Anatomi Serangan Identitas

Penjelasan Krisis Identitas

Kecerdasan buatan memiliki potensi yang sangat besar - tetapi juga digunakan untuk menciptakan krisis identitas global. Media sintetis yang canggih mengikis kepercayaan terhadap pemerintah, bisnis, dan masyarakat.

Lanskap ancaman biometrik telah berubah secara mendasar. Apa yang dulunya membutuhkan keahlian teknis yang tinggi sekarang dapat dicapai melalui alat, pasar, dan panduan yang mudah digunakan. Demokratisasi kemampuan serangan ini telah menciptakan peningkatan eksplosif dalam skala dan jangkauan. Namun, pelaku kejahatan juga memanfaatkan teknologi inovatif, dan semakin banyak menggunakan AI generatif untuk mengembangkan cara yang lebih canggih dalam melakukan penipuan, pencucian uang, atau melakukan aktivitas terlarang lainnya untuk mendapatkan keuntungan finansial. Sayangnya, meskipun sebagian besar solusi biometrik telah mengembangkan ketahanan terhadap serangan presentasi, banyak yang berjuang untuk bertahan melawan serangan injeksi digital yang jauh lebih mudah dibuat dan lebih terukur seperti deepfakes, penukaran wajahdan bahkan identitas sintetis.

Untuk membantu organisasi lebih memahami anatomi serangan identitas, iProov membagikan wawasan yang diperoleh dari Pusat Operasi Keamanan kami (iSOC). iSOC menggunakan sistem visi komputer pembelajaran mesin yang canggih bersama dengan pendekatan multimodal yang saling melengkapi untuk mendeteksi pola serangan biometrik di berbagai wilayah, perangkat, dan platform.

iSOC Melihat Penjahat Membawa Serangan Injeksi Digital ke Tingkat yang Lebih Tinggi:

• Pelaku ancaman memajukan serangan injeksi digital di seluruh platform, menargetkan web seluler, Android asli, dan iOS asli melalui emulator.
• Kemunculan dan pertumbuhan teknologi canggih penukaran wajah dan identitas sintetis menunjukkan bahwa penjahat berketerampilan rendah kini memiliki sarana untuk melancarkan serangan tingkat lanjut.
• Pelaku ancaman meluncurkan serangan berbasis gerakan secara simultan dan dalam skala besar terhadap ratusan sistem secara global.

Memahami dan mengungkap anatomi serangan identitas sangat penting ketika memilih solusi biometrik mana yang paling sesuai dengan kebutuhan organisasi Anda.

Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut Tentang iProov lanskap ancaman biometrik, temukan tren perilaku para pelaku ancaman, dan pahami mengapa semua teknologi biometrik tidak diciptakan sama dalam menghadapi ancaman ini.

Memahami Jenis Serangan Biometrik

Serangan Presentasi

Para penyerang menggunakan foto, topeng, atau media sintetis di depan kamera. Solusi terakreditasi PAD banyak yang berhasil menangkapnya, tetapi citra AI membuat tipuan ini jauh lebih meyakinkan.

Serangan Injeksi Digital

Ancaman yang jauh lebih besar: menyuntikkan media sintetis secara langsung ke dalam aliran data. Serangan ini:

• Skala tanpa batas
• Tidak memerlukan kehadiran fisik
• Serangan presentasi yang kalah jumlah 10:1 pada akhir tahun 2022

Teknik Serangan Umum

Penipuan Identitas Sintetis (SIF)

• Mencampur data asli + palsu
• GAN menghasilkan wajah yang realistis
• Membangun kepercayaan dari waktu ke waktu, membuat pendeteksian menjadi lebih sulit
• Diproyeksikan menelan biaya $23 miliar pada tahun 2030

Pertukaran Wajah

• Melapisi biometrik nyata ke gambar penyerang
• Mengaktifkan pengambilalihan akun
• Naik 300% pada tahun 2024

Konversi Gambar ke Video

• Mengubah foto diam menjadi video realistis
• Menyederhanakan pembuatan identitas sintetis
• Melewati pemeriksaan kehidupan dasar

Serangan Kamera Virtual Asli

• Menyuntikkan AI atau rekaman yang telah direkam sebelumnya secara langsung
• Peningkatan 2665% pada tahun 2024
• Aplikasi arus utama membuat alat ini tersedia secara luas

Kejahatan sebagai Layanan

• Kit web gelap + tutorial untuk non-ahli
• 31+ kelompok ancaman baru yang teridentifikasi pada tahun 2024

Kegagalan Deteksi Manusia

• Hanya 0,1% orang melihat semua contoh sintetis
• Para profesional yang terlatih hanya mencapai akurasi 50%
• Verifikasi operator manusia dilewati
• Terlalu percaya diri memicu kesalahan yang merugikan

Bisakah Anda mengenali deepfake? Ikuti tes pendeteksian deepfake!

Dampak Finansial

• Kerugian identitas sebesar $8,8 miliar (2023)
• Kerugian akibat penipuan sebesar $10,2 miliar (H1 2024)
• Rata-rata $4,24 juta per insiden keamanan
• $25,6 juta hilang dalam satu penipuan bertenaga deepfake (Hong Kong)