Pertumbuhan pengguna Anda mungkin menipu Anda.

Bagi para pengambil keputusan di ekonomi digital global, pengguna terverifikasi merupakan indikator yang memengaruhi penilaian nilai. Pertumbuhan mendorong kepercayaan investor di berbagai sektor, termasuk onboarding perbankan digital, platform pinjaman mikro, superapps, dan bursa kripto di pasar dengan pertumbuhan tinggi.

Namun, metrik ini memiliki kelemahan struktural.

Seiring dengan perluasan verifikasi identitas jarak jauh dan pendaftaran biometrik oleh lembaga keuangan, mereka semakin rentan terhadap ancaman terorganisir yang merusak analisis pertumbuhan dan secara diam-diam menguras anggaran operasional: serangan berbasis farm perangkat dan emulator.

Berbeda dengan pencurian identitas tradisional yang menargetkan akun satu per satu, serangan emulator dirancang untuk skala besar. Sindikat kriminal mengoperasikan ribuan smartphone — atau instance perangkat virtual yang berjalan di server — untuk mengotomatisasi pembuatan akun massal.

Bagi organisasi, hal ini menciptakan apa yang dapat digambarkan sebagai pajak tersembunyi atas pertumbuhan.

Anda tidak hanya menghadapi risiko penipuan. Anda juga harus menanggung biaya akuisisi pemasaran, biaya API biometrik, sumber daya pemrosesan cloud, dan jam kerja tinjauan manual untuk mendaftarkan ribuan pengguna sintetis. Di lingkungan fintech yang tumbuh pesat, lalu lintas bot dapat mencapai persentase dua digit dari pendaftaran baru, yang secara signifikan merusak baik ekonomi unit maupun model risiko.

Mekanisme Penipuan Terorganisir

Untuk memahami skala masalah ini, kita harus menganalisis ekonomi serangan.

Melewati pemeriksaan keaktifan secara manual pada satu perangkat saja lambat dan tidak skalabel. Jaringan perangkat dan emulator menghilangkan batasan tersebut sepenuhnya.

Emulator
Lingkungan perangkat lunak yang meniru perangkat Android atau iOS pada infrastruktur desktop. Sebuah mesin tunggal dapat menjalankan ratusan sesi onboarding paralel secara bersamaan.

Perangkat Farming
Jaringan besar perangkat smartphone fisik yang dikendalikan oleh kerangka kerja otomatisasi yang berinteraksi langsung dengan SDK biometrik seluler Anda.

Ketika digabungkan dengan perangkat lunak kamera virtual, penyerang melakukanserangan injeksi. Alih-alih menampilkan wajah ke lensa fisik, mereka menyisipkan video yang telah direkam sebelumnya atau dihasilkan oleh kecerdasan buatan (AI) secara langsung ke aliran data aplikasi.

Hasilnya adalah lalu lintas sintetis yang berperilaku seperti pengguna yang sah — hingga terjadi kerugian finansial.

Mengapa Biometrik Tradisional Tidak Mampu Mendeteksi Emulator

Masalah inti yang sederhana adalah: biometrik tradisional memverifikasi wajah, tetapi tidak memverifikasi perangkat yang menangkapnya.

Banyak lembaga telah berinvestasi besar-besaran dalam sistem KYC yang dirancang untuk model ancaman masa lalu. Sistem biometrik generasi pertama berfokus terutama pada Deteksi Serangan Presentasi (PAD), menganalisis artefak optik seperti pantulan cahaya, kabur, atau ketidakkonsistenan kedalaman untuk menentukan apakah masker, layar, atau foto sedang ditampilkan.

Namun, dalam serangan emulator atau injeksi, aliran video tetap dalam kondisi digital yang sempurna. Karena video dimasukkan langsung ke dalam API atau driver kamera virtual, video tersebut tidak memiliki ketidaksempurnaan optik yang dimiliki oleh sensor asli.

Hal ini menimbulkan dua masalah yang saling memperparah:

Kesenjangan Teknis
Sistem warisan yang hanya memvalidasi “Apakah ini wajah?” akan menjawab “Ya” dengan benar.
Mereka gagal mengajukan pertanyaan kritis sebelumnya:“Apakah ini perangkat asli?”

Kebocoran Anggaran
Meskipun kontrol hilir pada akhirnya mendeteksi perilaku mencurigakan, organisasi telah menanggung biaya biometrik dan pemrosesan penuh dari ribuan upaya otomatis.

Pada dasarnya, banyak platform menggunakan mesin biometrik berpresisi tinggi untuk menyaring lalu lintas perangkat sintetis yang seharusnya diblokir.

Dampak Ekonomi di Berbagai Sektor

Meskipun bank menjadi sasaran awal, pola ini kini konsisten di seluruh ekosistem fintech yang lebih luas: di mana pun ada insentif untuk mendaftar, otomatisasi akan mengikuti.

1. Pinjaman Digital & Multi-Keuangan — Pem Pinjaman Hantu

Bagi pemberi pinjaman peer-to-peer (P2P) dan platform Beli Sekarang, Bayar Nanti (BNPL), risikonya bersifat eksistensial.

Jaringan perangkat menciptakan identitas sintetis yang lolos proses due diligence standar, secara bertahap membangun profil kredit yang tipis, dan kemudian melaksanakan serangan koordinasi — menghabiskan batas kredit secara bersamaan sebelum menghilang.

Kerusakan ini bersifat ganda:

• Kerugian langsung akibat penipuan

• Korupsi jangka panjang pada model risiko kredit yang dilatih berdasarkan perilaku non-manusia

2. Bursa Kripto — Ekonomi Sybil

Dalam dunia kripto, akuisisi pengguna sering kali melibatkan airdrops, bonus rujukan, atau insentif token.

Penyerang memanfaatkan emulator untuk menghasilkan ribuan akun dan dompet guna mengumpulkan hadiah ini secara massal — serangan Sybil klasik. Tanpa deteksi serangan injeksi yang kuat, bursa dapat secara tidak sengaja mendistribusikan nilai token yang signifikan kepada satu aktor yang terkoordinasi.

Selain kerugian finansial, hal ini menimbulkan risiko regulasi di bawah kerangka kerja KYC dan AML kripto yang semakin ketat di yurisdiksi seperti Singapura dan Hong Kong.

3. Dompet Digital & Aplikasi Super — Penarikan Dana Promosi

Bagi dompet digital dan superapps, dampak langsungnya adalah efisiensi pemasaran.

Insentif $5 untuk pengguna baru dapat habis dalam hitungan jam oleh farm otomatis. Platform melaporkan pertumbuhan yang mengesankan di tahap awal kepada investor, tetapi tingkat retensi anjlok karena "pengguna" tersebut sebenarnya tidak pernah ada.

Hasilnya: biaya akuisisi pelanggan (CAC) yang membengkak, metrik pertumbuhan yang terdistorsi, dan anggaran subsidi yang terbuang percuma.

Solusi: Pertahanan Berbasis Perangkat

Untuk menghentikan kebocoran operasional ini, organisasi harus beralih dari strategi pertahananyang berfokus pada penggunake strategi pertahananyang berfokus pada perangkat. Tujuannya adalah untuk mendeteksi alat otomatisasi sebelum proses pemrosesan identitas yang mahal dimulai.

Di Oz Forensics, hal ini diimplementasikan melalui modulDeteksi Serangan Injeksi Bersertifikat (IAD)kami.

1. Deteksi Lingkungan — Filter Biaya Nol

Oz IAD menganalisis integritas lingkungan mobile sebelum pemrosesan biometrik dimulai. Ia mengidentifikasi:

• Pengemudi kamera virtual

• Lingkungan emulator dan perangkat yang telah di-root

• Tanda tangan otomatisasi yang khas dari bot farm

• Anomali metadata video (kecepatan bingkai, pola kebisingan sensor)

Dengan menempatkan IAD di awal alur kerja onboarding, sesi mencurigakan dapat diblokir secara instan — sebelum biaya biometrik dikenakan.

Hal ini memastikan Anda tidak lagi membayar untuk memverifikasi bot.

2. Jaminan Biometrik — ISO 30107-3

Setelah integritas perangkat terverifikasi, Oz menerapkan deteksi keaktifan canggih yang sesuai denganISO 30107-3 Level 2, yang telah diuji secara independen oleh iBeta.

Organisasi dapat memilih:

• Aktivitas real-time untuk skenario berisiko tinggi

• Aktivitas pasif untuk konversi maksimal

Pendekatan berlapis ini memastikan bahwa perangkat yang diverifikasi dioperasikan oleh manusia yang sebenarnya — bukan oleh masker, rekaman ulang, atau deepfake.

3. Sertifikasi Kepercayaan — CEN/TS 18099

Di pasar yang dipenuhi dengan klaim dari penjual, validasi independen sangat penting.

Meskipun ISO 30107-3 membahas serangan presentasi,CEN/TS 18099telah muncul sebagai spesifikasi teknis utama untuk deteksi serangan injeksi. Oz Forensics termasuk di antara sedikit penyedia yang modul IAD-nya telah dievaluasi secara independen sesuai dengan standar ini oleh BixeLab.

Fleksibilitas Penempatan: On-Premise & Kedaulatan Data

Bagi institusi yang beroperasi di bawah persyaratan ketat terkait residensi data atau latensi, arsitektur implementasi sangat kritis.

Oz Forensics mendukung implementasi liveness dan IAD sepenuhnya di lingkungan on-premise, memungkinkan bank dan perusahaan fintech untuk memproses data biometrik dan kecerdasan perangkat di dalam infrastruktur aman mereka sendiri.

Manfaat meliputi:

• Ketaatan terhadap undang-undang kedaulatan data lokal

• Penurunan latensi jaringan

• Kontrol yang lebih besar atas alur kerja biometrik yang sensitif

• Pengalaman pengguna yang konsisten di wilayah dengan koneksi internet yang lemah

Kesimpulan: Melindungi Pertumbuhan Ekonomi

Keamanan tidak lagi hanya tentang mencegah penipuan — melainkan tentang melindungi ekonomi unit dari pertumbuhan digital.

Perangkat farm dan emulator meningkatkan biaya akuisisi, mencemari data risiko, dan secara diam-diam mengurangi efisiensi pemasaran. Dengan mengintegrasikan deteksi serangan injeksi yang terverifikasi sejak awal perjalanan onboarding, organisasi dapat menghilangkan beban tersembunyi ini pada pertumbuhan.

Setiap dolar yang dihabiskan untuk onboarding harus dialokasikan untuk pelanggan yang sebenarnya.

Hentikan pembayaran untuk mengintegrasikan bot. Mulailah memverifikasi pertumbuhan yang sebenarnya.

→ Evaluasi paparan Anda terhadap penipuan yang didorong oleh emulator dengan Oz IAD