Appdome Menghentikan Deep Fake Berbasis AI Sejak di Pintu Masuk Aplikasi Seluler Meluncurkan 30 Plugin Terobosan untuk Deteksi Deep Fake untuk Memperkuat Perlindungan Pengambilalihan Akun di Aplikasi Android & iOS
Appdome, pemimpin dalam perlindungan bisnis seluler, mengumumkan perluasan rangkaian Perlindungan Pembajakan Akunnya dengan 30 plugin pertahanan dinamis baru untuk Deteksi Deep Fake di aplikasi Android & iOS.
Plugin baru ini dirancang untuk menjamin integritas Apple Face ID, Google Face Recognition, dan layanan pengenalan wajah dan suara pihak ketiga terhadap serangan deepfake berbasis AI maupun metode lainnya.
Seperti semua pertahanan Appdome, setiap plugin pertahanan Deteksi Deep Fake ini tersedia secara opsional melalui platform Appdome tanpa perlu integrasi kode, pengodean manual, penerapan SDK, atau penyebaran server.
“Ekonomi seluler bergantung pada integritas pengenalan wajah, FaceID, dan metode autentikasi biometrik lainnya karena semakin banyak digunakan untuk mengurangi gesekan,” kata Eric Newcomer, CTO dan Principal Analyst Intellyx.
“Namun, penyerang terus-menerus menemukan cara baru untuk melewati autentikasi biometrik. Appdome menghadapi tantangan Serangan Deepfake yang dihasilkan AI secara langsung dengan menyediakan pertahanan dan kontrol granular kepada bisnis seluler agar dapat mendeteksi dan menghentikan serangan ini di dalam aplikasi, yang mencegahnya melanjutkan serangan ke sistem lain. Pendekatan ini merupakan cara cepat dan efisien untuk memerangi ATO dan ODF.”
Ekonomi seluler mempercayai Face ID dan pengenalan wajah untuk autentikasi, kepatuhan aturan Know Your Customer (KYC), serta memerangi penipuan on-device (ODF). Jenama seluler mengandalkan pengenalan wajah, termasuk pemeriksaan keaslian, untuk menyederhanakan autentikasi sekaligus membangun dan memelihara kepercayaan pengguna mereka.
Mereka memberi tahu pengguna bahwa pengenalan wajah akan memastikan hanya pemegang akun yang berwenang yang dapat mengakses aplikasi, akun, dan layanan mereka.
Namun, jumlah dan kecanggihan serangan yang menargetkan setiap aspek pengenalan wajah dan autentikasi biometrik melonjak dalam sembilan bulan terakhir, didorong oleh kebangkitan deepfake yang dihasilkan AI, kamera virtual, substitusi gambar, serangan buffer, kloning suara, dan metode lainnya.
Serangan deepfake dengan mudah menciptakan replikasi atau manipulasi hiper-realistis yang bersifat adversarial yang dapat mengecoh sistem verifikasi wajah dan suara.
Tidak jarang penyerang menggunakan kamera virtual untuk menyuntikkan aliran video yang direkam sebelumnya atau langsung ke dalam proses pengenalan wajah. Di lain waktu, serangan buffer gambar memanipulasi pemrosesan data wajah secara real time untuk melewati proses deteksi keaslian.