《金融AIGC音视频反欺诈白皮书》由交通银行股份有限公司、北京顶象技术有限公司、北京瑞莱智慧科技有限公司联合编写，人工智能生成内容（AIGC）技术在金融领域应用带来的音视频欺诈风险，并相应的反欺诈策略。AIGC技术的快速发展为金融创新动力，但同时也带来了新的安全挑战，尤其是音视频领域的欺诈手段，如“换脸”和“拟声”技术，对金融机构和客户的财产安全构成威胁。

白皮书详细分析了AIGC技术在图像和视频合成、音频合成等方面的发展，以及这些技术如何被用于生成高度逼真的虚假内容，从而实施欺诈。通过深度学习技术，攻击者可以创建与真实人物几乎无法区分的虚假视频和音频，用于冒充身份、进行金融诈骗等。这些欺诈行为不仅损害了金融机构的声誉和利益，更对广大客户的财产安全构成了严重威胁。

为了应对这些挑战，一系列反欺诈方案，包括构建全面的防御体系、技术解决思路、提升从业人员能力、管理体系的提升以及法律法规的护航。在技术层面，多模态AIGC音视频欺诈的检测技术、鉴定技术、特征的欺诈团伙识别技术以及融合AIGC欺诈的多模态智能决策引擎技术。这些技术旨在通过分析音视频内容中的细微特征，如音频的语调、频谱异常，视频中的光影不一致等，来识别和防范欺诈行为。

提升金融从业人员对AIGC深度伪造欺诈的识别和应对能力的重要性，以及加强管理体系，包括构建统一标准的管理框架、增强安全体系的合规性、提升反欺诈效率和实现全行级实时监控。法律法规的完善对于打击AIGC滥用行为至关重要，白皮书提到了中国在AIGC安全治理方面采取的一系列措施，包括《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规的出台。

在技术实现方面，白皮书详细AIGC音频伪造检测、图像伪造检测、视频伪造检测以及欺诈鉴定技术。这些技术通过分析音频、图像和视频中的特定线索，如视觉伪影、数字信号异常特征、模型指纹等，来构建检测模型，从而有效识别伪造内容。知识图谱的特征关联分析技术被提出，用于揭示AIGC生成内容中的潜在欺诈团伙和行为模式。

融合反AIGC欺诈计算引擎的处理系统，该系统通过集成多种数据源，运用实时流处理技术、跨模态特征分析以及智能决策引擎，能够实时检测、评估和识别AIGC生成内容中的欺诈行为。这一系统的设计目标是实现对不同模态数据进行实时分析，并根据检测结果进行精准的欺诈判定和风险决策。

在典型业务场景方面，白皮书分析了远程音视频反欺诈、人脸识别身份认证反欺诈、伪造人脸考勤反欺诈和虚假视频聊天反欺诈等场景。通过具体的案例分析，展示了AIGC技术在这些场景中可能带来的风险，以及相应的解决方案和实施效果。

来源：交通银行