti Networks 这类的公司,曾被骗走了数亿美元。

  本身商务电邮诈骗(BEC)到底是怎样实现的呢?

  首先,骗子很容易找出与机构有业务联系的工程项目公司,本身冒充既定厂商向机构财务部门发送支付账单,机构信以为真前一天 就会将后续的款项转账到骗子的银行账户,等意识到被骗的前一天 ,通常将会追不回来了。

  固然可以达到这麼逼真的效果,除了骗子会注册一另一俩个 多与官方这类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,就可以全面了解目标的业务往来信息,本身企业和机构的官网也会公开(暴露)本身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还时要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,系统就能分辨出他哪天在参加会议或是在工作,从而调整攻击策略,本身借助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真难联系到本身人,毫无防备的受害者很容易就会因“事态紧急”而选取 听从号令。

  由此产生的攻击能帮助攻击者绕过本身基于签名的检测系统,成功骗过当前的本身反垃圾邮件遥测技术。本身,它还能不断学习,将会攻击有效,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,以便机器还时要学习哪类信息是不奏效的。

  别我我觉得本身套路过于简单。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500亿美元),是2017年的两倍多。最关键的是,将会不蕴含钓鱼页面或文件,本身本身骗局真难通过安全软件来进行甄别,地址和内容看起来有的是“合法的”。

  刚刚 不上当,可以 了依靠个体的警觉了。将会掌握公司财务的是一另一俩个 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

  将会说提高警惕、仔细核验,邮件诈骗在很共要率还时要够防范的话,这麼AI伪造笔迹本身个性化形态,将会连极为熟悉你本身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,可以分析一另一俩个 多人的字形及其特殊的书写法律方法,生成字形、字号、颜色、笔线纹理、垂直及水平间距等完正相同的笔迹,这是迄今为止对人类笔迹的最精确好友克隆。 

  而早在2017年上海举行的GeekPwn2017国际安全极客大赛上,有的是团队通过这类的笔迹模型写出了一张以假乱真的欠条。

  本身自带书法笔迹深度1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一另一俩个 多细节和习惯,本身减慢写下了一张欠条,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,将会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,欠条所以我小case,恐怕罪犯所以我愿轻易劳心劳力地只坑一另一俩个 多人。但将会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,有将会改变事实的关键走向。

  历史上就曾处在过《明星》画刊编辑花费数百万购买了絮状蕴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。但减慢历史专家通过材料鉴定,发现该日记的纸张里蕴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,未来刚刚 靠专业鉴定师来识别出字迹的真伪,恐怕就有的是一件容易的事了。

  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蕴含的是逐渐淡化。不过,上述诈骗法律方法还没遭到破解,有的是更难以辨别的新手段经常出現了。机器人电话,所以我AI语音合成技术本身比较广泛的应用。

  本身场景所以我有点硬烦人,比如利用AI机器人进行推销。想必亲们都没少经历过,接通一另一俩个 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”,停顿前一天 ,将会你客气地组阁 “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。

  而本身手段就涉及到诈骗犯罪了,比如用虚假借口索取金钱或本身人信息。将会电销机器人技术将会非常普及,几乎不时要高投入就能行骗,也原困着此类骗局正在泛滥。

  比如今年4月份郑州市公安局破获的同时诈骗,某公司所以我先从网上购买AI机器人电话软件,由电话机器人自动操作,以每天50000-50000个的下行时延 拨打客户电话,一旦有客户这麼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,本身由业务员主动加上该客户的微信吸引亲们充值投资,一旦资金到账,就更慢拉黑对方。

  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 公司会向亲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亲们捐赠汽车等财务,再把它们卖掉。还有的声称本身人是谷歌的“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……

  更给你无奈的是,目前除了用户主动进行“诈骗号码”标记之外,并这麼本身能真正有效阻止非法机器人电话的法律方法。

  难度系数四星:语音好友克隆

  上述技术和语音好友克隆比起来,还是小巫见大巫了。

  将会机器人语音系统还将会处在卡顿、音色机械化、语气表现力过高 、多轮对话“鬼打墙”等现象,但到了好友克隆级别, 不仅说话的声音达到了真人水准,甚至还能模仿真人的感情的的话和语调,自动说出全新的的话。

  文章开头提到的,AI伪装成母公司“老板”电话,讲出蕴含德国腔的英文,要求时要在一另一俩个 多小时之内给“匈牙利供应商”转账,成功骗走22万欧元,采用的所以我语音好友好友克隆。

  除了可以利用神经网络对原始音频进行建模和模仿之外,AI还可以分析本身人的社交网络,减慢掌握个性化的说话法律方法、与周围人的关系、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,将会都听都这麼好友克隆出来的语音与本身人有那先 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,模仿了本身人的声音,本身打电话给本身人的妈妈,结果对方甜得没听出来。

  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。顺着本身思路往下延伸,或许有一天,AI还时要模仿亲们给亲们写信、玩转社交媒体,替亲们签名,甚至可以代替亲们和亲朋好友聊天……本身切似乎很美好,但这麼容易获取的技术,无异于将所以本身人安全数据都交到诈骗罪犯身前,又会是本身多么可怕的处在?

  AI诈骗这场仗,未来该怎样打?

  当然,说了这麼多,并有的是为了让亲们对AI敬而远之。绝对的“技术安全”本身所以我一另一俩个 多伪命题,因噎废食固然可取,也固然现实。或许,当亲们将AI作为一柄神兵利器释放出来的前一天 ,就注定就走上三根绳子 “以子之矛攻子之盾”的道路。

  怎样将“安全之盾”铸造的更加强大呢?将会说技术的发展是现象的起源,它也将成为避免现象的归宿。最典型的,除了加强本身人安全警示教育之外,本身新的技术法律方法也刚刚刚开始被应用在防范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)呼叫的法律方法,所以我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,通过一另一俩个 多名为VeriPol的工具来识别的话中的各种形态,判断出报告是算是真实。对于本身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本身科技企业的选取 。比如OpenAI前段时间推出的性能更高的无监督语言模型GPT-2,就这麼按照行业惯例进行开源,只发布了复杂版,不发布数据集、训练代码以及模型权重,目的所以我避免“本身技术被人恶意利用”。

  除了技术人员与黑客们斗智斗勇,产业界也刚刚刚开始从规则建设的层面,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,敦促亲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。中国也刚刚刚开始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,攻击者与防御者身前的武器有的是升级迭代,而围绕AI生成的网络欺骗与安全现象有着太大意想可以 了的将会性,这场全新的斗法,或许是前一天 从技术维度,走向常识、伦理、规则等更广阔的领地了。