سيون توسّع إشارات كشف الاحتيال لمواجهة الهويات المزيفة بالذكاء الاصطناعي

أعلنت سيون (SEON)، مركز القيادة بالذكاء الاصطناعي لمنع الاحتيال والامتثال لمتطلبات مكافحة غسل الأموال (AML)، اليوم عن توسيع منصة «استخبارات الإشارات» (Signal Intelligence)، لترتفع قاعدة الإشارات في المنصة من أكثر من 900 إلى ما يزيد على 1100 نقطة بيانات خاصة يتم الحصول عليها مباشرة. وتشمل التغطية الجديدة بيانات العناوين وسلوك الجلسات وبيانات الهواتف ومشغلي الاتصالات، إلى جانب إشارات أعمق حول البصمة الرقمية والأجهزة. ويساعد هذا التوسع فرق إدارة المخاطر على كشف التناقضات في الهويات والبنية التحتية التي تربط شبكات الاحتيال، دون إضافة خطوة جديدة إلى رحلة العميل.

بات التمييز بين العميل الحقيقي والمزيف أصعب من أي وقت مضى. ففي السابق، كان على المحتالين جمع إثباتات الهوية وتعبئة كل نموذج وإدارة الحسابات واحدًا تلو الآخر. وكان تزييف هوية العميل يتطلب جهدًا؛ أما اليوم فلا يحتاج سوى اتصال بالإنترنت وأمر نصي. إذ تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج ملفات شخصية مقنعة وسجلات أجهزة متسقة في دقائق. ووفقًا لمجموعة العمل المالي «فاتف» (FATF)، يمكن لأي شخص يملك هاتفًا ذكيًا أن ينشئ مقاطع تزييف عميق مقنعة في الوقت الذي يستغرقه إنشاء حساب على وسائل التواصل الاجتماعي. وتفيد جمعية ACAMS (الجمعية الدولية للمتخصصين المعتمدين في مكافحة غسل الأموال) بأن 75% من المتخصصين في مكافحة الجرائم المالية يصنفون إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي باعتبارها أبرز المخاطر الناشئة للعام الثالث على التوالي. وبينما لا يزال المحتال هو من يختار الهوية والهدف، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي يتولون الإنتاج بسرعة الآلة.

ويكمن التحدي أمام فرق مكافحة الاحتيال في أن كل إشارة على حدة قد تبدو مشروعة. فالبريد الإلكتروني يجتاز التحقق، والجهاز يبدو سليمًا، والعنوان صحيح. ولا يظهر الاحتيال إلا عند مطابقة هذه الإشارات بعضها ببعض. ويمنح توسع سيون فرق إدارة المخاطر مزيدًا من الأدلة المستقلة عبر كل طبقة من هذه الطبقات، ما يتيح فرصًا إضافية لكشف ما تم تلفيقه وما أُعيد استخدامه وما تغيّر. كما يعمّق ثلاثة جوانب من صورة الهوية، هي: السجل التاريخي، والبنية التحتية المرتبطة، والسلوك الآني، ثم يضع هذا السياق في خدمة القرارات اللاحقة التي تتخذها القواعد والمحللون ووكلاء الذكاء الاصطناعي.

كشف السجل الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي إنشاءه في لحظة

• تُظهر فحوصات البصمة الرقمية (Digital Footprint) أين يظهر البريد الإلكتروني أو رقم الهاتف عبر الخدمات التي يستخدمها الناس بمرور الوقت. وتشمل التغطية الموسعة منصات مطوري الذكاء الاصطناعي ومواقع التوظيف ومواقع العقارات وتطبيقات المواعدة.
• وتضيف وحدة «استخبارات الهاتف» (Phone Intelligence) سجل عمليات تبديل شرائح SIM ونقل الأرقام.
• وتساعد هذه الإشارات مجتمعةً الفرق على تقييم ما إذا كانت الهوية ورقم الهاتف موجودين قبل هذه اللحظة.

كشف البنية التحتية التي تعيد شبكات الاحتيال استخدامها

• تحوّل وحدة «استخبارات العناوين» (Address Intelligence) سلاسل العناوين غير المنظمة إلى إشارة مخاطر، من خلال التحقق من العناوين وتوحيد صيغتها في أكثر من 240 دولة، وتخصيص معرّفات ثابتة للعنوان الدقيق والمبنى. وتكشف هذه المعرّفات الحالات التي تتنقل فيها حسابات غير مترابطة بين أرقام وحدات أو صيغ كتابة مختلفة في الموقع نفسه.
• كما تكشف الإشارات الموسعة لوحدة «استخبارات الأجهزة» (Device Intelligence) نشاط وكلاء الذكاء الاصطناعي، والأجهزة المخترقة العاملة بنظام iOS، وعدم تطابق شرائح eSIM على أجهزة أندرويد (Android)، والتباين في بلد الشبكة عندما تُخفي شبكة VPN عنوان IP الظاهر.
• وتساعد هذه الإشارات مجتمعةً الفرق على رصد الحسابات المرتبطة ببنية تحتية مُعاد استخدامها، وتقييم مدى إمكانية الوثوق ببيئة الجهاز.

فهم النوايا أثناء تشكّلها

• تتتبع وحدة «مراقبة الجلسات» (Session Monitoring) سلوك العميل بدءًا من التسجيل مرورًا بتسجيل الدخول واستعادة الحساب وإتمام الشراء وصولًا إلى الدفع.
• ويمكن للفرق رصد الأتمتة والوصول عن بُعد والنشاط خارج الشاشة والمكالمات الجارية أثناء سير الجلسة، بما يتيح لها التدخل قبل أن يتحول النشاط المشبوه إلى استيلاء على الحساب.

قرارات أدق للوكلاء والبشر على حد سواء بفضل سياق أوسع للإشارات

• داخل مركز القيادة بالذكاء الاصطناعي من سيون (AI Command Center)، يمكن لفرق مكافحة الاحتيال وإدارة المخاطر استخدام الإشارات الجديدة في القواعد والتنبيهات ومراجعات العملاء وتحقيقات الشبكات، بحيث يستند كل قرار إلى الصورة الكاملة.
• كما يمكن ربط كل إشارة في هذا التوسع بأدوات الذكاء الاصطناعي التي يختارها المحقق عبر خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) التابع لسيون، بحيث يستنتج الوكلاء من أدلة حقيقية مع توفر السياق كاملًا في مكان واحد.
• ويمكن للمحللين البشريين ووكلاء الذكاء الاصطناعي العمل انطلاقًا من قاعدة الإشارات نفسها، ونقل الأدلة من مرحلة الرصد إلى التحقيق ثم اتخاذ الإجراء.

وقال تاماش كادار (Tamas Kadar)، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لسيون: «جعل الذكاء الاصطناعي إنتاج هوية مقنعة أمرًا زهيد التكلفة. لكن ما لا يستطيع المحتالون فعله بسهولة وعلى نطاق واسع هو بناء سجل متسق لكل حساب دون إعادة استخدام البنية التحتية. وهنا تحديدًا تُحدث قاعدة الإشارات لدينا الفارق. فكلما زادت الأبعاد التي يمكن لفريق مكافحة الاحتيال التحقق منها في آن واحد، صعُب إخفاء هوية لا تتسق تفاصيلها».

وأطلقت سيون أيضًا سلسلة «ملفات المخاطر الخفية» (Hidden Risk Files)، وهي مجموعة من التحقيقات القصيرة التي يكتبها مستشارو الاحتيال لديها، وتوضح كيف تكشف إشارات بعينها عمليات احتيال يغفل عنها الآخرون. وتبدأ كل حالة بدليل مشبوه واحد وتتتبعه وصولًا إلى البنية التحتية المشتركة وراء شبكة احتيال أوسع. وتقدم السلسلة لقادة مكافحة الاحتيال رؤية عملية لكيفية تغيير استخبارات الإشارات لمسار التحقيق. ويكشف الجزء الأول كيف ربطت سمة واحدة لجهاز، هي قراءة لمستوى سطوع الشاشة، آلاف الحسابات في شبكة احتيال كانت تعمل عبر أجهزة أندرويد حقيقية.