Michael Steinbach, jefe de detección de fraude global de Citi y exdirector ejecutivo asistente de la Rama de Seguridad Nacional del FBI, dice que, en términos generales, el fraude ha pasado de «robos de tarjetas de gran volumen o simplemente obtener la mayor cantidad de información muy rápidamente a más ingeniería social sofisticada, donde los estafadores pasan más tiempo realizando vigilancia”. Las aplicaciones de citas son solo una parte del fraude global, agrega, y todavía se producen fraudes de gran volumen. Pero para los estafadores, dice, «las recompensas son mucho mayores si puedes dedicar tiempo a obtener la confianza de tu víctima».
Steinbach dice que aconseja a los consumidores, ya sea en una aplicación bancaria o en una aplicación de citas, que se acerquen a ciertas interacciones con una cantidad saludable de escepticismo. “Tenemos un eslogan aquí: no tome la llamada, haga la llamada”, dice Steinbach. “La mayoría de los estafadores, sin importar cómo lo organicen, se comunican con usted de una manera no solicitada”. Se honesto contigo mismo; si alguien parece demasiado bueno para ser verdad, probablemente lo sea. Y mantenga las conversaciones en la plataforma, en este caso, en la aplicación de citas, hasta que se establezca una confianza real. Según la FTC, alrededor del 40 por ciento de los informes de pérdida de estafas románticas con «narrativas detalladas» (al menos 2,000 caracteres de longitud) mencionan mover la conversación a WhatsApp, Google Chat o Telegram.
Las empresas de aplicaciones de citas han respondido al aumento de las estafas implementando herramientas manuales y herramientas impulsadas por IA que están diseñadas para detectar un problema potencial. Varias de las aplicaciones de Match Group ahora usan funciones de verificación de fotos o videos que alientan a los usuarios a capturar imágenes de sí mismos directamente dentro de la aplicación. Estos luego se ejecutan a través de herramientas de aprendizaje automático para tratar de determinar la validez de la cuenta, en lugar de permitir que alguien cargue una foto capturada previamente que podría ser despojada de sus metadatos reveladores. (Un informe de WIRED sobre estafas de aplicaciones de citas de octubre de 2022 señaló que, en ese momento, Hinge no tenía esta función de verificación, aunque Tinder sí).
Para una aplicación como Grindr, que atiende predominantemente a hombres en la comunidad LGBTQ, la tensión entre la privacidad y la seguridad es mayor de lo que podría ser en otras aplicaciones, dice Alice Hunsberger, vicepresidenta de experiencia del cliente en Grindr y cuya función incluye supervisar la confianza. y seguridad. “No requerimos una foto de la cara de cada persona en su perfil público porque muchas personas no se sienten cómodas teniendo una foto de ellos mismos públicamente en Internet asociada con una aplicación LGBTQ”, dice Hunsberger. “Esto es especialmente importante para las personas en países que no siempre aceptan a las personas LGBTQ o donde incluso es ilegal ser parte de la comunidad”.
Hunsberger dice que para las estafas de bots a gran escala, la aplicación utiliza el aprendizaje automático para procesar los metadatos en el momento del registro, se basa en la verificación del teléfono SMS y luego trata de detectar patrones de personas que usan la aplicación para enviar mensajes más rápido que un verdadero poder humano. Cuando los usuarios cargan fotos, Grindr puede detectar cuándo se usa la misma foto una y otra vez en diferentes cuentas. Y alienta a las personas a usar el chat de video dentro de la aplicación como una forma de evitar estafas de pesca de gato o matanza de cerdos.
Kozoll, de Tinder, dice que parte del «trabajo más sofisticado» de la empresa está en el aprendizaje automático, aunque se negó a compartir detalles sobre cómo funcionan esas herramientas, ya que los malos actores podrían usar la información para eludir los sistemas. “Tan pronto como alguien se registra, estamos tratando de entender, ‘¿Es esta una persona real? ¿Y es una persona con buenas intenciones?’”.
Sin embargo, en última instancia, la IA solo hará mucho. Los humanos son tanto los estafadores como el eslabón débil del otro lado de la estafa, dice Steinbach. “En mi mente, todo se reduce a un mensaje: tienes que ser consciente de la situación. No me importa qué aplicación sea, no puedes confiar solo en la herramienta en sí”.