報導摘要

資安公司Darwinium正在透過其創新功能Beagle和Copilot，重新定義網路詐欺防禦，實現「以AI對抗AI」。Darwinium的執行長Alisdair Faulkner強調，當前詐欺領域的核心挑戰在於詐欺者開始利用複雜的AI代理程式，這些程式能夠模仿人類行為並適應安全控制，使得區分合法自動化與惡意活動變得極為困難。這讓企業面臨兩難：全面阻擋AI代理程式可能疏遠客戶，但若放任不管則可能導致大規模詐欺。
為此，Darwinium推出了兩大AI驅動功能：Beagle和Copilot。Beagle透過模擬詐欺攻擊，利用自主代理程式在整個客戶旅程中模擬真實用戶行為，主動探測即時防禦系統的弱點，幫助組織更快地識別漏洞並改進防禦措施。Copilot則是一個整合到Darwinium平台中的對話式助理，賦能詐欺與安全團隊分析行為數據、生成偵測規則、評估政策變更並自動化任務。它利用客戶特定數據建議新功能，並評估規則對詐欺損失和用戶摩擦的影響。兩者皆旨在為安全團隊提供智能、可擴展的自動化，以與攻擊者的能力相抗衡。

資安風險

隨著AI技術的普及，詐欺者利用AI代理程式進行攻擊的頻率和複雜性顯著增加，這為企業帶來了新的資安風險：

1. 難以區分合法與惡意行為：AI代理程式能夠高度模仿人類行為，使得傳統的詐欺偵測模型難以區分合法用戶與惡意攻擊者。
2. 快速適應性：AI驅動的詐欺程式能夠快速學習並適應新的安全控制和偵測機制，使得企業的防禦措施可能迅速失效。
3. 規模化攻擊：AI代理程式能夠自動化大規模的詐欺活動，例如註冊虛假帳戶、刷單、批量嘗試登入，對企業造成巨大損失。
4. 隱蔽性高：這些自動化攻擊往往發生在用戶旅程的各個階段，且行為模式分散，使得傳統基於點對點偵測的解決方案難以全面捕捉。

安全影響

未能有效應對 AI 驅動的詐欺攻擊將對企業造成多方面的安全影響：

1. 財務損失：詐欺活動直接導致資金損失，例如虛假交易、退款詐欺、帳戶盜用等，嚴重侵蝕企業利潤。
2. 客戶信任受損：頻繁的詐欺事件會損害客戶對企業安全保障能力的信任，導致客戶流失和品牌聲譽下降。
3. 運營效率降低：為了應對詐欺，企業可能需要投入大量人力和資源進行人工審核和調查，降低了運營效率。
4. 數據洩露風險：某些詐欺行為可能涉及帳戶劫持，進而導致用戶敏感數據洩露，引發法規遵循問題。

行動建議

為有效防禦 AI 驅動的詐欺威脅，企業應採取以下行動：

1. 部署先進的 AI 驅動型詐欺防禦工具：考慮採用如Darwinium提供的Beagle和 Copilot等解決方案，利用AI自動偵測和模擬攻擊，以「以AI對抗AI」。
2. 實時行為分析：確保防禦系統具備在整個用戶旅程中實時分析用戶行為的能力，持續評估風險並偵測惡意意圖，即使初始身份驗證看似安全。
3. 實施「漸進式信任」模型： 根據用戶行為動態調整信任評分，對於可疑行為提高審核級別，對於可信行為則簡化流程。
4. 持續進行紅隊演練：定期利用類似Beagle的工具進行模擬攻擊演練，主動識別防禦系統的弱點，並持續迭代改進防禦措施。
5. 賦能安全團隊：提供像Copilot這樣的智能助理工具，幫助詐欺和安全團隊更高效地分析數據、制定策略和自動化任務，提升團隊生產力。
6. 整合邊緣部署策略：將詐欺防禦部署在網路邊緣，以在攻擊接觸到核心系統前就進行攔截和分析。

結論

AI技術在詐欺領域的應用，使得傳統的防禦手段面臨前所未有的挑戰。然而，這也催生了像Darwinium這樣利用AI對抗AI的創新解決方案。透過Beagle和Copilot 等工具，企業能夠獲得智能、可擴展的自動化能力，不僅能更精準地偵測複雜的AI 詐欺，還能主動探測防禦弱點並提升安全團隊的效率。在數位化日益深入的今天，企業必須積極擁抱這種「以AI 戰AI」的策略，才能在不斷演變的詐欺威脅面前保持競爭力，確保客戶信任和業務安全。