🦂 Generative AI превращает кражу личности в индустрию

Расследование Bloomberg показывает, как генеративный AI и автономные агенты выводят кражу личности на новый уровень. Журналистка издания получила welcome-пакет от колледжа, в который никогда не подавала заявки. Кто-то отправил 13 заявлений на поступление и запросов на финансовую помощь от её имени, используя идеально совпадающие имя, дату рождения, адрес и номер соцстрахования. Единственная зацепка - школа в Алабаме, где она никогда не училась.

По данным Identity Theft Resource Center за 2025 год, число утечек данных достигло рекорда с 2005 года. Майкл Брюммер из Experian сообщает, что 40% из 5000 инцидентов, с которыми работала его команда, были связаны с AI. В 2026 году Experian ожидает, что основным драйвером станет агентный AI.

Инструменты уже зрелые. Модели вроде FraudGPT тестируют сотни тысяч номеров соцстрахования за минуты, находя валидные комбинации. Некоторые суб-агенты ищут данные в даркнете, другие одновременно связываются с разными банками, третьи автоматически заполняют сложные госформы. Сотрудник отдела финансовой помощи США отметил, что такой объём заявок без AI был бы почти невозможен.

Наурен Али из TransUnion описывает схему bust-out: мошенники открывают мелкие кредитные линии в местных банках, затем крупные - в институциональных кредиторах. Они отправляют дипфейк-водительские права для верификации, а затем обнуляют счета. Годовые глобальные потери от мошенничества Али оценивает в более чем $534 млрд.

Эксперты сходятся: лучшая защита от этой волны - сам AI. TransUnion использует автоматические проверки живости для выявления AI-селфи, SEON анализирует транзакции по собственным скорам риска. Для частных лиц стандартные советы: заморозка кредитной истории, многофакторная аутентификация, passkeys и отказ от публичного Wi-Fi без VPN.

#Safety #Security #Fraud #Deepfake

🍏 Apple поможет доказать, что фото на iPhone — не дипфейк

Компания Apple работает над механизмом проверки подлинности фотографий, сделанных на iPhone. Речь идёт о технологии, которая позволит отличать реальные снимки от изображений, сгенерированных или отредактированных нейросетями. По данным The Verge, решение связано с так называемым эталонным изображением (Reference Image) и метаданными снимка.

Суть подхода в том, что камера iPhone будет добавлять к каждому кадру цифровую информацию, подтверждающую его происхождение. При проверке система сможет сопоставить фото с эталонными данными и установить, были ли в него внесены изменения. Это особенно актуально на фоне роста числа реалистичных дипфейков и распространения AI-инструментов для редактирования изображений.

Если Apple внедрит такую систему, владельцы iPhone получат простой способ доказать, что их снимок действительно сделан на устройстве и не подвергался манипуляциям. Это может стать важным шагом для борьбы с дезинформацией — от новостных репортажей до юридически значимых доказательств. Ожидается, что детали технологии и сроки появления будут раскрыты позже.

#Safety #Apple #DeepFake #AI #Security #Photo #Detection #System