人工智能和深度伪造对身份验证的影响

在数字世界中，身份已融入我们在线互动的各个方面，人工智能驱动的深度伪造的出现已成为一股颠覆性力量，挑战了身份验证的本质。在应对这一不断变化的领域时，首席信息官和IT领导者必须剖析新兴技术之间错综复杂的相互作用及其对身份管理流程完整性的深远影响。

如今，在线身份验证包括两个关键步骤。首先，要求用户拍摄政府签发的身份证件照片，以检查其真实性。其次，要求用户自拍，并与身份证件上的照片进行生物识别比对。身份验证传统上仅用于受监管的“了解您的客户”(KYC)用例，例如在线银行开户，如今已用于各种场合，包括与政府服务部门的互动、维护在线市场平台的完整性、员工入职培训以及提高密码重置过程中的安全性。

通过欺诈性的身份呈现来颠覆身份验证过程，例如通过使用个人的深度伪造来击败自拍步骤，从而给组织带来相当大的风险。

1.防范深度伪造攻击的机制

随着攻击者利用GenAI的不断进步来制作越来越令人信服的深度伪造，首席信息官和IT领导者必须采取主动的立场，通过多方面的方法加强防御。关键是确保您的身份验证供应商部署强大的活体检测。

此功能在第二步中部署，即自拍时，用于检查自拍对象是否是互动过程中真实在场的活生生的人。这种活体检测可以是主动的，即用户响应提示(例如转动头部)，也可以是被动的，即无需用户移动即可评估细微动作或深度透视等细微特征。

主动和被动活体检测技术的集成，加上指示攻击的其他信号，为应对不断发展的深度伪造攻击提供了全面的防御框架。可以使用设备分析、行为分析和位置情报来揭示这些可能指示攻击的其他信号。身份验证供应商可能会自行开发其中一些功能，或使用合作伙伴来提供这些功能，但它们应该打包为单个解决方案供您部署。

2.利用GenAI改进身份验证

GenAI的多功能性为防御深度伪造攻击提供了绝佳的机会。通过利用GenAI开发合成数据集的能力，产品领导者可以对攻击变体进行逆向工程并微调其算法以提高检测率。除了网络安全应用之外，GenAI还可以解决面部生物识别过程中的人口统计学偏见问题。

获取多样化训练数据集的传统方法在成本和工作量方面存在挑战，通常会导致机器学习算法出现偏差。然而，使用GenAI创建深度伪造图像提供了一种解决方案，即为代表性不足的人口群体生成大量合成人脸数据集，其中人为提高了训练数据水平。这不仅降低了获取多样化数据集的障碍，还有助于最大限度地减少生物识别过程中的偏差。向你的身份验证供应商提出质疑，看他们是否在创新并将GenAI用于积极目的，而不仅仅是将其视为威胁。

选择那些已经接受这个新世界并采取主动措施的供应商，例如引入赏金计划来挑战黑客以击败活体检测流程。通过激励个人识别和报告潜在漏洞，供应商和组织可以增强其对深度伪造攻击的防御能力。

在我们规划安全的数字未来时，协作将成为我们共同防御深度伪造对手的基石。通过建立动态合作伙伴关系并培养警惕文化，首席信息官和IT领导者可以打造一个有弹性的生态系统，抵御人工智能驱动的欺骗的无情冲击。凭借洞察力、创新和对真实性的坚定承诺，期待踏上通往未来之路，在技术动荡面前，身份仍然不可侵犯。