一、产品介绍
在2025年联合国“AI for Good”峰会上，蚂蚁集团旗下蚂蚁数科惊艳亮相，由技术战略部副总经理彭晋分享了金融级反欺诈方案ZOLOZ。这项技术已助力东南亚银行将深度伪造攻击频率从高峰期10%大幅压降至4%，用户认证拦截率从50%优化至3%，同时保持99.9%的识别准确率，成为首个被联合国推荐的金融AI安全中国方案。
💡 技术突破点：
- 全球首个实现“天级更新”的动态攻防模型
- 覆盖88种伪造技术的180万数据集开放共享
- 服务全球超25个国家/地区银行系统
二、适用人群
| 机构类型 | 应用场景 | 核心需求 |
|---|---|---|
| 商业银行 | 用户开户/大额转账验证 | 防止虚假身份注册 |
| 支付平台 | 高风险交易活体检测 | 阻断AI换脸欺诈交易 |
| 数字银行 | 远程身份认证(KYC) | 降低误拦截率提升用户体验 |
| 跨境金融平台 | 多国用户安全认证 | 适应不同人种/光线环境 |
三、核心功能与技术解析
ZOLOZ通过双端协同防御体系破解深度伪造困局，技术实现原理如下：
| 功能模块 | 技术实现原理 | 防御场景 |
|---|---|---|
| 设备端环境检测 | 扫描设备传感器数据+系统进程分析，识别异常注入行为 | 阻断注入式攻击（系统层破解相机） |
| 动态活体分析 | 多帧微表情连续性分析，检测肌肉运动单元（AU）精度达0.01mm级 | 瓦解呈现式攻击（照片/面具欺骗） |
| 对抗训练模型 | 每日更新88种伪造技术数据集，采用GAN网络生成对抗样本训练 | 预判新型换脸手法 |
| 多模态风控 | 结合登录地理位置+设备指纹+行为时序分析，降低单点依赖 | 综合判断攻击风险 |
| 光流一致性验证 | 分析视频帧光照反射规律，真实人脸存在心跳节律性波动（AI生成无此特征） | 识别虚拟人脸合成 |
🔍 技术亮点：
- 动态攻防博弈：算法以“天”为单位迭代，预判黑产新型攻击手法
- 跨人种优化：针对东南亚用户优化肤色/面部结构识别，误判率下降40%
- 主动干扰技术：添加人眼不可见噪声，干扰伪造模型预处理
四、工具使用技巧
场景1：银行远程开户验证
操作建议：
- 引导用户摇头+读数激活动态检测
- 触发多角度光线扫描（侧光/逆光环境切换）
- 后台比对心跳节律波动曲线（真实人脸存在0.5-2Hz生理信号）
场景2：高风险交易确认
风控策略：
- 当转账金额＞$5,000时，强制启动声纹+微表情双因子认证
- 检测到可疑设备特征（如虚拟摄像头）时，触发人工复核通道
五、访问地址
🌐 官方技术平台：
ZOLOZ金融安全解决方案官网
📁 数据集开放入口：
深度伪造88类样本库（IJCAI 2025会议资源页）
行业影响：当眼见不再为实的时代来临，蚂蚁集团用硬核技术重建金融信任基石。正如峰会专家所言：“AI安全的本质是人性与技术的赛跑”——而在这场关乎万亿金融资产的攻防战中，中国方案正跑出加速度。
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