インドネシアのDeepfake詐欺が1550%増加
最新の国連レポートによると、2023年、東南アジア地域のネット犯罪グループは、恋愛詐欺、暗号通貨詐欺、マネーロンダリングなどの活動をDeepfake技術を用いて実施し、最大370億ドルを奪いました。特にインドネシアでは、2024年にDeepfake詐欺が大幅に増加しており、VIDAの報告では、金融テクノロジー（FinTech）関連のAI詐欺事件が1550%も増加したと指摘されています。これらの詐欺では、AIを利用して偽の動画、音声、画像を生成し、金融サービスやその身分認証システムに深刻な脅威を与えています。
金融テクノロジー企業は、これらの脅威に迅速に対応し、最先端のセキュリティ技術を導入して事業とユーザーを守る必要があります。
▶︎ Deepfake技術がフィンテックに与える課題と対応策
DeepfakeがインドネシアのFinTech業界に与える影響
Deepfake詐欺の手法
Deepfake技術の急速な進歩により、詐欺がますます発見しにくくなっています。以下は一般的な手法の例です：
- 生成的敵対ネットワーク（GANs）
GANsは深層学習技術の一種で、2つのニューラルネットワークが競合することで、リアルな画像や動画を生成します。詐欺者はGANsを利用して偽造の身分証明書や、有名人や企業幹部の画像を合成し、詐欺行為を行います。たとえば、最近の報道によれば、詐欺者がDeepfake技術を使い、有名企業のCEOになりすまして従業員を騙し、不正な資金移動を行わせた事例があります。 - 顔画像合成と動的シミュレーション
詐欺者は顔画像合成技術を用いて対象者に似た顔モデルを作成し、表情や動きを模倣する動的シミュレーションを行います。この技術は偽のビデオ通話の作成に使用され、被害者が実在する人物とやり取りしていると信じ込ませます。たとえば、香港のあるグローバルエンジニアリング会社の社員がDeepfakeビデオ会議詐欺に遭い、約2500万ドルの損失を被ったケースがあります。 - AI音声クローン技術
この技術は、声のトーン、スピード、アクセントを含む個人の音声特性を正確に模倣します。詐欺者はこの技術を使って、会社幹部を装い、財務担当者に緊急送金を指示する音声詐欺を行います。 - マルチモーダル融合技術
音声、画像、動画を組み合わせて、より騙しやすいコンテンツを作成します。詐欺者はこの技術を使い、信頼できる個人や機関になりすました高精度のビデオを作成し、被害者から機密情報を引き出したり、金銭取引を誘発したりします。
FinTech業界におけるDeepfake詐欺攻撃
これらの詐欺行為は、金融テクノロジー業界の安定性とユーザーの信頼を脅かします。
- 偽の身分を使った金融サービス申請
詐欺者はDeepfake技術を用いて偽造された身分証明書や個人情報を作成し、ローン、クレジットカード、その他の金融サービスを申請します。これにより、金融機関は財務損失を被るだけでなく、その評判も損なわれます。また、詐欺者は偽造された生体認証データを使用して、身分確認システムを迂回し、不正に金融サービスを利用することもあります。 - 幹部詐欺
詐欺者はDeepfake技術を使って会社幹部の声や映像を模倣し、従業員に虚偽の指示を出して資金移動や機密情報の漏洩を強要します。 - 偽のパートナーやアドバイザーのなりすまし
詐欺者はDeepfake技術を使って企業のパートナーやアドバイザーになりすまし、メール、電話、ビデオ会議を通じてターゲットと接触し、機密データの提供や資金移動を求めます。この詐欺手法は、被害者の信頼を利用して違法な利益を得ることを目的としています。
インドネシア政府の対策と政策
インドネシア政府はDeepfakeの脅威を認識しており、以下のような対応策を講じています：
- AIウォールームの設立
2017年にインドネシア政府は「ウォールーム」を設立し、ネット上の虚偽情報や詐欺行為を監視し対処しています。このウォールームはAI技術と専門家チームを活用し、24時間体制でネットの動向を監視し、潜在的な脅威を特定して対処しています。 - AI技術の倫理的活用の推進
インドネシア政府はAI技術の倫理的な利用を強調しており、技術進歩と社会的責任を両立させる政策を策定しています。 - 2024年第27号OJK規制の施行
デジタル金融資産（暗号通貨を含む）に関する監督を強化しています。
Deepfake脅威への対応：FinTech企業が取るべき行動
Deepfake詐欺を防ぐための生体認証技術の活用
Deepfakeやその他の新しい詐欺手法に対抗するために、生体認証技術は金融テクノロジー分野で不可欠なセキュリティツールとなっています。以下はその3つの主要技術です：
- ライブネス検出
- アクティブライブネス検出：ユーザーにウインクやうなずき、笑顔といった指定された動作を行わせ、それをカメラで記録し、本物の人間かどうかを判断します。
- パッシブライブネス検出：ユーザーの協力を必要とせず、AI技術を用いて顔の深度、肌のテクスチャ、光の変化、血流の動きなどを分析し、真偽を判定します。
- ID検証技術
身分証明書の検証と顔認証を組み合わせ、ユーザーの自撮り写真とアップロードされた身分証明書の写真を照合します。この技術は顔の特徴点を識別する深層学習モデルを使用し、ユーザーが身分証明書の人物と一致していることを確認します。 - 行動生体認証
ユーザーのタイピング速度、タッチスクリーンの圧力、スワイプパターンなどの行動特性を分析して身元確認を行います。この技術はデータモデルを活用してユーザーの行動パターンを学習し、不審な行動を検出します。
Authmeの生体認証ソリューション
Authmeの身分認証システムは、Deepfakeの脅威に対応するために設計されており、以下の特徴を備えています：
- 高精度の顔認証
「ID検証」を通じてユーザーと身分証明書の写真が同一人物であることを確認し、不正登録を防止します。この技術は2023年のNIST FRVT 1:1 Visa-Borderテストで99.7%の認識精度を達成し、偽造身分や虚偽アカウントを効果的に識別します。 - ISO認定の偽造防止
Authmeのパッシブライブネス検出技術は、ISO-30107認証を取得しており、2D写真や3Dマスク、Deepfake攻撃を防ぐ能力があります。Fimeラボでは、ISO-30107規格に準拠した1350の攻撃サンプルを使用してテストが行われ、100%の正確性で認証に成功しました。
▶︎ 顔認識とは？顔認識の定義、技術原理、及び応用の利点を理解しましょう
Deepfakeの脅威に対応する機能を備えているだけでなく、ユーザー体験を向上させるために、AI技術と多様な統合モードを組み合わせています：
- エッジAI技術（Edge AI）： データが生成される場所でリアルタイムに処理を行い、遅延を削減し、応答速度を向上させるとともに、ネットワーク帯域幅の使用を最小限に抑えることが可能です。
- 柔軟な統合方式： オンプレミス、SDK、ハイブリッドクラウド、No-codeなど、さまざまな方法を提供し、モジュール化された技術を活用してカスタマイズコストを削減し、100%の成功率で導入を実現します。
▶︎ Authmeの生体認証ソリューションをさらに詳しく知る
生体認証技術でFinTechビジネスを守る
Deepfake詐欺は、インドネシアの金融テクノロジー業界における大きな課題となっています。企業はライブネス検出やID検証などの先進的な身分認証技術を採用し、事業とユーザーを保護する必要があります。
Authmeの生体認証ソリューションは、FinTech企業に新興の詐欺に対抗するための強力なツールを提供し、ビジネスの安全性と信頼性を確保します。
▶︎ 詳細についてはこちらからお問い合わせください。
