Липовый листок: в России искусственный интеллект научился выявлять поддельные паспорта
Специалисты называют нейросети перспективным инструментом против фальшивых документов
Российские ученые обучили искусственный интеллект (ИИ) определять поддельные паспорта. Новая технология может проверять более 500 шаблонов удостоверений личности самых разных стран и регионов мира — от ЕС до Океании — и способна помочь в борьбе с мошенниками и террористами. Подробности о том, как нейросети применяют для выявления фейковых документов и смогут ли они поставить точку в войне с фальшивками, — читайте в материале «Известий».
Интеллектуальный подход
О том, что искусственный интеллект удалось обучить обнаружению поддельных паспортов всех стран и юрисдикций мира, заявили ученые из российской компании Smart Engines. Созданная ими антифрод-система способна анализировать не только основной разворот, но и все страницы документа.
В общей сложности ИИ может проверять свыше 500 шаблонов паспортов, включая удостоверения личности государств Евросоюза, СНГ, Ближнего Востока, Южной, Центральной и Северной Америки, Азии, Африки, Индии, Новой Зеландии, Австралии и Океании. В ходе обучения специалисты использовали подход one-shot learning.
— Это означает, что для добавления нового шаблона документа ИИ не нужно тренировать на сотне примеров и показывать всевозможные подделки, — поясняет гендиректор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров. — Алгоритмам необходимо всего одно изображение (эталон) документа, а затем они сами найдут аномалии, при наличии, на других образцах.
При этом сама проверка ведется в режиме мультиспектральности, то есть сразу в трех диапазонах: видимом, ультрафиолетовом и инфракрасном, что в разы повышает шансы на выявление фальшивки. Российские разработчики надеются, что созданная ими антифрод-система в перспективе поможет снизить число мошенничеств с использованием поддельных документов и усилить борьбу с терроризмом.
Механизмы проверки
Как говорит в беседе с «Известиями» старший исследователь данных в «Лаборатории Касперского» Дмитрий Аникин, сегодня технологии машинного обучения достаточно хорошо зарекомендовали себя для решения различных задач в области технического зрения, включая проверку документов или фотографий. Дело в том, что для каждого удостоверения личности разработаны особые нормы его оформления — например, шрифт и размер машиночитаемой записи, цвета и местоположения голографических изображений.
— Зная эти требования, а также имея большой набор данных изображений паспортов, специалисты могут обучить модель компьютерного зрения, которая впоследствии будет определять подлинность того или иного документа, — соглашается ведущий эксперт по сетевым угрозам и веб-разработчик компании «Код безопасности» Константин Горбунов.
По словам специалиста, применение ИИ для выявления поддельных документов актуально во многих сферах. Например, такие системы могут использоваться при регистрации граждан в ведомствах, миграционной службе, государственных органах безопасности, аэропортах, банках, туристических агентствах и других местах, где требуется проверка личности.
В то же время, как отмечает Дмитрий Аникин, несмотря на все сильные стороны, нейросети, как и любые другие сложные решения, подвержены своим уязвимостям. Существуют техники, способные обманывать алгоритмы, но все они носят вероятностный характер и не гарантируют стопроцентного результата.
— Кроме того, о подобных техниках хорошо известно специалистам, поэтому системы машинного обучения могут защищаться от них дополнительными средствами, — подчеркивает эксперт.
В свою очередь продукт-менеджер R-Vision SIEM Виктор Никуличев считает, что если модель ИИ простая, то, зная механизм ее работы, киберпреступник способен воспользоваться слабыми местами в алгоритмах для аутентификации. Кроме того, хакеры могут задать свои метаданные изображения, чтобы добавить реалистичности фотографии документа, если человека идентифицируют именно при помощи такого снимка. И в этом преступникам помогает скандально известный сервис OnlyFake.
Робот против робота
Сайт OnlyFake, генерирующий фотографии поддельных документов, уже успел привлечь внимание специалистов по кибербезопасности со всего мира — «Известия» рассказывали о нем ранее.
Нейросеть от анонимных разработчиков научилась выдавать изображения паспортов и водительских прав 26 государств, включая Россию, США, Великобританию, Австралию, Канаду и ряд стран Евросоюза. При этом результат получается столь реалистичным, что позволяет проходить проверку на криптобиржах.
— При помощи OnlyFake можно даже указать устройство, с которого была сделана фотография, задать геолокацию, а также скорректировать дату и время, — отмечает Виктор Никуличев.
Но может ли ИИ позволить преступникам создавать не фальшивые снимки, а сами поддельные документы? По мнению Константина Горбунова, теоретически такое возможно, поскольку современные ИИ-модели способны не только классифицировать уже существующие изображения, но и генерировать новые.
В то же время для получения неотличимой от оригинала фальшивки злоумышленникам потребуется датасет внушительного размера, иначе возникнет риск ошибки. С этим согласен и Дмитрий Аникин: использование таких технологий может сопровождаться различными визуальными артефактами (в отличие от работы более простых алгоритмов), которые могут детектироваться как защитными системами, так и человеческим глазом.
— Поэтому пока нельзя сказать, что применение ИИ представляет значимую угрозу с точки зрения массового создания таких подделок, — считает специалист.
Игра на опережение
По мнению Константина Горбунова, в перспективе антифрод-системы действительно могут автоматизировать ручные проверки во многих организациях и сервисах, использующих копии и сканы документов для подписания договоров и так далее. Это возможно, если свести к минимуму риски, связанные с утечками информации, обеспечив комплексную безопасность хранилища исходного кода и наборов данных для обучения моделей.
С другой стороны, как говорит Виктор Никуличев, сегодня существует угроза роста числа мошеннических схем, в основе которых лежат фейковые бумаги (или их снимки), созданные при помощи нейросетей. Однако со временем средства защиты научатся распознавать максимально реалистичные подделки, считает эксперт.
— Развитие сенсорных технологий помогает собрать всё больше информации о реальных документах, что дает специалистам по кибербезопасности стратегическое преимущество при их комбинации с передовыми методами ИИ, — отмечает в беседе с «Известиями» директор направления цифровизации клиентского сервиса «Лиги цифровой экономики» Дмитрий Силуянов.
С тем, что «гонка вооружений» в сфере искусственного интеллекта будет всегда не в пользу злоумышленников, согласен и Константин Горбунов. Причина кроется в том, что у оператора де-факто больше данных для обучения моделей, а значит, выше точность работы системы. Кроме того, у него, в отличие от киберпреступников, есть оперативный доступ к изменениям требований оформления бумаг.
В свою очередь, Виктор Никуличев отмечает, что уже сегодня валидация оригиналов документов находится на высоком уровне, а в качестве перспективного направления особо выделяется авторизация по QR-коду. К примеру, в таком формате уже можно предъявлять водительское удостоверение сотрудникам ГИБДД через сервис «Госуслуги Авто».
— Это безопасный, надежный и простой путь для работы с документами, — заключает эксперт. — В целом движение в сторону дополнительного регулирования и появления единой точки верификации будет способствовать защите от подделок.
