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度小满杨青:面对深度伪造技术冲击,金融领域应建立全链条安全屏障

发布时间:2022-10-16 15:03:44  来源:互联网     背景:

人工智能等技术在金融行业的广泛应用,推动行业蓬勃发展的同时,也带了更多潜在风险,给行业带来了巨大的挑战。以金融领域应用十分普遍的人脸识别技术来说,就有不法分子通过技术漏洞实施诈骗、盗刷等犯罪行为。面对深度伪造技术带来的风险,日前在“北大光华-度小满金融科技前沿技术研讨会”上,度小满技术委员会执行主席杨青认为应该建立“全链条”屏障来进行防范。

深度伪造冲击金融领域,金融业应守住全链条安全

就在前不久,国内某大型银行的人脸识别环节被诈骗分子攻破,诈骗团伙利用注入绕过、深度伪造等技术冒名顶替银行卡持有者本人,从其银行卡中盗取数十余万元。诸如DeepFake这样的深度伪造技术,不仅对个人产生了影响和伤害,更是对各行各业带来了潜移默化的安全隐患,尤其是隐私度较高的金融领域。那么面对如此现状,又该如何破解?

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7月20日,在“北大光华-度小满金融科技前沿技术研讨会”上,度小满技术委员会执行主席杨青介绍了前沿AI技术在金融领域的具体应用。杨青认为,金融领域要做到AI防深伪,不仅仅是识别人脸的真假这么简单。在AI科技与金融不断深入融合的当下,获客、风控等日常环节均在朝着智能化方向变化。因此,金融领域的AI防深伪,不应当只是针对DeepFake这种技术的单点突破,而是要守住整个链条、每个节点的安全,建立“全链条”屏障。

如果被骚扰

度小满运用前沿技术防范深度伪造技术危害

随着人脸认证的普及应用,不法分子通过DeepFake这样的技术来伪造人脸的诈骗也日益增多。“眼见未必为实”,这类虚假视频肉眼往往无法识别,怎么防范这类新型风险?度小满的防深伪技术,运用了万级样本;从中提取了多域视觉特征:包含傅立叶频谱特征、小波特征、和RGB空域特征等等,利用多特征融合共同辅助鉴伪。目前度小满防深伪技术已经可以覆盖各种深伪形式,比如静态人像图片活化和AI换脸等,千分之一误报率下召回为90%以上。

反欺诈是金融风控审核的第 一步,目的是排除“坏人”,对于通过这一步的“好人”,如何判断他的信用,决定给多少授信额度呢?央行征信报告是判断个人信用的比较重要依据,但征信报告存在大量的非结构化数据,许多具备潜在价值的数据并未能被充分挖掘。为此,度小满利用NLP自然语言处理技术对它们进行分析和识别,再通过自监督预训练模型,从而达到从文本中识别用户风险的目的。

在AI技术双刃剑的这场“攻防战”中,仅有上述的努力还是远远不够的。当前,度小满在深度学习、知识图谱、情感计算等人工智能细分领域均已布局许久,并取得了不错的成果。同时,在智能风控体系建设方面,度小满也有着深厚的技术积累和广泛的市场应用。在此基础上,度小满还将持续加大技术和风控投入,提高数据安全保障水平,全面筑牢数据安全屏障。

当当网创始人李国庆


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