[環(huán)球網科技綜合報道記者李文瑤]近日,聯(lián)合國在瑞士日內瓦召開全球AIforGood(人工智能向善)峰會。螞蟻集團技術戰(zhàn)略與發(fā)展部副總經理彭晉受邀分享中國在金融場景中對抗“深度偽造”的技術成果,同時披露螞蟻數(shù)科服務的東南亞銀行偽造人臉攻擊頻率已從高峰期的10%大幅擊退至4%,識別準確率保持在99.9%,可為全球AI安全治理提供可復用的"中國方案"。
全球AIforGood人工智能向善峰會由聯(lián)合國下屬國際電信聯(lián)盟(ITU)與40多個聯(lián)合國姊妹機構合作舉辦,并與瑞士政府共同承辦。大會旨在推動人工智能促進健康、氣候、性別、包容性繁榮、可持續(xù)基礎設施和其他全球發(fā)展優(yōu)先事項。
隨著生成式AI工具的普及應用,全球范圍內利用“AI換臉”進行欺詐的惡性事件屢見不鮮,尤其在金融機構的用戶注冊、交易等環(huán)節(jié),身份偽造可能導致銀行、支付平臺錯誤判斷,帶來直接經濟損失。據(jù)彭晉介紹,2024年,東南亞銀行的Deepfake(深度偽造)攻擊率,在高峰時期達到了10%,即每100次人臉驗證中有10次為虛假人臉。在螞蟻數(shù)科的產品技術支持下,其服務的東南亞銀行Deepfake攻擊率已擊退至4%。這些銀行用戶身份認證的攔截率從原本50%降低至3%。業(yè)務提效的同時,識別準確率保持在99.9%。同時,彭晉表示,人臉識別算法攻防是一個與黑產對抗博弈的過程,算法依然需要以“天”為單位不斷更新,來對抗及預判新型的偽造手法。
據(jù)介紹,目前金融機構面臨的主流“換臉欺詐”方式包括兩大類,一類是呈現(xiàn)式攻擊,即在相機前呈現(xiàn)虛假圖像以繞過活體檢測。另一類是注入式攻擊,即從系統(tǒng)層面破解相機,注入預錄圖像/視頻以替換相機捕獲的面部畫面。螞蟻數(shù)科旗下ZOLOZ可提供金融級的身份安全認證服務,在設備端實施環(huán)境安全檢測,在應用端利用動態(tài)深度學習模型精準識別活體特征,并建立了完善的業(yè)務風控策略,有效抵御各類攻擊。目前,ZOLOZ的相關技術產品已經服務全球超25個國家和地區(qū),助力海外數(shù)字化發(fā)展。
此前,螞蟻數(shù)科在全球人工智能頂會IJCAI2025開放超過180萬多模態(tài)深度偽造數(shù)據(jù)集,共涵蓋88種偽造技術,推動行業(yè)開展可驗證、可追溯的AI安全研究。
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