En el mundo digital actual, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta poderosa tanto para innovación como para actividades fraudulentas. En este contexto, destacan cinco estrategias que combinan astutamente la IA con técnicas de estafa, presentando importantes desafíos para la seguridad cibernética.
Phishing mejorado
Mediante el uso de inteligencia artificial, estafadores crean correos electrónicos y mensajes de texto falsos que simulan ser auténticos, con el propósito de persuadir a los usuarios para que revelen información personal, generalmente de carácter financiero.
Bots fraudulentos en conversaciones
Existen bots de chat programados para enviar mensajes engañosos que promocionan productos falsos o servicios inexistentes, y también se utilizan para difundir malware y spam.
Fraude en sitios web generados por IA
Sitios web falsos creados mediante inteligencia artificial, con capacidad para generar contenido como videojuegos y guiones, son empleados para persuadir a las personas a adquirir productos ficticios o servicios que nunca serán entregados.
Manipulación con Deepfakes
Se refiere a videos o imágenes generados por inteligencia artificial que parecen auténticos, pero han sido manipulados para engañar a los usuarios. Estos se utilizan para difundir noticias falsas, realizar extorsiones o crear contenido explícito.
Estafas con llamadas automáticas
La inteligencia artificial programada para realizar llamadas automáticas constituye un método común de estafa. A través de este enfoque, los estafadores buscan obtener información personal o financiera al ofrecer productos y servicios que no existen.
¿Cómo se detectan fraudes de inteligencia artificial?
Los algoritmos de Machine Learning basados en inteligencia artificial pueden analizar datos, como registros de transacciones o procedimientos de incorporación de clientes, para detectar patrones y anomalías. En el ámbito de la detección de fraudes, estos algoritmos se entrenan con datos previos para generar reglas de riesgo.
Estas reglas se aplican posteriormente para autorizar o bloquear acciones de usuarios, como accesos sospechosos, robos de identidad o transacciones fraudulentas. Es esencial durante el entrenamiento seleccionar casos previos de fraude y no fraude para mejorar la precisión de las reglas y evitar falsos positivos. A medida que se incrementa el tiempo de procesamiento de los algoritmos, las sugerencias de reglas se vuelven más precisas.
Es esencial actualizar constantemente los modelos de detección de fraudes, ya que los métodos también evolucionan con el tiempo. Si se busca un fuerte respaldo contra este tipo de fraudes con inteligencia artificial, la colaboración entre expertos en seguridad, analistas de datos y científicos de datos es clave para implementar estrategias efectivas.
