Sự bùng nổ của công nghệ AI tạo sinh (Generative AI) và các công cụ giả mạo tinh vi (Deepfake) đang đặt các hệ thống định danh số vào tình thế báo động đỏ. Các hình thức lừa đảo không còn dừng lại ở việc cắt ghép hình ảnh thô sơ mà đã tiến hóa lên mức giả lập cử động, giọng nói và biểu cảm khuôn mặt theo thời gian thực. Trong bối cảnh đó, các giải pháp phát hiện gian lận bằng AI được xem là phòng tuyến sinh tử để bảo vệ an toàn cho hệ sinh thái ngân hàng số, ví điện tử và dịch vụ công trực tuyến.
 |
| CIVAMS.FACE-FAS vượt qua bài đánh giá iBeta Level 1 theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3. |
Mới đây, Viện Nghiên cứu Ứng dụng Công nghệ CMC (CMC ATI) đã ghi dấu ấn lớn khi giải pháp chống giả mạo khuôn mặt CIVAMS.FACE-FAS vượt qua bài đánh giá quốc tế iBeta Level 1 (theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3). Đây là bài kiểm thử độc lập vô cùng khắt khe do iBeta Quality Assurance – tổ chức được công nhận bởi Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) – thực hiện.
Để dễ hình dung về độ khó của chứng nhận này, bài kiểm tra iBeta PAD (Presentation Attack Detection) chia các kịch bản tấn công giả mạo làm các cấp độ từ cơ bản đến phức tạp:
Hệ thống phát hiện gian lận bằng AI của Việt Nam đã chứng minh khả năng chặn đứng hoàn toàn các hình thức tấn công thuộc nhóm Level 1 – bao gồm ảnh in chất lượng cao, mặt nạ giấy, ảnh kỹ thuật số trên màn hình điện thoại hay các đoạn video phát lại (video replay). Đây chính là những thủ đoạn phổ biến nhất mà tội phạm công nghệ cao đang sử dụng để vượt qua bước xác thực eKYC của các ứng dụng tài chính tại Việt Nam hiện nay.
Tối ưu thuật toán từ hàng trăm giờ huấn luyện thực tế
 |
| Đội ngũ IoT/Smart Devices Lab của CMC ATI phát triển các giải pháp AI ứng dụng cho thiết bị thông minh và định danh số |
Thành quả này không đến từ sự may mắn, mà là kết quả từ chuỗi ngày dài nghiên cứu của đội ngũ kỹ sư thuộc IoT/Smart Devices Lab của CMC ATI. Để mô hình AI đạt đến độ nhạy tối ưu, nhóm nghiên cứu đã phải đổ vào hệ thống hàng trăm giờ huấn luyện dữ liệu thực tế, liên tục mô phỏng các kịch bản lừa đảo trong nhiều điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau.
Điểm cốt lõi giúp giải pháp này vượt trội nằm ở khả năng tính toán và xử lý trực tiếp tại biên (AI tại biên - Edge AI). Nhờ vậy, thay vì phải gửi toàn bộ dữ liệu hình ảnh dung lượng lớn về máy chủ đám mây gây trễ mạng, công nghệ có thể quét, phân tích và đưa ra kết quả phân biệt thật - giả ngay trên các thiết bị thông minh nhỏ gọn (như camera thông minh, máy chấm công, điện thoại di động) với độ ổn định cực cao.
Sự phát triển mạnh mẽ của các giải pháp nội địa đạt chuẩn quốc tế đã củng cố niềm tin vững chắc rằng: các doanh nghiệp công nghệ Việt hoàn toàn đủ sức tự chủ về mặt giải pháp bảo mật cao cấp. Việc tích hợp sâu rộng các mô hình phát hiện gian lận bằng AI tự chủ trong nước không chỉ giúp các tổ chức tài chính tối ưu hóa chi phí vận hành, mà quan trọng hơn là bảo vệ toàn vẹn dữ liệu cá nhân của người dùng trước các đợt tấn công mạng xuyên biên giới.
