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Michael Steinbach, jefe de detecci\u00f3n de fraude global de Citi y exdirector ejecutivo asistente de la Rama de Seguridad Nacional del FBI, dice que, en t\u00e9rminos generales, el fraude ha pasado de \u00abrobos de tarjetas de gran volumen o simplemente obtener la mayor cantidad de informaci\u00f3n muy r\u00e1pidamente a m\u00e1s ingenier\u00eda social sofisticada, donde los estafadores pasan m\u00e1s tiempo realizando vigilancia\u201d. Las aplicaciones de citas son solo una parte del fraude global, agrega, y todav\u00eda se producen fraudes de gran volumen. Pero para los estafadores, dice, \u00ablas recompensas son mucho mayores si puedes dedicar tiempo a obtener la confianza de tu v\u00edctima\u00bb.<\/p>\n
Steinbach dice que aconseja a los consumidores, ya sea en una aplicaci\u00f3n bancaria o en una aplicaci\u00f3n de citas, que se acerquen a ciertas interacciones con una cantidad saludable de escepticismo. \u201cTenemos un eslogan aqu\u00ed: no tome la llamada, haga la llamada\u201d, dice Steinbach. \u201cLa mayor\u00eda de los estafadores, sin importar c\u00f3mo lo organicen, se comunican con usted de una manera no solicitada\u201d. 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 aplicaci\u00f3n de citas, hasta que se establezca una confianza real. Seg\u00fan la FTC, alrededor del 40 por ciento de los informes de p\u00e9rdida de estafas rom\u00e1nticas con \u00abnarrativas detalladas\u00bb (al menos 2,000 caracteres de longitud) mencionan mover la conversaci\u00f3n a WhatsApp, Google Chat o Telegram.<\/p>\n
Las empresas de aplicaciones de citas han respondido al aumento de las estafas implementando herramientas manuales y herramientas impulsadas por IA que est\u00e1n dise\u00f1adas para detectar un problema potencial. Varias de las aplicaciones de Match Group ahora usan funciones de verificaci\u00f3n de fotos o videos que alientan a los usuarios a capturar im\u00e1genes de s\u00ed mismos directamente dentro de la aplicaci\u00f3n. Estos luego se ejecutan a trav\u00e9s de herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico para tratar de determinar la validez de la cuenta, en lugar de permitir que alguien cargue una foto capturada previamente que podr\u00eda ser despojada de sus metadatos reveladores. (Un informe de WIRED sobre estafas de aplicaciones de citas de octubre de 2022 se\u00f1al\u00f3 que, en ese momento, Hinge no ten\u00eda esta funci\u00f3n de verificaci\u00f3n, aunque Tinder s\u00ed).<\/p>\n
Para una aplicaci\u00f3n como Grindr, que atiende predominantemente a hombres en la comunidad LGBTQ, la tensi\u00f3n entre la privacidad y la seguridad es mayor de lo que podr\u00eda ser en otras aplicaciones, dice Alice Hunsberger, vicepresidenta de experiencia del cliente en Grindr y cuya funci\u00f3n incluye supervisar la confianza. y seguridad. \u201cNo requerimos una foto de la cara de cada persona en su perfil p\u00fablico porque muchas personas no se sienten c\u00f3modas teniendo una foto de ellos mismos p\u00fablicamente en Internet asociada con una aplicaci\u00f3n LGBTQ\u201d, dice Hunsberger. \u201cEsto es especialmente importante para las personas en pa\u00edses que no siempre aceptan a las personas LGBTQ o donde incluso es ilegal ser parte de la comunidad\u201d.<\/p>\n
Hunsberger dice que para las estafas de bots a gran escala, la aplicaci\u00f3n utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para procesar los metadatos en el momento del registro, se basa en la verificaci\u00f3n del tel\u00e9fono SMS y luego trata de detectar patrones de personas que usan la aplicaci\u00f3n para enviar mensajes m\u00e1s r\u00e1pido que un verdadero poder humano. Cuando los usuarios cargan fotos, Grindr puede detectar cu\u00e1ndo 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 aplicaci\u00f3n como una forma de evitar estafas de pesca de gato o matanza de cerdos.<\/p>\n
Kozoll, de Tinder, dice que parte del \u00abtrabajo m\u00e1s sofisticado\u00bb de la empresa est\u00e1 en el aprendizaje autom\u00e1tico, aunque se neg\u00f3 a compartir detalles sobre c\u00f3mo funcionan esas herramientas, ya que los malos actores podr\u00edan usar la informaci\u00f3n para eludir los sistemas. \u201cTan pronto como alguien se registra, estamos tratando de entender, ‘\u00bfEs esta una persona real? \u00bfY es una persona con buenas intenciones?’\u201d.<\/p>\n
Sin embargo, en \u00faltima instancia, la IA solo har\u00e1 mucho. Los humanos son tanto los estafadores como el eslab\u00f3n d\u00e9bil del otro lado de la estafa, dice Steinbach. \u201cEn mi mente, todo se reduce a un mensaje: tienes que ser consciente de la situaci\u00f3n. No me importa qu\u00e9 aplicaci\u00f3n sea, no puedes confiar solo en la herramienta en s\u00ed\u201d.<\/p>\n<\/div>\n