Jak společnost GPT-4o využívá umělou inteligenci pro podvody s identitou

Proč se nejnovější objev OpenAI stal nejnovějším problémem každého vedoucího pracovníka?

Experiment, který zlomil internet

V dubnu 2025 otřásl celým světem kybernetické bezpečnosti jednoduchý experiment na sociálních sítích. Uživatelé zjistili, že GPT-4o společnosti OpenAI dokáže generovat realistické falešné karty Aadhaar, indický národní identifikační systém, který zahrnuje více než 1,3 miliardy lidí. Během několika hodin zaplavily platformy sociálních médií doklady totožnosti vygenerované umělou inteligencí, na nichž se objevili všichni od běžných občanů až po veřejně známé osobnosti, jako je Sam Altman nebo Elon Musk.

Čísla byla děsivá. Od svého uvedení na trh vytvořil systém GPT-4o společnosti OpenAI již více než 700 milionů snímků.

To, co začalo jako tvůrčí experimentování s portréty ve stylu Studia Ghibli, se rychle vyvinulo v něco více znepokojivého. Uživatelé začali sdílet fotorealistické makety vládních průkazů totožnosti, doplněné o QR kódy, oficiální formátování a vymyšlené osobní údaje, které vypadaly znepokojivě autenticky.

Technologie v pozadí hrozby: Proč je GPT-4o jiný

Nová třída generování obrázků umělou inteligencí

Na rozdíl od DALL-E je GPT-4o integrován přímo do ChatGPT. Tento posun mu dává nové schopnosti, ale také vytváří nová rizika.

Jak OpenAI přiznává ve své oficiální dokumentaci k systému: "Tyto schopnosti samy o sobě i v nových kombinacích mají potenciál vytvářet rizika v řadě oblastí, a to způsobem, který předchozí modely nedokázaly."

Problém s přístupností

Demokratizace technologie generování obrázků vytvořila to, co odborníci nazývají "dokonalou bouří" pro podvody s identitou.

Za prvé, nejsou potřeba žádné technické dovednosti. Kdokoli může vytvořit falešné dokumenty pouhým zadáním požadavku v přirozeném jazyce. Výsledky jsou fotorealistické a věrně odpovídají oficiálnímu rozvržení, písmu a designu.

Během několika minut lze ve velkém měřítku vyrobit falešné průkazy totožnosti. A protože tato technologie funguje napříč identifikačními systémy různých zemí, hrozba je globální.

Obavy týkající se školicích dat

Nejvíce znepokojující je otázka zdrojů dat. Uživatelé se ptají, odkud GPT-4o získává tréninková data, aby mohl tak přesně replikovat vládní dokumenty. Uživatelé se ptají, kde model získal data pro trénování fotografií Aadhaar a jak se mohl tak přesně naučit jejich formát. 

Rozsah podvodů s umělou inteligencí: Rostoucí krize

Současné statistiky jsou hrozivým obrazem

Podvody generované umělou inteligencí představují jednu z nejrychleji rostoucích hrozeb v oblasti kybernetické bezpečnosti:

• Globální míra podvodů vzrostla z 1,10% v roce 2021 na 2,50% v roce 2024., což představuje nárůst o 127% za pouhé tři roky.
• Padělané nebo pozměněné dokumenty představují 50% všech pokusů o podvod. v roce 2024 podle zprávy společnosti Sumsub o podvodech s identitou.
• Digitální padělky využívající generativní umělou inteligenci nyní představují 57% všech podvodů s dokumenty, což je o 244% více než v předchozím roce.
• Podvody s identitou související s Deepfake se v roce 2023 zdesetinásobily. ve srovnání s předchozím rokem

Finanční dopad napříč odvětvími

Hospodářské důsledky jsou již nyní závažné a stále se zrychlují:

• Podvody s umělou inteligencí by mohly v roce 2025 celosvětově stát $10,5 bilionu dolarů., podle společnosti LexisNexis
• Podvody se syntetickou identitou vzrostly o 31% podvodníci stále více využívají umělou inteligenci
• Polovina všech dotazovaných podniků se setkala s podvody zahrnujícími obsah generovaný umělou inteligencí. v roce 2024
• Celosvětové ztráty způsobené digitálními podvody dosáhly více než $47,8 mld. v roce 2024, což představuje nárůst o 15%.

Slepá skvrna výkonné moci: Proč je vedení nepřipravené

Mezera v informovanosti

Přestože došlo k nárůstu hrozby, většina vedoucích pracovníků si ji stále téměř neuvědomuje:

• 76% respondentů průzkumu zaznamenalo zvýšení regulačních požadavků výzva k přísnějšímu ověřování totožnosti
• Digitální kanály nyní představují 51% podvodůa poprvé překonala fyzické kanály.
• Pouze 43% finančních organizací používá pokročilé metody ověřování když se objeví červené vlajky podvodu
• Většina organizací nemá komplexní strategie pro odhalování podvodů s umělou inteligencí

Deficit ve výcviku

Rozdíl mezi novými hrozbami a připraveností organizací se zvyšuje. Většina bezpečnostních školení stále nezahrnuje podvody způsobené umělou inteligencí, takže zaměstnanci nejsou připraveni. Stále nejsou rozšířené znalosti o deepfakes a obrázcích vytvořených umělou inteligencí a ověřovací postupy se nepřizpůsobily dokumentaci vytvořené umělou inteligencí. A konečně, schopnosti detekce jsou ve srovnání s technologií generování stále nedostatečné. 

Dopad na odvětví: Odvětví v obležení

Nejzranitelnější odvětví

Na základě statistik podvodů pro rok 2024 patří mezi nejrizikovější odvětví:

1. Seznamovací platformy (8,91 %TP6T podvodů): Romantické podvody využívající falešné profily s dokumenty generovanými umělou inteligencí
2. Online média (4,27% podvodů): Obcházení ověření účtu pomocí syntetických dokumentů
3. Bankovnictví a pojišťovnictví (3,14% podvodů): Podvody při zakládání účtů a úvěrové podvody
4. Kryptoměna (88% případů deepfake): Obcházení KYC pomocí identit generovaných umělou inteligencí

Závod v technologiích: detekce vs. generace

Současné detekční schopnosti

Organizace, které investovaly velké prostředky do nástrojů využívajících umělou inteligenci v boji proti podvodům generovaným umělou inteligencí, začaly zaznamenávat výsledky: Systémy pro odhalování podvodů řízené umělou inteligencí již pomohly podnikům snížit počet případů podvodů přibližně o 30%.

Zkoumají se i další technologie. Blockchain může poskytnout silnější zabezpečení dat, i když k tomu, aby byl účinný, potřebuje ještě širší přijetí.

 Biometrické ověřování v kombinaci s analýzou dokumentů vytváří spolehlivější formu ověřování.

A konečně, detekce v reálném čase se stává účinnou ochranou. Potvrzuje, že je osoba skutečně přítomna, a zabraňuje zločincům používat při ověřování falešné statické snímky.

Rozdíl v sofistikovanosti

Existuje však znepokojivý rozdíl mezi jistotou detekce a skutečnou prevencí:

• Podíl respondentů, kteří důvěřují technologickým společnostem, že udržují biometrické údaje v bezpečí, klesl z 29% v roce 2022 na 5% v roce 2024.
• Mnoho organizací přeceňuje své detekční schopnosti a zároveň podcenit sofistikovanost hrozeb.
• Tradiční bezpečnostní opatření se ukázala jako nedostatečná proti dokumentům generovaným umělou inteligencí
• Vývoj detekčních technologií zaostává za generačním pokrokem

Reakce regulačních orgánů: Právní prostředí

Současný právní rámec

Vlády po celém světě se snaží řešit podvody s dokumenty generované umělou inteligencí, přičemž se situace zlepšuje jen pomalu: 

• Nařízení EU o eIDAS vstoupila v platnost v květnu 2024 a vyžaduje silnější ověřování digitální identity.
• Několik zemí posílilo ochranu v oblasti údajů o zdravotní péči a ověřování totožnosti
• Nové předpisy nařizují transparentnost v procesech ověřování totožnosti založených na umělé inteligenci
• Trestní sankce existují případy podvodného použití dokumentů generovaných umělou inteligencí.

Budování výkonné obrany: Komplexní strategie ochrany

1. Okamžité posouzení rizik

Audit stávajících ověřovacích procesů: Zkontrolujte, jak vaše organizace v současnosti ověřuje doklady totožnosti, a identifikujte slabá místa podvodů s umělou inteligencí.

Identifikace vysoce rizikových kontaktních bodů: Zmapujte všechna místa, kde se přijímají doklady totožnosti, onboarding, obnovení účtu, transakce s vysokou hodnotou a ověřování shody.

Vyhodnocení detekčních schopností: Zhodnoťte, zda stávající systémy dokáží identifikovat dokumenty vytvořené umělou inteligencí, nebo zda je nutná jejich modernizace.

2. Technologická řešení

Pokročilá analýza obrazu: Nasazení detekčních systémů na bázi umělé inteligence, které dokáží identifikovat jemné nesrovnalosti v dokumentech generovaných umělou inteligencí:

• Analýza textury: Detekce nepřirozených vzorů na pozadí dokumentů a bezpečnostních prvků
• Kontrola konzistence: Ověřte zarovnání písma, mezery a oficiální formátování.
• Zkoumání metadat: Analýza dat o tvorbě obrázků s ohledem na příznaky tvorby umělé inteligence
• Ověřování v reálném čase: Zavedení systémů, které dokáží okamžitě zpracovávat dokumenty během interakce se zákazníky.

Vícefaktorové ověřování: Kombinujte analýzu dokumentů s dalšími metodami ověřování:

• Ověřování vládních databází: Křížové odkazy na čísla dokumentů v oficiálních databázích
• Shoda biometrických údajů: Pomocí rozpoznávání obličeje můžete přiřadit fotografie dokumentů k živým subjektům.
• Analýza chování: Sledování vzorců chování uživatelů během procesů ověřování

3. Školení a informovanost

Vzdělávání vedoucích pracovníků: Vedoucí týmy potřebují zvláštní školení o rizicích podvodů s obrazy umělé inteligence a o obchodních důsledcích nedostatečného ověřování.

Programy školení zaměstnanců: Pracovníci v první linii potřebují vzdělání v oblasti:

• Techniky vizuální detekce: Jak rozpoznat potenciální dokumenty vytvořené umělou inteligencí
• Postupy ověřování: Kdy a jak eskalovat podezřelé dokumenty
• Integrace technologií: Jak efektivně používat detekční nástroje

Průběžné aktualizace: Pravidelné aktualizace školení podle toho, jak se vyvíjejí techniky generování umělé inteligence.

4. Přepracování procesu

Ověřovací protokoly: Zavedení vícestupňového ověřování pro scénáře s vysokým rizikem:

• Přezkum primárních dokumentů: Prvotní posouzení pomocí detekční technologie
• Sekundární ověření: Křížový odkaz na databázi pro ověření pravosti dokumentu
• Terciární potvrzení: Dodatečné ověření u případů s vysokou hodnotou nebo podezřelých případů

Zpracování výjimek: Jasné postupy pro správu dokumentů, které se nepodařilo ověřit nebo vykazují známky tvorby UI.

Řešení: Detekce obrazu s umělou inteligencí na podnikové úrovni

Proč tradiční přístupy selhávají

Standardní kontroly dokumentů byly vytvořeny tak, aby zachytily padělky starého typu, nikoli dokumenty vytvořené umělou inteligencí. Moderní generování obrazů umělou inteligencí potřebuje stejně sofistikované detekční schopnosti.

Současné nedostatky v ověřování zahrnují:

• Lidská chyba: Ruční recenzenti nedokážou spolehlivě identifikovat sofistikované dokumenty vytvořené umělou inteligencí.
• Omezená technická analýza: Základní ověření se zaměřuje na zjevné změny a opomíjí jemné indikátory AI.
• Omezení měřítka: Manuální procesy nezvládají objem pokusů o podvody generovaných umělou inteligencí.
• Vývojové zpoždění: Statické postupy ověřování se nemohou přizpůsobit rychle se vyvíjejícím technikám umělé inteligence

Potřeba specializované detekce AI

Organizace, které se vážně snaží chránit před podvody s obrazy umělé inteligence, potřebují účelové detekční systémy, které dokáží:

• Analýza markerů generace AI: Detekce jemných artefaktů a vzorů jedinečných pro obrázky generované umělou inteligencí.
• Zpracování v reálném čase: Poskytnout okamžitou analýzu při předkládání dokumentů
• Průběžné učení: Přizpůsobení se novým technikám generování umělé inteligence, jakmile se objeví.
• Schopnosti integrace: Bezproblémová práce se stávajícími ověřovacími pracovními postupy

Účinné systémy detekce obrazu pomocí umělé inteligence používají pokročilé algoritmy k identifikaci:

• Nesrovnalosti na úrovni pixelů: Jemné vzory, které naznačují vznik umělé inteligence
• Kompresní artefakty: Digitální podpisy procesů vytváření obrazů AI
• Statistické anomálie: Matematické vzory, které se liší od přírodních obrazů
• Časové nesrovnalosti: Známky manipulace s obrázky nebo jejich vytváření

Podtrženo, sečteno: Podvody s umělou inteligencí jsou tu a zrychlují se

Statistiky jsou nepopiratelné: Z teoretické hrozby se podvody s dokumenty generované umělou inteligencí staly současnou realitou, která způsobuje miliardové ztráty. 

Vzhledem k tomu, že jen GPT-4o již vygeneroval více než 700 milionů snímků a možnosti umělé inteligence se rychle rozvíjejí, čelí organizace rostoucí hrozbě, kterou tradiční bezpečnostní opatření nedokážou řešit.

Okno pro aktivní obranu se rychle uzavírá.

Technologie pro vytváření přesvědčivých falešných dokumentů je nyní dostupná každému, kdo má přístup k internetu. Sofistikovanost dokumentů generovaných umělou inteligencí se mezitím neustále zlepšuje, takže jejich odhalení je pro lidské kontrolory a základní ověřovací systémy stále obtížnější. 

Organizace, které odmítají přizpůsobit své ověřovací procesy této nové realitě, čelí mnoha rizikům:

• Přímé finanční ztráty: Od podvodů pomocí dokumentů generovaných umělou inteligencí
• Regulační sankce: Za nesplnění požadavků na zesílené ověřování
• Poškození pověsti: Od spojování s případy podvodů s identitou
• Narušení provozu: Z vyšetřování a nápravných opatření

Otázkou není, zda se vaše organizace setká s podvody s dokumenty generovanými umělou inteligencí, ale zda budete připraveni je odhalit a zabránit jim.

Existuje technologie, která umožňuje bojovat proti podvodům vytvářeným umělou inteligencí. Pokročilé detekční systémy dokáží rozpoznat jemné znaky, které odlišují dokumenty vytvořené umělou inteligencí od pravých. Implementace však vyžaduje okamžitou akci, protože hrozba se denně vyvíjí.

Společnosti nyní musí investovat do komplexních funkcí detekce obrazu pomocí umělé inteligence, jinak riskují, že se stanou další obětí v nejrychleji rostoucí kategorii podvodů současnosti.

---

Pro vedoucí pracovníky, kteří jsou připraveni chránit své organizace před podvody s obrazy umělé inteligence, je dnes k dispozici pokročilá detekční technologie. Zjistěte, jak může detekce obrazu AI na podnikové úrovni ochránit vaše ověřovací procesy na adrese truthscan.com/ai-image-detector.

Odkazy

1. Outlook Peníze. "ChatGPT může generovat falešné karty Aadhaar a PAN: " Outlook Peníze, 5. dubna 2025. https://www.outlookmoney.com/news/chatgpt-can-generate-fake-aadhaar-pan-cards-heres-what-you-need-to-know
2. Business Today. "Falešný Aadhaar, PAN s ChatGPT: Jak identifikovat skutečné vládní doklady totožnosti; zkontrolujte kroky." Business Today, 5. dubna 2025. https://www.businesstoday.in/personal-finance/news/story/fake-aadhaar-pan-with-chatgpt-how-to-identify-real-government-id-proofs-check-steps-470849-2025-04-05
3. Business Standard. "ChatGPT může generovat falešné karty Aadhaar, PAN: " Business Standard, 7. dubna 2025. https://www.business-standard.com/finance/personal-finance/chatgpt-can-generate-fake-aadhaar-pan-cards-how-to-verify-them-125040700728_1.html
4. OneIndia News. "Může ChatGPT vytvářet karty Aadhaar a PAN? Netizeni bombardují sociální sítě falešnými průkazy totožnosti." OneIndia News, 4. dubna 2025. https://www.oneindia.com/india/can-chatgpt-create-aadhaar-cards-pan-cards-netizens-bombard-social-media-with-fake-id-cards-4114335.html
5. Obchod dnes Technologie. "Falešné karty Aadhaar vzbuzují obavy, protože nástroj pro vytváření obrázků ChatGPT dosáhl 700 milionů výtvorů." Business Today, 4. dubna 2025. https://www.businesstoday.in/technology/news/story/fake-aadhaar-cards-spark-concern-as-chatgpts-image-tool-hits-700-million-creations-470750-2025-04-04
6. MoneyLife. "Upozornění na podvody: umělá inteligence vytváří originálně vypadající "falešné" karty Aadhaar a PAN!" MoneyLife. https://www.moneylife.in/article/fraud-alert-ais-creating-genuinelooking-fake-aadhaar-pan-cards/76873.html
7. Trh Data Insights. "ChatGPT vyvolává obavy z podvodů s doklady totožnosti: Může skutečně generovat falešné karty Aadhaar a PAN?" Trh Data Insights. https://www.datainsightsmarket.com/news/article/chatgpt-can-generate-fake-aadhaar-pan-cards-13557
8. Angel One. "ChatGPT umí generovat falešné karty Aadhaar a PAN: Jak je ověřit?" Angel One, 8. dubna 2025. https://www.angelone.in/news/chatgpt-can-generate-fake-aadhaar-and-pan-cards-how-to-verify-them
9. Aktualizace biometrických údajů. "Sociální sítě se hemží pasy a průkazy totožnosti generovanými ChatGPT." Aktualizace biometrických údajů, 11. dubna 2025. https://www.biometricupdate.com/202504/social-buzzes-with-chatgpt-generated-passports-and-id-cards
10. Munsif Daily. "Obrazový nástroj ChatGPT slouží ke generování karet Aadhaar a PAN, obavy o soukromí a zneužití." Munsif Daily, 4. dubna 2025. https://munsifdaily.com/chatgpts-image-tool-used-to-generate-aadhaar-and-pan-cards/
11. Snappt. "Trendy ověřování totožnosti pro rok 2025 a výhled do budoucna." Snappt, 4. srpna 2025. https://snappt.com/blog/id-verification-trends/
12. Snappt. "Statistiky podvodů s identitou pro rok 2025." Snappt, 20. listopadu 2024. https://snappt.com/blog/identity-fraud-statistics/
13. Sumsub. "Trendy v oblasti podvodů pro rok 2025: Od podvodů řízených umělou inteligencí po krádeže identity a demokratizaci podvodů." Sumsub. https://sumsub.com/blog/fraud-trends-sumsub-fraud-report/
14. Sumsub. "Statistiky krádeží identity a podvodů v roce 2024." Sumsub. https://sumsub.com/fraud-report-2024/
15. arXiv. "Detekce podvodů s identitou na základě umělé inteligence: ." arXiv, 16. ledna 2025. https://arxiv.org/html/2501.09239v1
16. Pověřit. "Trendy v ověřování totožnosti v roce 2025 a dále." Pověřit, 5. srpna 2025. https://www.entrust.com/blog/2025/02/identity-verification-trends-in-2025-and-beyond
17. Incode. "Pět nejzávažnějších případů podvodů s umělou inteligencí Deepfake z roku 2024 odhaleno." Incode Blog, 20. prosince 2024. https://incode.com/blog/top-5-cases-of-ai-deepfake-fraud-from-2024-exposed/
18. Mitek Systems. "Předpovědi podvodů na rok 2025: ." Mitek Systems, 12. prosince 2024. https://www.miteksystems.com/blog/2025-fraud-predictions-industry-innovators
19. KYC Hub. "7 hlavních trendů ověřování totožnosti pro rok 2025." KYC Hub, 30. prosince 2024. https://www.kychub.com/blog/identity-verification-trends/