Hogyan használja a GPT-4o a mesterséges intelligenciát az identitással kapcsolatos csalások ellen?

Miért lett az OpenAI legújabb áttörése minden vezető legújabb fejfájása?

A kísérlet, amely tönkretette az internetet

2025 áprilisában egy egyszerű közösségi médiakísérlet megrázta az egész kiberbiztonsági világot. A felhasználók rájöttek, hogy az OpenAI GPT-4o képes generálni reális hamis Aadhaar kártyák, India nemzeti személyazonosító rendszere, amely több mint 1,3 milliárd embert érint. Alig néhány óra alatt a közösségi médiaplatformokat elárasztották az AI által generált személyazonossági dokumentumok, amelyeken a hétköznapi polgároktól kezdve olyan közszereplőkig, mint Sam Altman és Elon Musk szerepelnek.

A számok megdöbbentőek voltak. Megjelenése óta az OpenAI GPT-4o már több mint 700 millió képet készített.

Ami a Studio Ghibli stílusú portrékkal való kreatív kísérletezésnek indult, hamarosan valami sokkal aggasztóbbá vált. A felhasználók elkezdték megosztani a kormányzati személyi igazolványok fotórealisztikus makettjeit, QR-kódokkal, hivatalos formázással és hamisított személyes adatokkal, amelyek zavaróan hitelesnek tűntek.

A technológia a fenyegetés mögött: Miért más a GPT-4o

A mesterséges intelligencia képgenerálás új osztálya

A DALL-E-vel ellentétben a GPT-4o közvetlenül a ChatGPT-be van beépítve. Ez a váltás új képességeket ad neki, de új kockázatokat is teremt.

Ahogy az OpenAI a hivatalos rendszerdokumentációjában elismerte: "Ezek a képességek önmagukban és új kombinációkban is képesek számos területen kockázatot teremteni, olyan módon, ahogyan a korábbi modellek nem tudtak."

A hozzáférhetőségi probléma

A képalkotási technológia demokratizálódása a szakértők szerint "tökéletes vihart" teremtett a személyazonossági csalásokhoz.

Először is, nincs szükség műszaki ismeretekre. Bárki létrehozhat hamis dokumentumokat, ha egyszerűen beír egy kérést természetes nyelven. Az eredmények fotorealisztikusak, és nagymértékben megfelelnek a hivatalos elrendezésnek, betűtípusoknak és mintáknak.

Néhány perc alatt tömegesen lehet hamis személyi igazolványokat gyártani. És mivel a technológia a különböző országok azonosítási rendszereiben működik, a fenyegetés globális.

A képzési adatokkal kapcsolatos aggályok

A legaggasztóbb az adatforrások kérdése. A felhasználók megkérdőjelezték, hogy a GPT-4o honnan szerzi a kormányzati dokumentumok ilyen pontos másolásához szükséges képzési adatokat. A felhasználók azon tűnődnek, honnan szerezte a modell az Aadhaar-fotó adatait a képzéshez, és hogyan tudta ilyen pontosan megtanulni a formátumot. 

A mesterséges intelligencia képcsalások nagyságrendje: A növekvő válság

A jelenlegi statisztikák borzalmas képet festenek

Az AI által generált csalás az egyik leggyorsabban növekvő fenyegetést jelenti a kiberbiztonságban:

• A globális csalási ráta a 2021-es 1,10%-ről 2024-re 2,50%-re emelkedett., 127% növekedés mindössze három év alatt
• Az összes csalási kísérlet 50%-je hamis vagy módosított dokumentumokra vezethető vissza. 2024-ben, a Sumsub Identity Fraud Report szerint
• A generatív mesterséges intelligenciát használó digitális hamisítványok ma már az összes dokumentumcsalás 57%-jét teszik ki, ami 244% növekedést jelent az előző évhez képest.
• A Deepfake-hez kapcsolódó személyazonossági csalások 2023-ban megtízszereződtek az előző évhez képest

Pénzügyi hatás az iparágakban

A gazdasági következmények már most is súlyosak és egyre gyorsulnak:

• Az AI-alapú csalás 2025-ben $10,5 billió forintba kerülhet globálisana LexisNexis szerint
• A szintetikus személyazonossággal kapcsolatos csalások száma 31%-rel emelkedett mivel a csalók egyre inkább kihasználják a mesterséges intelligenciát
• A megkérdezett vállalkozások fele tapasztalt csalást mesterséges intelligencia által generált tartalommal kapcsolatban 2024-ben
• A digitális csalásokból származó globális veszteségek meghaladták az $47,8 milliárdot 2024-ben, ami 15% növekedést tükröz

A vezetői vakfolt: Miért felkészületlen a vezetés

A tudatossági hiányosság

Annak ellenére, hogy a fenyegetés növekedett, a legtöbb vezető még mindig alig van tisztában vele:

• A felmérésben részt vevők 76%-je látta a szabályozási követelmények növekedését szigorúbb személyazonosság-ellenőrzésre szólít fel
• A csalások 51%-je már a digitális csatornákon keresztül történik, első alkalommal meghaladva a fizikai csatornákat
• A pénzügyi szervezeteknek csak 43%-je használ fejlett ellenőrzési módszereket amikor a csalás piros zászlós jelzései megjelennek
• A legtöbb szervezetnek nincs átfogó AI csalásfelderítési stratégiája

A képzési hiányosság

Az új fenyegetések és a szervezetek felkészültsége közötti különbség egyre nő. A legtöbb biztonsági képzés még mindig nem terjed ki a mesterséges intelligenciával létrehozott csalásokra, így az alkalmazottak nincsenek felkészülve. Még mindig nem terjedtek el a mélyhamisításokkal és az AI-képekkel kapcsolatos ismeretek, és az ellenőrzési eljárások nem alkalmazkodtak az AI által generált dokumentációhoz. Végül pedig a felderítési képességek még mindig hiányoznak a generációs technológiához képest. 

Ipari hatás: Ágazatok ostrom alatt

Legérzékenyebb iparágak

A 2024-es csalási statisztikák alapján a legnagyobb kockázatnak kitett ágazatok közé tartoznak:

1. Társkereső platformok (8,9% csalási arány): Romantikus csalások hamis profilokkal, mesterséges intelligencia által generált dokumentumokkal
2. Online média (4,27% csalási arány): Számlaellenőrzés megkerülése szintetikus dokumentumok felhasználásával
3. Banki és biztosítási tevékenység (3,14% csalási arány): Számlanyitási és hitelezési csalás
4. Kriptovaluta (88% a deepfake esetek közül): KYC megkerülése mesterséges intelligencia által generált személyazonosságokkal

A technológiai fegyverkezési verseny: észlelés vs. generálás

Jelenlegi észlelési képességek

Azok a szervezetek, amelyek nagy összegeket fektettek be a mesterséges intelligencia által generált csalás elleni küzdelemre szolgáló, mesterséges intelligenciával működő eszközökbe, már kezdik látni az eredményeket: Az AI-alapú csalásfelismerő rendszerek már segítettek a vállalkozásoknak abban, hogy a csalási eseteket körülbelül 30%-tal csökkentsék.

Más technológiákat is vizsgálnak. A blokklánc erősebb adatbiztonságot nyújthat, bár a hatékonysághoz még szélesebb körű elfogadásra van szükség.

 A biometrikus ellenőrzés a dokumentumelemzéssel kombinálva a hitelesítés megbízhatóbb formáját hozza létre.

Végül a valós idejű észlelés egyre hatékonyabb védelmet nyújt. Megerősíti, hogy egy személy valóban jelen van, és megakadályozza, hogy a bűnözők hamis statikus képeket használjanak az ellenőrzés során.

A kifinomultsági szakadék

A felderítési bizalom és a tényleges megelőzés között azonban aggasztó eltérés van:

• Azon válaszadók aránya, akik bíznak abban, hogy a technológiai cégek biztonságban tartják a biometrikus adatokat, a 2022-es 29%-ről 5%-re csökkent 2024-re.
• Sok szervezet túlbecsüli felderítési képességeit miközben alábecsülik a fenyegetések kifinomultságát
• A hagyományos biztonsági intézkedések elégtelennek bizonyulnak a mesterséges intelligencia által generált dokumentumokkal szemben
• Az érzékelési technológia fejlődése elmarad a generációs fejlődés mögött

Szabályozási válasz: A jogi környezet

Jelenlegi jogi keret

A kormányok világszerte igyekeznek kezelni a mesterséges intelligencia által generált okirathamisítást, de lassú javulással: 

• Az EU eIDAS-rendelete 2024 májusában lépett hatályba, és szigorúbb digitális személyazonosság-ellenőrzést ír elő.
• Több ország megerősített védelmet biztosít az egészségügyi adatok és a személyazonosság ellenőrzése
• Az új szabályozás átláthatóságot ír elő a mesterséges intelligencia által vezérelt személyazonosság-ellenőrzési folyamatokban
• Büntetőjogi szankciók léteznek a mesterséges intelligencia által generált dokumentumok csalárd módon történő felhasználása miatt

A végrehajtó védelem kiépítése: A Comprehensive Protection Strategy (Átfogó védelmi stratégia)

1. Azonnali kockázatértékelés

A jelenlegi ellenőrzési folyamatok ellenőrzése: Tekintse át, hogy szervezete jelenleg hogyan érvényesíti a személyazonossági dokumentumokat, és azonosítsa a mesterséges intelligencia csalás sebezhető pontjait.

A nagy kockázatú érintkezési pontok azonosítása: Térképezze fel az összes olyan pontot, ahol a személyazonossági okmányokat elfogadják, a beszállás, a számla-visszanyerés, a nagy értékű tranzakciók és a megfelelőség ellenőrzése.

Az észlelési képességek értékelése: Annak felmérése, hogy a jelenlegi rendszerek képesek-e azonosítani a mesterséges intelligencia által generált dokumentumokat, vagy szükség van-e frissítésre.

2. Technológiai megoldások

Fejlett képelemzés: Olyan mesterséges intelligencia-alapú észlelőrendszerek telepítése, amelyek képesek azonosítani a mesterséges intelligencia által generált dokumentumok finom ellentmondásait:

• Szövegelemzés: Természetellenes minták felismerése a dokumentumok hátterében és a biztonsági jellemzőkben
• Konzisztencia-ellenőrzés: A betűtípusok, a szóközök és a hivatalos formázás összehangolásának ellenőrzése
• Metaadatok vizsgálata: A képalkotási adatok elemzése a mesterséges intelligencia létrehozásának jeleiért
• Valós idejű ellenőrzés: Olyan rendszerek bevezetése, amelyek az ügyfélkapcsolatok során azonnal képesek a dokumentumok feldolgozására.

Többfaktoros ellenőrzés: Kombinálja a dokumentumelemzést további ellenőrzési módszerekkel:

• Kormányzati adatbázis-ellenőrzés: Kereszthivatkozás a dokumentumszámokra a hivatalos adatbázisokkal
• Biometrikus egyezés: Arcfelismerés segítségével párosítsa a dokumentumfotókat az élő alanyokkal
• Viselkedéselemzés: A felhasználói viselkedésminták figyelése az ellenőrzési folyamatok során

3. Képzés és tudatosság

Vezetői oktatás: A vezetői csapatoknak speciális képzésre van szükségük a mesterséges intelligencia képekkel kapcsolatos csalási kockázatokról és a nem megfelelő ellenőrzés üzleti következményeiről.

Alkalmazotti képzési programok: A frontvonalban dolgozóknak oktatásra van szükségük a következőkről:

• Vizuális észlelési technikák: Hogyan ismerjük fel a potenciális mesterséges intelligencia által generált dokumentumokat
• Ellenőrzési eljárások: Mikor és hogyan kell eszkalálni a gyanús dokumentumokat?
• Technológiai integráció: Hogyan használjuk hatékonyan az észlelőeszközöket

Folyamatos frissítések: Rendszeres képzési frissítések a mesterséges intelligencia generálási technikák fejlődésével.

4. A folyamat újratervezése

Ellenőrzési protokollok: Többlépcsős ellenőrzés végrehajtása nagy kockázatú forgatókönyvek esetén:

• Elsődleges dokumentumok felülvizsgálata: Kezdeti értékelés az észlelési technológiával
• Másodlagos ellenőrzés: Adatbáziskeresztreferencia a dokumentumok hitelességéhez
• Harmadlagos megerősítés: Kiegészítő ellenőrzés nagy értékű vagy gyanús esetekben

Kivételkezelés: Egyértelmű eljárások az olyan dokumentumok kezelésére, amelyek ellenőrzése nem sikerül, vagy amelyeken a mesterséges intelligencia előállításának jelei mutatkoznak.

A megoldás: Vállalati szintű mesterséges intelligencia képfelismerés

Miért vallanak kudarcot a hagyományos megközelítések

A szabványos dokumentumellenőrzés a régi típusú hamisítványok, nem pedig a mesterséges intelligencia által készített dokumentumok kiszűrésére készült. A modern mesterséges intelligenciával előállított képek előállításához hasonlóan kifinomult felismerési képességekre van szükség.

A jelenlegi ellenőrzési hiányosságok a következők:

• Emberi hiba: A kézi ellenőrök nem tudják megbízhatóan azonosítani a kifinomult mesterséges intelligencia által generált dokumentumokat.
• Korlátozott technikai elemzés: Az alapvető ellenőrzés a nyilvánvaló változásokra összpontosít, és hiányoznak a finom AI-indikátorok.
• Méretbeli korlátozások: A manuális folyamatok nem képesek kezelni az AI által generált csalási kísérletek mennyiségét
• Evolúciós késleltetés: A statikus ellenőrzési eljárások nem tudnak alkalmazkodni a gyorsan fejlődő mesterséges intelligencia technikákhoz

A speciális AI-érzékelés szükségessége

A mesterséges intelligencia képi csalás elleni védekezéssel komolyan foglalkozó szervezeteknek olyan célzott észlelőrendszerekre van szükségük, amelyek képesek:

• AI generációs markerek elemzése: A mesterséges intelligencia által generált képek finom műalkotásainak és egyedi mintáinak felismerése
• Valós idejű feldolgozás: Azonnali elemzés a dokumentum benyújtása során
• Folyamatos tanulás: Alkalmazkodjon az új AI generációs technikákhoz, amint azok megjelennek.
• Integrációs képességek: Zökkenőmentes munka a meglévő ellenőrzési munkafolyamatokkal

A hatékony AI képfelismerő rendszerek fejlett algoritmusokat használnak az azonosításhoz:

• Pixel-szintű ellentmondások: A mesterséges intelligencia generálására utaló finom minták
• Tömörítési műtárgyak: A mesterséges intelligencia képalkotási folyamatok digitális aláírása
• Statisztikai anomáliák: A természetes képektől eltérő matematikai minták
• Időbeli következetlenségek: Képmanipuláció vagy képgenerálás jelei

A lényeg: AI Image Fraud is here and Accelerating

A statisztikák tagadhatatlanok: A mesterséges intelligencia által generált dokumentumcsalás elméleti fenyegetésből valósággá vált, és milliárdos veszteségeket okoz. 

Mivel csak a GPT-4o már több mint 700 millió képet generált, és a mesterséges intelligencia képességei gyorsan fejlődnek, a szervezetek egyre nagyobb fenyegetéssel néznek szembe, amelyet a hagyományos biztonsági intézkedések nem tudnak kezelni.

A proaktív védekezés lehetőségei gyorsan csökkennek.

A meggyőző hamis dokumentumok előállításához szükséges technológia ma már bárki számára elérhető, aki rendelkezik internet-hozzáféréssel. Eközben a mesterséges intelligencia által generált dokumentumok kifinomultsága folyamatosan javul, ami egyre nagyobb kihívást jelent az emberi ellenőrök és az alapvető ellenőrző rendszerek számára. 

Azok a szervezetek, amelyek nem hajlandók ellenőrzési folyamataikat ehhez az új valósághoz igazítani, számos kockázattal néznek szembe:

• Közvetlen pénzügyi veszteségek: A csalástól a mesterséges intelligencia által generált dokumentumok segítségével
• Szabályozási szankciók: A fokozott ellenőrzési követelményeknek való megfelelés elmulasztása miatt
• Reputációs kár: A személyazonossággal kapcsolatos csalásoktól
• Működési zavarok: A vizsgálati és helyreállítási erőfeszítésekből

A kérdés nem az, hogy az Ön szervezete találkozni fog-e mesterséges intelligencia által generált dokumentumcsalással, hanem az, hogy felkészült lesz-e a csalás felderítésére és megelőzésére.

A technológia a mesterséges intelligencia által generált csalások elleni küzdelemre szolgál. A fejlett felderítő rendszerek képesek azonosítani azokat a finom jeleket, amelyek megkülönböztetik a mesterséges intelligencia által generált dokumentumokat a valódiaktól. A megvalósítás azonban azonnali cselekvést igényel, mivel a fenyegetés naponta változik.

A vállalatoknak most átfogó AI képfelismerő képességekbe kell befektetniük, különben azt kockáztatják, hogy újabb áldozattá válnak korunk leggyorsabban növekvő csalási kategóriájában.

---

A vezetők számára, akik készen állnak arra, hogy megvédjék szervezetüket a mesterséges intelligencia képcsalásoktól, már ma rendelkezésre áll a fejlett felderítési technológia. Ismerje meg, hogy a vállalati szintű AI képfelismerés hogyan védheti meg ellenőrzési folyamatait az alábbi weboldalon truthscan.com/ai-image-detector.

Hivatkozások

1. Outlook Money. "A ChatGPT képes hamis Aadhaar, PAN kártyákat generálni: ". Outlook Money, 2025. április 5. https://www.outlookmoney.com/news/chatgpt-can-generate-fake-aadhaar-pan-cards-heres-what-you-need-to-know
2. Business Today. "Hamis Aadhaar, PAN a ChatGPT-vel: Hogyan lehet azonosítani a valódi kormányzati személyazonossági igazolásokat; ellenőrizze a lépéseket." Business Today, 2025. április 5. 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. "A ChatGPT képes hamis Aadhaar, PAN kártyákat generálni: " Business Standard, 2025. április 7. https://www.business-standard.com/finance/personal-finance/chatgpt-can-generate-fake-aadhaar-pan-cards-how-to-verify-them-125040700728_1.html
4. OneIndia Hírek. "A ChatGPT létrehozhat Aadhaar kártyákat és PAN kártyákat? Netizens Bombard Social Media With Fake ID Cards." OneIndia Hírek, 2025. április 4. https://www.oneindia.com/india/can-chatgpt-create-aadhaar-cards-pan-cards-netizens-bombard-social-media-with-fake-id-cards-4114335.html
5. Business Today Technológia. "A hamis Aadhaar-kártyák aggodalomra adnak okot, mivel a ChatGPT képi eszköze eléri a 700 millió alkotást." Business Today, 2025. április 4. 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. "Csalásriasztás: AI-k valódi 'hamis' Aadhaar, PAN kártyákat hoznak létre!" MoneyLife. https://www.moneylife.in/article/fraud-alert-ais-creating-genuinelooking-fake-aadhaar-pan-cards/76873.html
7. Adatbetekintés piac. "A ChatGPT személyazonossági csalástól való félelem: " Adatbetekintés piac. https://www.datainsightsmarket.com/news/article/chatgpt-can-generate-fake-aadhaar-pan-cards-13557
8. Angel One. "A ChatGPT képes hamis Aadhaar és PAN kártyákat generálni: " Angel One, 2025. április 8. https://www.angelone.in/news/chatgpt-can-generate-fake-aadhaar-and-pan-cards-how-to-verify-them
9. Biometrikus frissítés. "A társadalom a ChatGPT által generált útlevelekkel és személyi igazolványokkal zsong." Biometrikus frissítés, 2025. április 11. https://www.biometricupdate.com/202504/social-buzzes-with-chatgpt-generated-passports-and-id-cards
10. Munsif Daily. "A ChatGPT képi eszköze Aadhaar és PAN kártyák generálására, adatvédelmi és visszaélési aggályok." Munsif Daily, 2025. április 4. https://munsifdaily.com/chatgpts-image-tool-used-to-generate-aadhaar-and-pan-cards/
11. Snappt. "Személyazonosság-ellenőrzési trendek 2025-re és a jövőbeli kilátások." Snappt, 2025. augusztus 4. https://snappt.com/blog/id-verification-trends/
12. Snappt. "Identitással kapcsolatos csalási statisztikák 2025-re." Snappt, 2024. november 20. https://snappt.com/blog/identity-fraud-statistics/
13. Sumsub. "Csalási trendek 2025-re: A mesterséges intelligencia által vezérelt csalásoktól az identitáslopásig és a csalás demokratizálódásáig." Sumsub. https://sumsub.com/blog/fraud-trends-sumsub-fraud-report/
14. Sumsub. "2024 személyazonossági lopás és csalás statisztikák." Sumsub. https://sumsub.com/fraud-report-2024/
15. arXiv. "AI-alapú személyazonossági csalások felderítése: A Systematic Review." arXiv, 2025. január 16. https://arxiv.org/html/2501.09239v1
16. Entrust. "Személyazonosság-ellenőrzési trendek 2025-ben és azon túl". Entrust, 2025. augusztus 5. https://www.entrust.com/blog/2025/02/identity-verification-trends-in-2025-and-beyond
17. Incode. "Az AI Deepfake csalás top 5 esete 2024-ből." Incode Blog, 2024. december 20. https://incode.com/blog/top-5-cases-of-ai-deepfake-fraud-from-2024-exposed/
18. Mitek Systems. "2025-ös csalási előrejelzések: A csalás előrejelzései: Betekintés a feltörekvő csalásfenyegetésekbe." Mitek Systems, 2024. december 12. https://www.miteksystems.com/blog/2025-fraud-predictions-industry-innovators
19. KYC Hub. "Top 7 személyazonosság-ellenőrzési trend 2025-re." KYC Hub, 2024. december 30. https://www.kychub.com/blog/identity-verification-trends/