AI 对 AI 的金融犯罪与检测：生成式 AI 犯罪浪潮与共进化 AI
应用统计
2026-03-11 v3 计算几何
物理与社会
摘要
AI 在传统和新兴金融犯罪范畴中的采用是一个令人担忧的近期趋势。尤其令人关切的是，生成式 AI 的普及使犯罪活动（如高级钓鱼计划、难以检测的深度伪造图像和针对生物识别身份验证系统的高级欺骗攻击）得以实现。AI 用于犯罪目的的方法正在不断升级，给金融犯罪和欺诈带来前所未有的挑战。AI 的采用导致了一个日益复杂的欺诈类型格局，与网络安全漏洞交织在一起。总体而言，生成式 AI 对金融犯罪和欺诈具有变革性影响。根据一些估计，生成式 AI 将于 2027 年将欺诈损失增长四倍，年增长率超过 30%[27]。随着犯罪模式变得更加复杂、个人化和难以察觉，部署有效的防御性 AI 策略变得至关重要。然而，several 挑战阻碍了 AI-based fincrime 检测系统取得必要进展。这篇论文审查了 AI/ML 驱动的金融犯罪和检测系统的最新趋势。它强调了迫切需要开发能够有效抵御快速出现的威胁的敏捷 AI 防御措施。它还旨在突出跨金融服务行业合作以应对生成式 AI 引发的犯罪浪潮的必要性。
引用
@article{arxiv.2410.09067,
title = {Evaluating Cooling Center Coverage Using Persistent Homology of a Filtered Witness Complex},
author = {Erin O'Neil and Sarah Tymochko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09067},
year = {2026}
}