Synthetic Identity Fraud
Authors: Кузьмин А.М. , Свичкарь Д.А. , Хенкин П.В. 
Published: July 2024

Синтетическая цифровая личность – это цифровая запись о некоторой личности (персоне), содержащая стандартные атрибуты личности (имя, телефон, адрес и т.д.), значения которых полностью сфабрикованы или скомпилированы из реальных и вымышленных данных. С развитием цифровизации в мире и, в частности, услуг по предоставлению удаленной идентификации клиентов, онлайн-банкинг и бизнес подвергаются атакам с использованием все более сложных схем мошенничества с задействованием таких синтетических персон. Например, в США вместо использования украденной кредитной карты или удостоверения личности (ID) многие мошенники теперь используют фиктивные, искусственные удостоверения личности для получения кредита. По многим оценкам, мошенничество с искусственными идентификационными данными является самым быстрорастущим видом финансовых преступлений в Соединенных Штатах, на долю которого приходится от 10 до 15 процентов списаний в типичном портфеле необеспеченных кредитов. Еще более тревожным является то, что за этими идентификаторами накапливаются гораздо большие потери, что превращает их в скрытые бомбы замедленного действия. Определить фиктивные данные может оказаться весьма сложной задачей. Для машинного обучения, например, отличия фиктивный данных от настоящих могут быть очень незначительными. Углубленный анализ данных, оставленных реальными людьми, может помочь банкам определить, являются ли их клиенты реальными или нет, и предотвратить убытки от этого быстро растущего вида финансовых преступлений. В работе рассматриваются вопросы создания таких данных, подходы к их выявлению и схемы угроз с их использованием, проведена оценка масштабируемости угрозы синтетических цифровых личностей на территории Российской Федерации и предложена терминология на русском языке для описания области синтетических цифровых личностей.

A synthetic digital identity is a digital record about a certain person (person), containing standard identity attributes (name, phone, address, etc.), and the values of these attributes are fabricated or compiled from real and fictitious data. With the development of digitalization and, in particular, services for providing remote customer identification, online banking and business are being attacked using increasingly complex fraud schemes involving synthetic personas. For example, in the USA, instead of using a stolen credit card or identification card (ID), many scammers now use fictitious, artificial IDs to obtain credit. By many estimates, Synthetic Identity Fraud is the fastest-growing type of financial crime in the United States, accounting for 10 to 15 percent of charge-offs on a typical unsecured loan portfolio. Even more worrisome is the fact that these IDs accumulate far greater losses, turning them into hidden time bombs. Identifying fictitious data can be quite challenging. For machine learning, for example, the differences between fictitious data and real data can be very insignificant. In-depth analysis of data left by real people could help banks determine whether their customers are real or not and prevent losses from this fast-growing type of financial crime. The article discusses the issues of creating such data, approaches to their identification and threat patterns, assesses the scalability of the threat of synthetic digital identities on the territory of the Russian Federation and proposes terminology in Russian to describe the field of synthetic digital identities.