Kaj pa o tem, zakaj ste nasedli spletni prevari? Bi nemara nakupovanje zaupali AI-agentu? Ta in podobna vprašanja smo zastavili strokovnjaku za upravljanje tveganj.
Nekoč so bile spletne prevare enostavno prepoznavne – slaba slovenščina ali angleščina, sumljive e-poštne povezave in obljube o nepričakovanem dedovanju. Danes nam spletni kriminalci strežejo z lažnimi videoposnetki (angl. deepfake), kloniranimi glasovi naših bližnjih in avtomatiziranimi klepetalnimi (ro)boti, ki se ne utrudijo. O tem, kako se na te grožnje odziva globalna plačilna infrastruktura, kako poteka zaščita naših podatkov v tistih nekaj milisekundah po pritisku gumba »Plačaj« ter kako bomo kupovali v dobi samostojnih AI-agentov, smo se pogovarjali z Davidom Capezzo, vodjo upravljanja tveganj (Chief Risk Officer) v družbi Visa Europe.
Spletne prevare so napredovale od preprostih ribarjenj (angl. phishing) do izjemno realističnih globokih ponaredkov, kloniranja glasov in avtomatiziranih pasti, ki jih nastavlja umetna inteligenca. Kako kriminalci s tehnološkega vidika izrabljajo sodobno orodje, da so njihove prevare tako prepričljive?
Generativna umetna inteligenca je drastično znižala vstopni prag za spletni kriminal. Kriminalci za ustvarjanje profesionalno dodelanih spletnih strani, prilagojenih sporočil, realističnih slik ali kloniranih glasov ne potrebujejo več vrhunskega tehničnega znanja ali obsežnih ekip ljudi. Tehnologija jim omogoča masovno ustvarjanje izjemno prepričljivih napadov z visoko hitrostjo. To pomeni, da pri prevarah ne gre več le za tehnične vdore v sisteme, temveč vse bolj za sistematično manipulacijo človeškega zaupanja.
Posebej nevarno je to, da umetna inteligenca združuje napredno tehnologijo s tistim, kar napadalci že od nekdaj s pridom izkoriščajo: človeška čustva. Sporočila in prevare so lahko personalizirane, glas po telefonu zveni natanko tako kot glas osebe, ki ji zaupate, pametni klepetalnik pa lahko vodi prepričljiv pogovor neprimerljivo dlje, kot je to uspevalo v dobi klasičnega prevarantskega dopisovanja po e-pošti.
Osnovni cilj prevarantov ostaja enak. Še vedno želijo priti do vaših podatkov, denarja ali odobritve transakcije, vendar je prevara zaradi tehnologije postala veliko bolj prepričljiva in prilagodljiva. Prav zato se preprečevanje prevar ne sme več osredotočati zgolj na samo plačilno transakcijo, temveč mora analizirati tudi širše vedenjske vzorce v njenem ozadju.
Mobilne denarnice, pametni telefoni in nosljive naprave postajajo primarni plačilni terminali za milijone Evropejcev. Mar obstajajo kakšne specifične varnostne ranljivosti plačevanja z mobilnimi napravami in kako Visa zagotavlja varnost vseh teh, danes že vsakodnevnih pripomočkov?
Kljub pogostim pomislekom je bistveno razumeti, da plačevanje z mobilno napravo ne pomeni le preprostega prenosa podatkov vaše fizične kartice na telefon ali pametno uro. Sodobna digitalna plačila so od samega začetka zasnovana z več zaporednimi varnostnimi sloji. Eden ključnih gradnikov varnosti je žetonizacija. Namesto da bi med transakcijo razkrivali dejanske podatke o kartici, občutljive številke zamenjamo z edinstvenim digitalnim žetonom. Če bi nekdo te podatke prestregel ali vdrl v sistem, so ti podatki zanj praktično neuporabni, saj z njimi ne more identificirati ne stranke ne trgovine, niti številke računa ali kode PIN.
Mobilna plačila poleg tega omogočajo združevanje varnosti s preverjanjem pristnosti na ravni same naprave in s sprotnim spremljanjem tveganja v realnem času. Cilj torej ni zanašanje na en sam varnostni ukrep oziroma mehanizem, temveč gre za ustvarjanje več zaporednih obrambnih linij med uporabnikom, napravo in plačilnim omrežjem. Glavno varnostno načelo pri tem je, da pravi podatki o kartici nikoli ne potujejo skupaj s posamezno transakcijo. Visa je po vsem svetu izdala že več kot 16 milijard takšnih žetonov – od tega 3,3 milijarde v Evropi –, danes pa je žetoniziranih že več kot 60 odstotkov vseh evropskih transakcij. Žetonizacija deluje za uporabnika povsem nevidno. Še vedno uživate v hitrem in udobnem plačilu, v ozadju pa tehnologija varuje podatke na celotni poti med vami, vašo napravo, trgovcem in plačilnim omrežjem.
| Žetonizacija deluje za uporabnika povsem nevidno. Še vedno uživate v hitrem in udobnem plačilu, v ozadju pa tehnologija varuje podatke na celotni poti med vami, vašo napravo, trgovcem in plačilnim omrežjem. |
Ali so potrošniki res varnejši, ko se zanašajo na biometrijo (prstni odtis, prepoznava obraza), ali pa prevaranti že imajo razvite načine, s katerimi bi zaobšli biometričnega preverjanja?
Biometrija je izjemno močno orodje, vendar je najbolj učinkovita takrat, ko je vključena v širši, večplastni varnostni model. V družbi Visa zmogljivosti omrežne žetonizacije razširjamo tako, da biometrično preverjanje – vključno s prstnimi odtisi, prepoznavo obraza in glasu – neposredno vgradimo v sam proces nakupa, pri čemer se nadzor prilagaja profilu tveganja vsakega posameznega plačila.
Najmočnejši pristop je prav ta večplastnost. Biometrija pomaga potrditi identiteto osebe, ki drži napravo, medtem ko druge tehnologije v ozadju hkratno ocenjujejo samo napravo, kontekst transakcije in vedenjske vzorce. Žetonizacija k temu doda še dodaten sloj zaščite samih plačilnih podatkov.
To je ključno v času, ko prevaranti postajajo vse bolj vešči kraje in imitiranja identitet. Cilj ni v tem, da bi od ene same tehnologije zahtevali, da sama sprejme celotno varnostno odločitev, temveč v združevanju številnih signalov. Tako lahko nenavadne dejavnosti oziroma anomalije pravočasno zaznamo celo takrat, ko se en korak preverjanja na prvi pogled zdi legitimen.
Potrošniki preprečevanje prevar pogosto dojemamo kot manjšo nevšečnost – kot npr. potrditev transakcije s kodo v sporočilu SMS ali zavrnjeno kartično plačilo. V ozadju pa se odvija obsežen tehnološki proces. Nam lahko razložite, kaj se zgodi v tistih nekaj milisekundah po tem, ko pritisnemo gumb »Plačaj«? Kako Visina umetna inteligenca ocenjuje tveganje »v živo«?
Z vidika kupca je plačilo videti skoraj hipno. Za tistim enostavnim pritiskom na zaslon ali prislonitvijo kartice na plačilni terminal pa v realnem času deluje izjemna količina napredne tehnologije. Skozi Visino omrežje se vsak dan izvede več kot 900 milijonov transakcij. Umetna inteligenca nam omogoča, da vso te aktivnosti analiziramo v realnem času in takoj prepoznamo morebitne odklone ali tveganja. Sistem je sposoben hkrati preučiti več tisoč signalov in medsebojnih povezav – od običajnega vedenja pri kupovanju, računa, trgovca in naprave do samega časa nakupa ter preteklih vzorcev.
Posamezen signal je lahko videti povsem običajen, ko pa ga umetna inteligenca poveže z drugimi signali v celotnem omrežju, se lahko pokaže povsem drugačna slika. Sistem Visa Advanced Authorisation na primer v le nekaj milisekundah oceni do 400 edinstvenih parametrov. S tem natančno prepozna morebitno prevaro, hkrati pa omogoča, da zakonita plačila potekajo gladko in neovirano.
V tem je prava vrednost umetne inteligence: ne gre le za hitrejše obdelovanje podatkov, temveč za prepoznavanje kompleksnih vzorcev in povezav, ki bi jih človeški preiskovalec ali tradicionalni sistem, temelječ na fiksnih pravilih, v realnem času izjemno težko opazil.
Spletni kriminalci za avtomatizacijo napadov zdaj uporabljajo platforme »prevara kot storitev« (angl. Fraud-as-a-Service) in AI-generatorje vsebin. Kako se obramba plačilnih omrežij prilagaja, ko nasprotnik masovno uporablja avtomatizirano generirano kodo?
Industrializacija prevar korenito spreminja naravo obrambe. Ko lahko kriminalci avtomatizirajo napade, hkrati preizkušajo različne pristope in delujejo na več trgih 24 ur na dan, mora tudi preprečevanje prevar delovati neprekinjeno in v enakem obsegu. Tu postanejo avtomatizacija, umetna inteligenca in globalna omrežna inteligenca nepogrešljivi. Ker kriminalci uporabljajo tehnologijo za širjenje svojih napadov, se mora ustrezno razširiti tudi obramba – v idealnem primeru tako, da vzorec prevare prepozna še preden posamezen potrošnik sploh naleti nanjo.
Naslednji korak v tem razvoju obrambe pa predstavlja t. i. napredna umetna inteligenca najnovejše generacije (angl. frontier AI). Vstopamo v svet, kjer vrhunski AI-modeli varnostnim ekipam ne pomagajo le pri zaznavanju sumljivih aktivnosti, temveč aktivno raziskujejo ranljivosti, ocenjujejo njihovo resnost in pospešujejo njihovo odpravljanje. Visino sodelovanje v Anthropicovem projektu Project Glasswing odraža natanko tak proaktiven pristop: preizkušamo, kako lahko najnaprednejši modeli podprejo obrambo v svetu kibernetske varnosti in okrepijo odpornost ključnih sistemov.
Ob tem velja poudariti, da mora biti obramba, podprta z umetno inteligenco, strogo nadzorovana, preverljiva in pod človeškim upravljanjem. Cilj ni avtonomna varnost brez nadzora, temveč varnostnim ekipam dati orodja, da se lahko odzivajo s hitrostjo in obsegom groženj, ki jih poganja AI, ob tem pa ohraniti popolno zaupanje in odgovornost.
| Skozi Visino omrežje se vsak dan izvede več kot 900 milijonov transakcij. Sistem je sposoben hkrati preučiti več tisoč signalov in medsebojnih povezav – od običajnega vedenja pri kupovanju, računa, trgovca in naprave do samega časa nakupa ter preteklih vzorcev. |
Prej ste omenili žetonizacijo. Kako ta ščiti uporabnike pri vsakodnevnih nakupih na spletnih platformah ali pri shranjevanju kartic v aplikacijah?
Žetonizacija je eden najpomembnejših varnostnih stebrov sodobne digitalne trgovine. Namesto razkrivanja prave številke kartice jo zamenja z edinstvenim digitalnim žetonom. To razvrednoti občutljive plačilne podatke za morebitne napadalce in omogoča varnejša digitalna plačila na spletnih mestih, v mobilnih denarnicah in aplikacijah, kjer imamo shranjene svoje kartice.
Bistvo je v tem, da žetonizacija deluje za uporabnika povsem nevidno. Še vedno uživate v hitrem in udobnem plačilu, v ozadju pa tehnologija varuje podatke na celotni poti med vami, vašo napravo, trgovcem in plačilnim omrežjem. To je odličen primer tega, kako bi morala videti sodobna plačilna varnost: močnejša zaščita brez nepotrebnega oteževanja uporabniške izkušnje.
Poznavalci namigujejo, da ljudje kmalu ne bomo več samostojno nakupovali, temveč bomo čedalje več nakupnih nalog prepustili nakupovalnim AI-asistentom in avtonomnim agentom, ki bodo nakupovali v našem imenu. Kako bomo v tem primeru preverjali identiteto in odobritve pri plačilih med »stroji« (angl. machine-to-machine)?
Ključna beseda pri tem je zaupanje. Trgovina s pomočjo AI-agentov se bo lahko razvila le, če bomo znali jasno odgovoriti na nekaj osnovnih vprašanj: kdo je agenta pooblastil, kakšne omejitve so mu bile določene, kako so zaščiteni plačilni podatki in kako se tveganje ocenjuje v realnem času.
Z vidika plačilnih sistemov so temelji že postavljeni. Varni podatki, žetonizacija, preverjanje pristnosti, inteligenca tveganj in odporna infrastruktura bodo imeli ključno vlogo, ko bodo AI-agenti začeli izvajati nakupe v imenu potrošnikov.
Če pogledava sodobno plačilno tehnologijo – kateri je posamično najbolj učinkovit varnostni ukrep, ki ga lahko običajen uporabnik sprejme že danes?
Če bi moral izbrati en sam praktičen tehnološki ukrep, bi dejal: kjer koli je to mogoče, uporabljajte varne, žetonizirane plačilne metode – na primer digitalno denarnico, zaščiteno z biometričnim preverjanjem pristnosti. To bistveno zmanjša izpostavljenost vaših pravih kartičnih podatkov in doda še en dodaten varnostni sloj, preden se plačilo sploh izvede.
| Trgovina s pomočjo AI-agentov se bo lahko razvila le, če bomo znali jasno odgovoriti na nekaj osnovnih vprašanj: kdo je agenta pooblastil, kakšne omejitve so mu bile določene, kako so zaščiteni plačilni podatki in kako se tveganje ocenjuje v realnem času. |
