多模态生物防伪平台：金融安全新防线
多模态生物防伪平台：金融安全新防线
2024年，一家跨国公司香港分部的职员受“换脸、换声”技术欺骗，将2亿港元分别转账15次、转到5个本地银行账户内。这起案件震惊业界，也暴露了当前金融安全领域面临的严峻挑战。随着AI技术的快速发展，传统的生物识别技术已难以应对日益复杂的欺诈手段。在此背景下，多模态生物识别技术正成为金融安全领域的新防线。
多模态生物识别技术：融合多种特征提升安全性
多模态生物特征识别是利用人体的多种生物特征进行身份验证的一种技术，包括但不限于指纹、虹膜、人脸、声音等。相较于传统的单模态生物特征识别，多模态生物特征识别能够更全面、准确地识别个体，从而提高身份验证的准确性和安全性。
多模态生物特征识别的基本原理是将来自不同模态的生物特征信息进行融合，通过特定的算法和模型进行匹配和验证。这些算法和模型通常基于深度学习、机器学习等技术，通过大量的数据训练来提高识别准确率。在实际应用中，多模态生物特征识别系统通常包括多个传感器，用于采集不同模态的生物特征信息。这些信息经过预处理后，通过特征提取和匹配算法与预先存储的模板进行比较，以确定个体的身份。
AI时代的新挑战：传统认证方式面临突破
随着AI技术的发展，金融安全领域正面临前所未有的挑战。据统计，全行业每年因黑产欺诈涉及的资金超1100亿元。具体案例包括：
- 2023年包头警方发布一起利用“换脸、换声”技术欺诈案例，福州市某科技公司法人代表郭先生10分钟内被骗430万元
- 2021年交通银行受到来自IP地址为中国台湾的犯罪分子攻击，7次通过了交通银行的人脸识别，6次通过活体检测
从国家监管预警趋势看，公安部分两次于2020年、2022年向头部互联网服务机构发出预警，披露9种人脸安全风险；国家网信办于2021年、2023年发出警示，并要求各互联网机构提升人脸识别技术应用安全管理水平；国家金融管理中心，原中国银保监会，于2021年、2023年直接向金融机构下达指示，警惕利用AI新型技术实施诈骗、加强人脸识别技术应用安全管理。
究其原因，金融是国民经济的血脉，也是被不法分子攻击的首要目标，可谓“野火烧不尽、春风吹又生”。提升金融业技术防御水平已迫在眉睫，新攻击方法层出不穷，而金融机构科技建设严重滞后，形同“裸奔”。
创新突破：多模态防伪专有大模型
面对严峻的安全形势，业界正在积极探索新的解决方案。其中，多模态防伪专有大模型被视为应对“零日漏洞”频发危机的关键技术突破。
以中关村科金为例，通过使用超过2PB的海量数据对大模型进行专项调优，增广基础攻击数据类型、激发模型“涌现”潜能，激活其域外识别能力，将识别数量级从1个9提升到3个9，大幅缩小漏洞风险敞口。这种方案不仅提升了数据承载能力，更重要的是解决了“吸收问题”，通过更强的编码能力和数据处理能力，实现了对新型攻击的快速响应和防御。
产业合作与政策监管：构建全方位安全体系
除了技术创新，产业合作和政策监管也是保障金融安全的重要环节。例如，华为联合支付宝，基于HarmonyOS，结合IIFAA认证，推出了软硬结合的安全摄像头。从手机系统的层面，对人脸活体图像进行认证，确保交易的安全性。此外，华为HarmonyOS NEXT也获得了IT产品信息安全认证证书，其评估保障级为CCRC EAL5+，而鸿蒙内核获得CC EAL 6+安全认证。
在政策层面，国家金融监督管理总局等机构陆续发布相关监管政策，推动金融机构提升身份认证安全管理水平。同时，行业内也逐步形成了多层次身份认证体系，包括以居民身份证为信任根层、第三方CA认证为作证层、各类账号为凭证层的生态链。
未来展望：技术与监管协同共进
面对AI时代的新挑战，多模态生物识别技术正展现出强大的生命力。通过技术创新、产业合作和政策监管的协同推进，我们有望构建更加安全可靠的金融体系。但同时也要清醒认识到，安全是一个动态博弈的过程，需要持续的技术创新和监管升级。只有这样，才能在数字化浪潮中守护好金融安全这道防线。