W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji technologia deepfake w cyberprzestępczości staje się poważnym wyzwaniem dla sektora finansowego. Banki na całym świecie muszą dostosować swoje systemy zabezpieczeń, aby przeciwdziałać nowym formom oszustw, które zagrażają bezpieczeństwu płatności online i burzą zaufanie klientów.

Z tekstu dowiesz się:

• czym jest deepfake,
• jakie są rodzaje oszustw deepfake w bankowości,
• jakie są nowoczesne zabezpieczenia banków przed deepfake.

Postęp technologiczny przynosi wiele korzyści w sferze finansów – ułatwia codzienne transakcje, skraca czas obsługi klienta i upraszcza zarządzanie pieniędzmi. Jednak wraz z korzyściami pojawiają się nowe zagrożenia. Jednym z najbardziej niepokojących zjawisk ostatnich lat są ataki deepfake w bankowości, które stanowią rosnące wyzwanie dla instytucji finansowych. Obecnie banki muszą chronić już nie tylko dane, ale również tożsamość swoich klientów przed syntetycznie generowanymi oszustwami.

Nowe zagrożenia dla banków – deepfake. Czym jest?

Deepfake to technologia wykorzystująca zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji – w szczególności głębokie sieci neuronowe (deep learning) – do generowania realistycznych, lecz całkowicie fałszywych materiałów wizualnych i dźwiękowych. W kontekście finansów może to oznaczać np. stworzenie filmu z wizerunkiem konkretnej osoby, która mówi coś, czego nigdy nie powiedziała lub symulację jej głosu pozwalającą na telefoniczne uwierzytelnienie się w banku.

To, co jeszcze kilka lat temu wydawało się scenariuszem rodem z filmów science fiction, dziś staje się niestety elementem działania przestępczości cyfrowej. Cyberoszuści potrafią z łatwością tworzyć autentycznie wyglądające filmy czy nagrania głosowe, co zagraża zaufaniu do banków, instytucji państwowych oraz usług cyfrowych. Ataki deepfake w bankowości są coraz bardziej zaawansowane i trudne do wykrycia – mogą wyglądać jak prawdziwe połączenia od klientów, realistyczne nagrania wideo, a nawet fałszywe transmisje na żywo.

Deepfake w płatnościach online – najczęstsze zagrożenia

Wykorzystanie deepfake w płatnościach online stwarza wiele scenariuszy ataku, które mogą narazić klientów i instytucje na poważne straty finansowe oraz utratę reputacji. Oto kilka możliwych zagrożeń wynikających z tej technologii.

• Podszywanie się pod klienta w kontaktach z bankiem

Fałszywe nagrania głosowe mogą zostać użyte podczas rozmów telefonicznych z infolinią bankową. Przestępcy, wykorzystując syntetyczny głos klienta, mogą uzyskać dostęp do konta, zgłosić zastrzeżenie karty lub zlecić przelew.

• Oszustwa podczas wideoweryfikacji

Procesy KYC (Know Your Customer), stosowane przy zakładaniu kont online, opierają się na technologii wideoidentyfikacji. Deepfake umożliwia stworzenie fałszywego obrazu osoby, który przechodzi pozytywnie taką weryfikację, co pozwala oszustom na otwarcie konta pod cudzą tożsamością.

• Ataki na systemy biometryczne

Coraz więcej banków wdraża biometrię głosową lub rozpoznawanie twarzy jako formę autoryzacji. Deepfake może skutecznie naśladować te dane biometryczne, umożliwiając nieautoryzowany dostęp do konta.

• Złośliwe kampanie socjotechniczne

Cyberprzestępcy mogą wykorzystywać deepfake do tworzenia fałszywych wiadomości od rzekomych przedstawicieli banku, zachęcających do kliknięcia w linki lub podania danych logowania.

Jak banki chronią przed deepfake? Nowoczesne strategie i technologie

Wraz z rosnącą liczbą przypadków wykorzystania deepfake konsumenci mogą zacząć tracić zaufanie do procesów weryfikacji online, co w dłuższej perspektywie może wpłynąć negatywnie na cały sektor usług finansowych. Bezpieczeństwo płatności online w 2025 r. staje się więc priorytetem dla banków – oto kluczowe narzędzia i strategie, które stosują, by zabezpieczyć siebie i klientów przed oszustwami deepfake w bankowości.

• Wielopoziomowa weryfikacja tożsamości

Banki łączą różne metody uwierzytelniania – hasła, kody SMS, analizę biometryczną, dane behawioralne (sposób pisania lub korzystania z aplikacji) oraz ocenę ryzyka w czasie rzeczywistym. Dzięki temu, nawet jeśli jeden z elementów zostanie podrobiony, system rozpozna niezgodności w pozostałych.

• Systemy detekcji manipulacji audio-wideo

W bankowych systemach zabezpieczeń wdrażane są specjalistyczne algorytmy wykrywające cechy charakterystyczne dla deepfake, takie jak niespójności w mimice, nierealistyczne synchronizacje dźwięku z ruchem warg czy nieregularności w modulacji głosu. Systemy te uczą się rozpoznawać subtelne różnice między materiałami autentycznymi a fałszywymi.

• Analiza zachowań użytkowników (User Behavioral Analytics – UBA)

Monitorowanie nawyków klientów pozwala wychwycić nietypowe działania – np. logowanie się z nieznanego urządzenia, w innym niż zwykle czasie lub z nietypowej lokalizacji. Podejrzane zachowania mogą zostać natychmiast zablokowane lub poddane dodatkowej weryfikacji.

• Szkolenia dla pracowników i zespołów obsługi klienta

Banki inwestują w rozwój kompetencji pracowników, ucząc ich rozpoznawania prób manipulacji, podejrzanych zachowań i nietypowych zgłoszeń. Pracownicy są pierwszą linią obrony przed nowymi metodami oszustw.

• Kampanie edukacyjne dla klientów

Świadomy klient to bezpieczny klient. Instytucje finansowe informują o zagrożeniach, pokazują przykłady deepfake i instruują, jak reagować w sytuacjach podejrzanych. Zachęcają też do niezwłocznego kontaktu z bankiem w przypadku jakichkolwiek wątpliwości.

• Współpraca z firmami specjalizującymi się w cyberbezpieczeństwie

Banki coraz częściej zawiązują partnerstwa z wyspecjalizowanymi firmami technologicznymi i środowiskami akademickimi, które dostarczają narzędzia do walki z deepfake i rozwijają kolejne generacje zabezpieczeń.

Ataki deepfake w bankowości stają się jednym z najpoważniejszych wyzwań dla sektora finansowego. Rosnąca dostępność narzędzi AI do generowania realistycznych materiałów wideo i audio sprawia, że technologia ta może być wykorzystana do ataków na konta oraz systemy weryfikacji, co w konsekwencji negatywnie przekłada się na zaufanie klientów. Banki nie pozostają jednak bierne wobec nowych zagrożeń – poprzez inwestowanie w zabezpieczenia, rozwój algorytmów detekcji i edukację skutecznie podnoszą poziom ochrony.

Artykuł sponsorowany.