Рост числа пользователей может вводить вас в заблуждение.

Для лиц, принимающих решения в глобальной цифровой экономике, проверенные пользователи являются показателем, определяющим оценку. Рост укрепляет доверие инвесторов к цифровому банкингу, платформам микрокредитования, суперприложениям и криптовалютным биржам на быстрорастущих рынках.

Однако этот показатель содержит структурный недостаток.

По мере того как финансовые учреждения расширяют масштабы удаленной проверки личности и биометрической регистрации, они все чаще сталкиваются с промышленными злоумышленниками, которые искажают аналитику роста и незаметно истощают операционные бюджеты: фермы устройств и атаки на основе эмуляторов.

В отличие от традиционного кражи личных данных, которая нацелена на отдельные учетные записи, атаки с использованием эмуляторов рассчитаны на массовое использование. Преступные синдикаты используют тысячи смартфонов — или виртуализированные экземпляры устройств, работающие на серверах — для автоматизации массового создания учетных записей.

Для организаций это создает то, что можно охарактеризовать как скрытый налог на рост.

Вы сталкиваетесь не только с риском мошенничества. Вы оплачиваете маркетинговые расходы, сборы за биометрический API, ресурсы облачной обработки и часы ручной проверки, чтобы привлечь тысячи синтетических пользователей. В быстрорастущих финтех-средах трафик ботов может достигать двузначных процентов от новых регистраций, что существенно искажает как экономику единицы, так и модели риска.

Механика промышленного мошенничества

Чтобы понять масштаб проблемы, мы должны проанализировать экономику атак.

Ручной обход проверки работоспособности на одном устройстве является медленным и не масштабируемым. Фермы устройств и эмуляторы полностью устраняют это ограничение.

Эмуляторы
Программные среды, которые воспроизводят устройства Android или iOS на настольной инфраструктуре. Один компьютер может одновременно запускать сотни параллельных сеансов адаптации.

Устройства
Большие массивы физических смартфонов, управляемых автоматизированными системами, напрямую взаимодействующими с вашим мобильным биометрическим SDK.

В сочетании с программным обеспечением виртуальной камеры злоумышленники осуществляютатаки с внедрением данных. Вместо того, чтобы показывать лицо физической линзе, они внедряют заранее записанное или сгенерированное искусственным интеллектом видео непосредственно в поток данных приложения.

Результатом является синтетический трафик, который ведет себя как легитимные пользователи — до тех пор, пока не наступает финансовый ущерб.

Почему традиционные биометрические системы не распознают эмуляторы

Суть проблемы проста: традиционные биометрические системы проверяют подлинность лица, но не устройства, которое его снимает.

Многие учреждения вложили значительные средства в системы KYC, разработанные для устранения угроз, характерных для прошлого. Биометрические системы первого поколения в основном сосредоточены на обнаружении атак с использованием поддельных данных (PAD), анализируя оптические артефакты, такие как блики, размытость или несоответствия глубины, чтобы определить, используется ли маска, экран или фотография.

Однако в эмуляторе или при инъекционной атаке видеопоток остается цифровым в первозданном виде. Поскольку видео вставляется непосредственно в API или драйвер виртуальной камеры, в нем отсутствуют оптические несовершенства реального датчика.

Это создает две сложные проблемы:

Технический разрыв
Устаревшие системы, которые только проверяют «Это лицо?», правильно отвечают «Да».
Они не задают важный предварительный вопрос:«Это настоящее устройство?».

Утечка бюджета
Даже если средства контроля на последующих этапах в конечном итоге выявляют подозрительное поведение, организации уже понесли полные биометрические и обработочные затраты на тысячи автоматических попыток.

Фактически, многие платформы используют высокоточные биометрические механизмы для фильтрации того, что должно было быть заблокировано как синтетический трафик устройств.

Экономическое воздействие на различные секторы

Хотя банки были первыми целями, сейчас эта тенденция наблюдается во всей экосистеме финансовых технологий: везде, где есть стимул для регистрации, следует автоматизация.

1. Цифровое кредитование и мультифинансирование — призрачный заемщик

Для P2P-кредиторов и платформ «Купи сейчас, заплати позже» (BNPL) риск является экзистенциальным.

Устройства-фермы создают синтетические идентичности, которые проходят стандартную проверку, постепенно формируют небольшие кредитные профили, а затем выполняют скоординированные махинации — одновременно исчерпывают кредитные лимиты, а затем исчезают.

Ущерб двоякий:

• Прямые убытки от мошенничества

• Долгосрочное искажение моделей кредитного риска, обученных на основе поведения, не связанного с человеческой деятельностью

2. Криптовалютные биржи — экономика Сибил

В криптовалюте привлечение пользователей часто включает в себя аирдропы, бонусы за привлечение рефералов или токенные поощрения.

Злоумышленники используют эмуляторы для создания тысяч учетных записей и кошельков, чтобы получать эти вознаграждения в больших объемах — классические атаки Sybil. Без надежной системы обнаружения атак по введению данных биржи могут неосознанно распределять значительную стоимость токенов одному координированному участнику.

Помимо финансовых потерь, это создает риск нарушения нормативных требований в условиях ужесточения законодательства в области криптовалют (Crypto KYC) и противодействия отмыванию денег (AML) в таких юрисдикциях, как Сингапур и Гонконг.

3. Электронные кошельки и суперприложения — истощение промоакций

Для цифровых кошельков и суперприложений непосредственным результатом является повышение эффективности маркетинга.

Автоматизированные фермы могут за несколько часов израсходовать 5 долларов, выделенных на привлечение новых пользователей. Платформы сообщают инвесторам о впечатляющем росте верхней части воронки продаж, но удержание клиентов падает, потому что «пользователи» никогда не существовали.

Результат: завышенный CAC, искаженные показатели роста и растраченные бюджеты субсидий.

Решение: защита, ориентированная на устройства

Чтобы остановить эту операционную утечку, организации должны перейти от стратегии защиты,ориентированной на лица, к стратегии,ориентированной на устройства. Цель состоит в том, чтобы обнаружить инструменты автоматизации до начала дорогостоящей обработки идентификационных данных.

В Oz Forensics это реализовано с помощью нашегосертифицированногомодуляобнаружения инъекционных атак (IAD).

1. Определение окружающей среды — фильтр с нулевой стоимостью

Oz IAD анализирует целостность мобильной среды перед запуском биометрической обработки. Он определяет:

• Драйверы виртуальных камер

• Эмуляторные среды и устройства с root-доступом

• Автоматические подписи, типичные для бот-ферм

• Аномалии метаданных видео (частота кадров, шумы датчика)

Разместив IAD в начале рабочего процесса адаптации новых сотрудников, можно мгновенно блокировать подозрительные сеансы — до того, как будут понесены затраты на биометрическую идентификацию.

Это гарантирует, что вы перестанете платить за проверку ботов.

2. Биометрическая гарантия — ISO 30107-3

После установления целостности устройства Oz запускает усовершенствованную систему обнаружения активности, соответствующую стандартуISO 30107-3 Уровень 2, прошедшую независимую проверку iBeta.

Организации могут выбрать:

• Активная активность для сценариев с высоким риском

• Пассивная активность для максимальной конверсии

Этот многоуровневый подход гарантирует, что проверенное устройство используется реальным человеком, а не маской, повтором или дипфейком.

3. Сертифицированное доверие — CEN/TS 18099

На рынке, переполненном заявлениями поставщиков, важное значение имеет независимая проверка.

В то время как ISO 30107-3 касается атак представления,CEN/TS 18099стал ключевой технической спецификацией для обнаружения атак введения. Oz Forensics является одним из немногих поставщиков, чей модуль IAD был независимо оценен по этому стандарту компанией BixeLab.

Гибкость развертывания: локальная установка и суверенитет данных

Для учреждений, работающих в условиях строгих требований к хранению данных или задержке, архитектура развертывания имеет решающее значение.

Oz Forensics полностью поддерживает локальное развертывание систем проверки жизнеспособности и IAD, что позволяет банкам и финтех-компаниям обрабатывать биометрические данные и информацию об устройствах в рамках собственной безопасной инфраструктуры.

Преимущества включают:

• Соблюдение местных законов о суверенитете данных

• Снижение задержки в сети

• Более эффективный контроль над конфиденциальными биометрическими рабочими процессами

• Стабильный пользовательский опыт в регионах с низкой скоростью соединения

Заключение: защита экономики роста

Безопасность больше не сводится только к предотвращению мошенничества — она касается защиты экономики цифрового роста.

Устройства и эмуляторы увеличивают затраты на приобретение, загрязняют данные о рисках и незаметно снижают эффективность маркетинга. Интегрируя сертифицированную систему обнаружения инъекционных атак в начале процесса адаптации новых сотрудников, организации могут устранить этот скрытый фактор, сдерживающий рост.

Каждый доллар, затраченный на привлечение новых клиентов, должен быть потрачен на реального клиента.

Перестаньте платить за привлечение ботов. Начните проверять реальный рост.

→ Оцените свою уязвимость к мошенничеству с использованием эмуляторов с помощью Oz IAD