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AI诈骗肆虐,平台如何做好AIGC风险管理?

作者:数美科技发布时间:2023-06-19

原标题:AI诈骗肆虐,平台如何做好AIGC风险管理?

老牌歌星合唱的梦幻联动,实则是AI合成音频,但可达到以假乱真的地步;某男子因遭遇AI换脸骗术,9秒被骗245万;某带货直播间,使用AI换脸黑科技,粉丝误以为当红女明星直播带货......

随着AIGC的爆火,给予冲浪选手们更新奇体验的同时,以AI实施犯罪的团伙也猖獗在互联网中,威胁着公民的信息安全、财产安全及知识产权,危害着全民网络健康。

AI诈骗肆虐,为什么心有戒备仍会上当?诈骗的底层逻辑是什么?平台应该怎么防范,才能做好AIGC风险管理?

AIGC审核:生成端与发布端

一、AIGC生成端:模型输入和用户输入审核

AIGC,利用模型生成的海量内容,本身就是在AI与人的互动中生成内容。面临的最大挑战是模型生成的内容不可控。AIGC宛如一个巨大的“黑箱”,在人与AI的交互中,可能生成存在侵犯他人利益的内容,如敏感言论、违禁内容、AI假脸合成等。因此需要做好审核预案,主要审核方向为模型的输出及用户的输入。

对模型训练语料进行过滤:由于AIGC生成的内容是自动化的,在前期对模型进行训练时,就需要对可能生成敏感、违禁类的词汇进行审核和过滤,降低AI输出内容的风险。帮助模型在给用户生成内容之前,进行一轮审核,确保模型生成的内容合规。

对用户输入内容进行审核:在对模型的训练语料进行过滤之后,相对于在前期加上一层滤网。但对于用户五花八门的提问,并不能保证输出的内容完全合规。数美风控审核使用诈骗识别模型,联系用户提问的上下文,识别潜在犯罪分子利用AI进行诈骗的套路和话术,并进行拦截。

二、AIGC发布端:风险内容和风险账号审核

从AIGC生成端流出的内容,通常会被发布到内容社区、直播社交等平台。由于AIGC生成的内容过于仿真,用户无法用肉眼去判别是否为合成内容。内容社区和AIGC内容输出端需要进行审核确保生成的内容合法,并且不会对用户和社会造成负面影响。对违规内容的识别主要有两个方面:

内容层面。内容模态如视频、图片、文本、语音内容,体量庞大且内容多样。在审核环节,可以采用人机协同的方式,先用敏感词、模型等方式尽可能把有风险的内容识别出来,将风险内容交由人工二次复审,对于最终判定无风险的内容进行发布。

用户账号层面。对于潜在犯罪分子存在“内容逃逸”的状况,需结合发布内容和账号,综合判定是否为AI诈骗。数美天网风险决策引擎,精准识别伪冒、交易欺诈等账号行为风险,输出实时的风险决策建议,同时也会返回账号风险标签,提供完备的业务行为保护。

AI诈骗审核难点

AI诈骗的成功率之所以可以达到100%,正是利用了“熟人效应”,通过换脸,让受骗者误以为是熟知之人,从而受到欺骗。

AI换脸基于深度学习技术,核心是一个“自动编码器”,它能够接收数据输入,并将其压缩成一个小的编码,然后从这个编码中重新生成原始数据,在其中合成诈骗分子所需的“诈骗原料”,即技术处理之后我们看到的“伪熟人”。

AI诈骗审核的难点在于,诈骗手段多样化,且不断变化,使得传统的规则和算法很难完全捕获这些骗局。此外,诈骗分子也会不断采用新的技术和手段,比如语音合成、自然语言生成等技术,其行骗的话术和套路也随着审核的升级而迭代。

另一个难点在于,AI算法对于特定领域的数据处理有限,需要不断优化审核模型,为了应对诈骗手段的变革,AI算法需要拥有灵活多变的处理方式,能够快速识别和处理不同类型的诈骗情形。

对于大量“伪装”的诈骗内容,光靠用户凭借经验识别,想必困难重重。需要平台使用人工智能技术辅助审核,比如使用自然语言处理技术来检测生成的声音是否包含不当言论,利用图像识别技术来检测生成的图像是否违规。平台及时对用户进行“反诈骗”提示,在用户真正受骗之前及时布防。

此外,还需要建立完备的人工审核机制,提升审核人员的专业素质,保证审核流程的规范化,来确保审核的准确性。

数美科技:护航AIGC行业健康发展

数美科技作为在线业务护航专家,深耕风控技术近7年,在AIGC内容审核方面,深度融合AI智能审核与人工审核优势,为企业提供模型效果持续迭代、数据高度可视化、风险动态实时同步的人性化人工审核平台,实现文本、图片、音频文件/直播、视频文件/直播的全栈式智能内容审核。

一、智能文本检测:融合多种NLP技术前置布防

将 FSA 算法应用于变体识别,布防更前置,有效防御试图绕过规则的各种变体广告、变体违规文本等深度融合 Fasttext、HMM、CRF、Word2Vec 等 NLP 技术并不断革新,准确率高达 99% 以上。

支持表情符号形态的文本识别,让变相辱骂、广告导流等信息无处躲藏。根据地区监管政策差异,本地化部署风控策略,支持175种语种检测和18种主流语种风险标签识别。

二、智能图片检测:深度融合多项模型组合训练

以海量图片样本库推动模型迭代更新,实时应对审核需要;具备物品库、动物库、明星库、深度融合Inception、ResNet、MTCNN、InsightFace、EAST、CRNN等模型,多模型组合训练,精准识别各类违规图片。

场景库等特色样本储备。精细化标签体系结合简单易用的策略配置方法,可适配多行业的个性化审核需求,更能及时应对突发事件或临时性监管要求。

三、智能视频识别:实现最长响应时间1s的超高实时率

视频识别实现毫秒级迅速响应,视频过滤最长响应时间1s,处理实时率可达30%。深入每处细节;内容识别维度广,360度同步检测视频画面出现的画面、声音、字幕、文本、弹幕等内容。


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