A Microsoft felveszi a harcot a mesterséges intelligencia segítségével telefonos támogatási csalók ellen

A legtöbb olvasónk ismeri a Windows technikai támogatási átverését, és néhány olvasónk egy olyan telefonhívás végén is lehetett, amely azt állította, hogy a Microsofttól érkezett, és azt mondta nekünk, hogy számítógépeinket vírus fertőzte meg, és felajánlotta a segítségünket. javítsd meg.

A Microsoft kiberbűnözés nyomon követésével és megelőzésével foglalkozó Digital Crimes Unithoz havonta legalább 10,000 85 panasz érkezik a világ minden tájáról pop-up hirdetésekkel és telemarketingesekkel kapcsolatban, akik azt állítják, hogy törvényes műszaki támogatási képviselők. Általánosságban elmondható, hogy az átverés nagyobb valószínűséggel kezdődik egy felugró hirdetéssel, mint egy telefonhívással, de vannak regionális kivételek. Németországban például a panaszok XNUMX százaléka olyan technológiai csalásokra vonatkozott, amelyek telefonhívásból indultak ki.

„Ezek az emberek nagyon okosak” – mondta Chris White, a Microsoft redmondi (Washington állam) kutatólaboratóriumának vezető kutatója, aki együttműködött a cég digitális bűnözési osztályával a csalók felkutatásában.

„Volt egy csomó ügyfelünk, akik átverést jelentettek be, de nem tudták, ki csalta meg őket” – mondta Courtney Gregoire, a Digitális Bűnözés Elleni Osztály helyettes főtanácsosa.

A csalók elfogásához a Microsoft nyomozóinak először ki kellett deríteniük, honnan érkeztek a támadások – ez nem könnyű feladat, mivel gyakran csak egy IP-címet vagy virtuális otthont használtak egy napig vagy még rövidebb ideig, mielőtt átmentek volna egy másik helyre, hogy elkerüljék elkapták.

Hogy megtalálják őket, a csapat olyan modellt hozott létre, amely olyan tartalmat keresett, amely a csalással összhangban viselkedett, például létrehozott egy előugró ablakot, amely mikroszekundum alatt frissül, hogy azt a látszatot keltse, hogy az nem tűnik el. Ezután a csapat átkutatta az interneten ezeket a webhelyeket, és képernyőfelvételeket készített az összes olyan tartalomról, amely potenciálisan átverés lehet.

A csapat ezután a Microsoft Azure számítási felhő platformján futó egyedi gépi tanulási mesterséges intelligencia eszközöket használt, hogy a képek hasonlóságát, tartalmat és egyéb vizuális nyomokat keressenek, amelyek meghatározzák annak esélyét, hogy az előugró ablak releváns-e a csalásvizsgálat szempontjából.

Ezután a Microsoft Cognitive Services számítógépes látás API-ját használták, hogy a hirdetésekben telefonszámokat és egyéb olyan információkat keressenek, amelyek nyomokat adhatnak azok eredetére vonatkozóan.

„Amit meg tudunk tenni, az az, hogy olyan léptékben kezeljük a problémát, ahogy az megtörténik, és biztosítjuk a mechanizmusokat, hogy tegyünk ellene” – mondta White.

Az információkat ezután a Power BI adatvizualizációs eszközzel mutatják be interaktív, könnyen érthető diagramok és adatvizualizációk létrehozásához. Az adatelemzés segített a bűnüldöző szerveknek megérteni az olyan mintákat, mint például, hogy hány évesek a felhasználók, milyen földrajzi területeket céloztak meg a csalók, és milyen megközelítést alkalmaztak ezeken a területeken.

A Szövetségi Kereskedelmi Bizottság a közelmúltban jelentős fellépést jelentett be ezekkel a csalókkal szemben, és részben a Microsoft kutatóinak munkájára támaszkodik, hogy segítsen megfejteni a csalók által a felhasználók átverésére és a bűnüldözés elkerülésére használt technikai trükkök bonyolult hálóját.

Gregoire elmondta, hogy a vállalat erősen elkötelezett amellett, hogy továbbra is harcoljon ezekkel a csalásokkal.

„Üzleti érdekünk fűződik ehhez, és globális érdekünk fűződik ehhez” – mondta Gregoire.

„Ez a jóhiszemű gépi tanulás gyakorlati alkalmazásának története egy fontos probléma megoldására” – mondta.