AI를 사용하여 전화 지원 사기꾼에 맞서는 Microsoft

대부분의 독자는 Windows 기술 지원 사기에 익숙할 것이며 일부 독자는 Microsoft에서 전화를 받았을 때 우리 컴퓨터가 바이러스에 감염되었다고 주장하고 도움을 주겠다고 제안했을 수도 있습니다. 그것을 고친다.

사이버 범죄를 추적하고 예방하는 마이크로소프트의 디지털 범죄 부서(Digital Crimes Unit)는 팝업 광고와 텔레마케터가 합법적인 기술 지원 담당자라고 주장하는 것에 대해 전 세계로부터 매달 최소 10,000건의 불만을 접수하고 있습니다. 일반적으로 사기는 전화보다 팝업 광고로 시작될 가능성이 높지만 지역적 예외가 있습니다. 예를 들어 독일에서는 불만의 85%가 전화 통화에서 시작된 기술 사기에 관한 것이었습니다.

"이 사람들은 매우 영리합니다."라고 회사의 디지털 범죄 부서와 협력하여 사기범을 추적하는 데 협력한 워싱턴 레드몬드의 수석 연구원인 크리스 화이트가 말했습니다.

디지털 범죄 부서(Digital Crime Unit)의 법률 고문인 Courtney Gregoire는 "사기를 신고했지만 누가 사기를 쳤는지 모르는 고객이 많았습니다."라고 말했습니다.

사기범을 잡기 위해 Microsoft 수사관은 먼저 공격이 어디에서 왔는지 파악해야 했습니다. 그들은 종종 IP 주소 또는 가상 홈만 하루 이하로 사용하기 때문에 공격을 피하기 위해 다른 위치로 이동하기 때문에 쉬운 일이 아닙니다. 잡았다.

이를 찾기 위해 팀은 사라지지 않는 것처럼 보이게 하기 위해 마이크로초 단위로 새로 고쳐지는 팝업을 만드는 것과 같이 사기와 일치하는 방식으로 작동하는 콘텐츠를 찾는 모델을 만들었습니다. 그런 다음 팀은 웹에서 해당 사이트를 검색하고 잠재적으로 사기일 수 있는 모든 콘텐츠의 스크린샷을 캡처했습니다.

그런 다음 팀은 Microsoft의 Azure 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 실행되는 맞춤형 기계 학습 AI 도구를 사용하여 팝업이 사기 조사와 관련이 있을 가능성을 결정할 이미지 유사성, 콘텐츠 및 기타 시각적 단서를 찾았습니다.

그런 다음 Microsoft Cognitive Services의 컴퓨터 비전 API를 사용하여 광고에서 전화번호와 출처에 대한 단서를 제공할 수 있는 기타 정보를 검색했습니다.

"우리가 할 수 있는 것은 문제가 발생하는 규모에 맞게 문제를 해결하고 이에 대해 조치를 취할 수 있는 메커니즘을 제공하는 것입니다."라고 White가 말했습니다.

그런 다음 Power BI 데이터 시각화 도구를 사용하여 정보를 제공하여 이해하기 쉬운 대화형 차트 및 데이터 시각화를 만듭니다. 데이터 분석은 법 집행 기관이 사용자의 나이, 사기꾼이 노리는 지리적 영역 및 해당 영역에서 어떤 접근 방식을 취하고 있는지와 같은 패턴을 이해하는 데 도움이 되었습니다.

연방 무역 위원회(Federal Trade Commission)는 최근 이러한 사기꾼에 대한 대대적인 단속을 발표했으며 Microsoft 연구원의 작업에 부분적으로 의존하여 사기꾼이 사용자를 속이고 법 집행을 피하기 위해 사용했던 복잡한 기술 트릭 웹을 푸는 데 도움을 주고 있습니다.

Gregoire는 회사가 이러한 사기 행위에 지속적으로 맞서겠다는 강한 의지를 갖고 있다고 말했습니다.

Gregoire는 "우리는 이 일에 사업상 관심을 갖고 있으며 전 세계적으로 이 일에 좋은 관심을 갖고 있습니다."라고 말했습니다.

"이것은 중요한 문제를 해결하기 위해 진정한 머신 러닝을 실제로 적용한 이야기입니다."라고 그는 말했습니다.