Jeffrey McGregor氏は、AI時代における視覚的リスク情報の企業リーダーであるTruepicのCEOである。
OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、連邦準備制度理事会（FRB）のカンファレンスで金融界のリーダーたちに厳しい警告を発した。「私は...差し迫った詐欺危機に非常に神経を尖らせています」。彼は生成AIによって悪意ある行為者が大規模な詐欺を働くハードルが急速に下がっていることに警鐘を鳴らし、AIによってすでに時代遅れとなった旧来の検証システムを早急に再設計するよう各機関に呼びかけた。
保険や銀行から不動産や資格認証に至るまで、ほぼすべての業界が何らかの形でデジタルトランスフォーメーションを経験している。かつては対面での交流や紙の記録に依存していたプロセスが、デジタル写真、動画、リモートでの文書化へと移行している。
デジタルコンテンツが対面取引の必要な代替手段となるにつれ、企業はワークフロー全体で画像やデータに依存せざるを得なくなっている。引受チームはアップロードされた写真を使って契約者のリスクを評価し、信用調査機関はメールで送られた書類に基づいて商業事業体を遠隔で検証し、貸し手は借り手が提出した申請書に基づいて融資の決定を行う。すべてのビジネス判断は、各視覚情報と添付データの信頼性にかかっている。
これら5種類の画像詐欺に注意せよ
視覚的リスクに対して警戒を怠らないためには、悪意ある行為者がデジタルコンテンツを使って詐欺を行う最も一般的な手法を理解することが不可欠である。以下は、ワークフローやデジタル業務を標的とする5つの一般的な画像詐欺手法である：
1. 合成生成メディア
これはAIによって生成されたコンテンツであり、画像、音声、動画を含み、しばしば本物と見分けがつかないほど超リアルに見える。これは非常にアクセスしやすく洗練された形の画像詐欺であり、新規口座開設に使用される偽造された公共料金の請求書や、保険金請求をサポートする説得力のある車両損傷の画像を生成する可能性がある。
危険信号：写真鑑識の専門家であるハニー・ファリド博士によると、合成コンテンツには不規則な影や消失点、テクスチャの歪み、不自然な比率、または検証可能な認証データの欠如が含まれる可能性がある。C2PAなどのオープンスタンダードに準拠したAIジェネレーターから生成されたものかどうかを確認すること。
2. 位置情報の偽装
これは、位置設定や座標を変更することで、画像に関連付けられた地理的位置を偽装し、別の場所で撮影されたように見せることである。これはネイティブデバイス上でGPS座標を直接操作したり、位置情報を変更するためのジオスプーフィングアプリケーションを使用したりするなど、さまざまな方法で実現できる。
危険信号：メタデータが既知のデバイスパターンと矛盾している場合、視覚的コンテキストが予想される地理と一致しない場合、または座標がユーザーのタイムラインと一致しない場合、これらは詐欺を示している可能性がある。モックロケーションモードは特定のアプリ設定内で有効にできるため、位置データがいかに簡単に変更できるかを示している。
3. メタデータ操作
画像ファイルに埋め込まれたタイムスタンプや作成者タグなどのメタデータを操作することで、その出所やコンテキストを偽装できる。この操作は、ポリシーウィンドウに合わせるためのバックデート日付や、申請者が所有していると主張する物件の写真など、虚偽の情報を作成することで画像詐欺を構成する。
危険信号：未検証のメタデータを持つ写真は、ビジネス判断を行うために信頼すべきではない。暗号化および改ざん防止のメタデータシールは、デジタルコンテンツの信頼性を高める。
4. 再放送攻撃によるピクセル編集
ピクセル編集とは、画像や動画を変更し、その編集を画面や印刷物から写真撮影や録画することで隠蔽することを指す。これにより、コンテンツは修正された再放送ではなく、新規でカメラオリジナルのように見える。例えば、改ざんされた損傷写真をモニターに表示し、別の電話で再キャプチャして本物に見せかけることがある。
危険信号：重複するピクセルパターン、画面や紙から再キャプチャされた「写真の写真」画像、視覚的に異常に低い変動、または以前の提出物と完全に一致するファイルに注意すること。
5. オブジェクトの再利用
オブジェクトの再利用は、同じ写真を複数の提出物で再利用し、検出を回避して誤解を招く視覚情報を作成するために、わずかなトリミングや編集を加えることで行われる。画像は簡単に変更、再利用、メタデータの削除、またはAIによる編集が可能である。車両部品の評価や自動車保証の適格性判断など、正確な視覚的文書化に依存する業界にとって、これは根本的なリスクである。
危険信号：無関係な画像間で繰り返されるオブジェクトや欠陥、クローニングの兆候、逆画像検索や過去の画像セットを通じて見つかる一致は、オブジェクトの再利用を示している可能性がある。
リーダーが視覚的リスクにどう対応すべきか
画像詐欺の仕組みを理解することが第一歩である。次の重要なステップとして、リーダーはデジタルワークフローを保護する検証プロセスを実装することができる。ビジネスリーダーがこの成長する課題に対処し、リスクを軽減するためのいくつかのアプローチがある：
• 手動検証：現場での評価は、特にハイステークスなシナリオにおいて、高い精度と信頼性を提供できる。しかし、このアプローチはリソースを大量に消費し、時間がかかり、大規模な業務全体で拡張することが難しい場合がある。
• ステークホルダーのトレーニング：従業員に疑わしいメタデータや視覚的異常を発見するトレーニングを行うことで、組織の認識を高め、回復力を構築する。同時に、個人のスキルレベルによって結果が異なる可能性があり、人的ミスも発生する可能性がある。
• 画像とデータの認証：ソースでの安全な検証は、デジタルワークフローに入る前にコンテンツの完全性を確保するのに役立ち、効率性とスケーラビリティを提供する。ただし、これには多くの場合、技術への投資と既存システムとの統合が必要である。
最適な方法を選択する際には、投入できる運用リソース、各ワークフローにおける詐欺対策の重要性、速度と精度のトレードオフを考慮する必要がある。物理的な存在が必要な場合には現場での検証を使用し、早期警告を表面化するためにスタッフをトレーニングし、ボリュームを管理するために画像とデータの認証を日常的なプロセスに組み込むハイブリッドモデルが効果的である。
合成メディアが簡単に作成できる今日のAI主導の世界では、視覚的リスクを理解し軽減することは、企業が完全性を損なうことなく競争上の優位性を得るための戦略的能力となる。
