Telefonunuz çalıyor. Arayan kişi şirketinizin üst düzey yöneticisi. Sesini tanıyorsunuz. Konuşma biçimi, kullandığı ifadeler, hatta vurguları bile bildiğiniz gibi. Sizden önemli bir ödemenin hemen gerçekleştirilmesini istiyor. Peki ya konuştuğunuz kişi gerçekte yöneticiniz değilse?
Yapay zekâ teknolojileri sayesinde bir insanın sesini, görüntüsünü veya yazışma biçimini gerçeğine oldukça yakın şekilde taklit etmek artık mümkün. Bu olanaklar pek çok alanda fayda sağlarken, dijital dolandırıcılık yöntemlerini de değiştiriyor. Bugün bir dolandırıcılık girişimi, yazım hatalarıyla dolu şüpheli bir e-postadan çok daha fazlası olabilir. Gerçek bir yöneticinin sesini taklit eden telefon görüşmesi, şirketin alışık olduğu dilde hazırlanmış ödeme talimatı veya uzun süredir çalışılan bir tedarikçiden gelmiş gibi görünen banka hesabı değişikliği mesajı, ciddi finansal kayıplara neden olabilir.
Üstelik bu tür olaylarda şirketin dijital sistemlerinin mutlaka ele geçirilmiş olması da gerekmiyor. Bazen saldırının başarılı olması için yetkili bir çalışanın sahte bir talimatı gerçek kabul etmesi yeterli olabiliyor. Bu nedenle yapay zekâ dolandırıcılığı, artık yalnızca bilgi teknolojileri ekiplerinin değil; finans, satın alma, insan kaynakları, hukuk, risk yönetimi ve üst yönetimin de gündeminde olması gereken bir konu.
Yapay zekâ dolandırıcılığı nedir?
Yapay zekâ dolandırıcılığı, yapay zekâ teknolojilerinin kişileri yanıltmak, kimlik taklidi yapmak, sahte içerikler üretmek veya finansal dolandırıcılık girişimlerini daha inandırıcı hale getirmek amacıyla kullanılmasıdır. Dolandırıcılığın temelinde yeni olmayan bir yöntem bulunuyor: İnsanları gerçekte var olmayan bir duruma inandırarak belirli bir işlem yapmaya yönlendirmek. Değişen ise bu yöntemin uygulanma biçimi.
Geçmişte sahte bir e-postayı yanlış yazılmış kelimelerden, alışılmadık hitaplardan veya şüpheli ifadelerden ayırt etmek daha kolay olabiliyordu. Bugün üretken yapay zekâ araçları, bir kurumun iletişim diline benzeyen, dil bilgisi açısından düzgün ve belirli bir kişiye özel hazırlanmış mesajlar üretebiliyor. Aynı şekilde bir kişinin kamuya açık ses veya görüntü kayıtları, onu taklit etmeye yönelik sahte içeriklerin hazırlanmasında kötüye kullanılabiliyor.
FBI’ın Nisan 2026’da yayımladığı 2025 İnternet Suçları Raporu, bu riskin finansal boyutunu gösteriyor. ABD’de yapay zekâ bağlantılı olarak sınıflandırılan 22.364 şikâyette, yaklaşık 893 milyon dolarlık kayıp bildirildi. Bu veriler, yapay zekâ kullanımının söz konusu olduğu dolandırıcılık bildirimlerinin büyüklüğüne işaret ediyor. Ancak bildirilen her olayın tamamen yapay zekâdan kaynaklandığı veya aynı yöntemle gerçekleştirildiği anlamına gelmiyor. Asıl dikkat edilmesi gereken nokta, yapay zekânın dolandırıcılık yöntemlerini daha kişiselleştirilebilir, ölçeklenebilir ve ikna edici hale getirmesi.
Ses klonlama dolandırıcılığı nasıl gerçekleşiyor?
Ses klonlama, bir insanın ses özelliklerinin yapay zekâ yardımıyla taklit edilmesini sağlayan teknolojileri ifade ediyor. Bu teknoloji kötüye kullanıldığında, dolandırıcılar tanınan bir kişinin sesine benzeyen konuşmalar oluşturarak karşılarındaki kişiyi yanıltmaya çalışabiliyor.
Örneğin, bir şirketin muhasebe çalışanının kendisini genel müdür olarak tanıtan bir kişiden telefon aldığını düşünelim. Arayan kişi, gizli bir satın alma işlemi nedeniyle belirli bir hesaba acil ödeme yapılmasını istiyor. Konuşma sırasında gerçek yöneticinin sesine benzeyen bir ses duyuluyor. Çalışan, talimatın üst düzey yöneticiden geldiğini düşündüğü için normalde uygulanması gereken kontrol süreçlerini atlayabilir.
Bu senaryoda önemli olan yalnızca sesin ne kadar gerçekçi olduğu değil. Dolandırıcılık girişimi çoğu zaman üç unsurun birlikte kullanılmasına dayanıyor:
- Tanınan bir otoritenin taklit edilmesi: Talimat, üst düzey bir yöneticiden veya güvenilen bir kişiden geliyormuş gibi gösterilir.
- İşlemin acil gösterilmesi: Zaman baskısı, çalışanın düşünmeden hareket etmesi için oluşturulur.
- Gizlilik istenmesi: Talimatın başka kişilerle paylaşılmaması istenerek bağımsız kontrol engellenir.
Yapay zekâ sesin taklit edilmesini kolaylaştırabilir; ancak finansal kaybın gerçekleşmesine neden olan asıl zafiyet, ödeme işleminin bağımsız biçimde doğrulanmaması olabilir. Bu nedenle şirketlerin sesli talimatları tek başına işlem onayı olarak kabul etmemesi gerekiyor.
Deepfake videolar bir şirketi nasıl yanıltabilir?
Deepfake, yapay zekâ kullanılarak bir kişinin görüntüsünün, yüz hareketlerinin veya sesinin gerçeğe benzeyen şekilde taklit edilmesi ya da değiştirilmesidir. Bu teknolojiyle oluşturulan içerikler yalnızca sosyal medyada sahte videolar paylaşmak için kullanılmıyor. Görüntülü toplantılarda kimlik taklidi yapılması gibi dolandırıcılık senaryolarında da gündeme gelebiliyor.
Bir çalışan, görüntülü görüşmede şirketinin yöneticisini veya iş ortağını gördüğünü düşünebilir. Ancak gördüğü görüntü, gerçek kişinin katıldığı bir görüşme yerine yapay zekâ kullanılarak hazırlanmış bir taklit olabilir. Bu tür girişimlerde saldırganlar, yalnızca teknik bir görüntü üretmekle kalmayıp şirketin organizasyon yapısı, yöneticilerin görevleri veya devam eden ticari işlemler hakkında edindikleri bilgilerle daha inandırıcı bir senaryo oluşturabilir.
Dolayısıyla görüntülü görüşme yapılmış olması, kimliğin kesin olarak doğrulandığı anlamına gelmez. Özellikle yüksek tutarlı finansal işlemlerde veya banka hesap bilgilerinin değiştirilmesini gerektiren durumlarda, işlemin kurum içinde önceden belirlenmiş bağımsız bir doğrulama sürecinden geçirilmesi önemlidir.
AI phishing nedir ve geleneksel oltalama saldırılarından farkı nedir?
Phishing, yani oltalama saldırısı, kişileri sahte mesajlar veya dijital ortamlar aracılığıyla yanıltarak bilgi paylaşmaya, zararlı bağlantılara tıklamaya ya da belirli işlemleri gerçekleştirmeye yönlendiren dolandırıcılık yöntemidir. AI phishing ise yapay zekâ araçlarının bu mesajların hazırlanmasında, kişiselleştirilmesinde veya daha inandırıcı hale getirilmesinde kullanılmasıdır.
Örneğin, bir şirket çalışanına her ay düzenli ödeme yapılan bir tedarikçiden gelmiş gibi görünen e-posta gönderilebilir. E-postada şirketin gerçek ticari faaliyetleriyle uyumlu ifadeler bulunabilir. Mesaj, daha önceki yazışmaların üslubuna benzeyebilir ve doğru kişiye hitap edebilir. Dolandırıcı, çalışanı sahte bir bağlantıya yönlendirmeyi, giriş bilgilerini ele geçirmeyi veya ödeme sürecini değiştirmeyi amaçlayabilir.
Geleneksel oltalama ile yapay zekâ destekli oltalama arasındaki temel fark, yapay zekânın mesajı daha hızlı ve hedef kişinin koşullarına uygun biçimde üretmeyi kolaylaştırmasıdır. Ancak her başarılı oltalama saldırısının yapay zekâ kullanılarak gerçekleştirildiği varsayılmamalıdır. Yapay zekâ burada dolandırıcılığın tek nedeni değil, saldırının etkisini artırabilen bir araçtır.
IBAN manipülasyonu şirketler için neden ciddi bir risk?
Bir şirketin uzun süredir çalıştığı tedarikçiden e-posta aldığını düşünelim. Mesajda banka hesap bilgilerinin değiştiği ve bundan sonraki ödemelerin yeni IBAN’a yapılması gerektiği belirtiliyor. E-postanın dili doğru, fatura bilgileri gerçekçi ve ödeme tarihi şirketin normal iş akışıyla uyumlu görünüyor. Ancak hesap bilgileri gerçekte dolandırıcının kontrolündeki bir hesaba ait olabilir.
IBAN manipülasyonu olarak adlandırılan bu tür girişimlerde amaç, ödeme yapılacak banka hesabının dolandırıcı lehine değiştirilmesini sağlamaktır. Bu işlem farklı yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Saldırgan gerçek bir e-posta hesabına yetkisiz erişim sağlayabilir, benzer bir alan adından sahte mesaj gönderebilir veya manipüle edilmiş belgeler kullanabilir. Yapay zekâ ise bu mesajların daha ikna edici hazırlanmasını kolaylaştırabilir.
Şirketler açısından burada kritik ayrım, finansal işlemin çalışan tarafından gerçekleştirilmiş olmasına rağmen talimatın sahte olmasıdır. Bu ayrım sigorta açısından da önem taşır. Çünkü siber saldırı sonucunda doğrudan gerçekleşen yetkisiz para transferiyle, bir çalışanın aldatılarak kendi yetkisiyle ödeme yapması aynı sigorta koşulları kapsamında değerlendirilmeyebilir.
QR kod dolandırıcılığı nasıl çalışır?
QR kodlar, kullanıcıların bir internet adresine veya dijital işlem ekranına hızlı ulaşmasını sağlıyor. Ancak QR kodun kendisi, yönlendirdiği bağlantının güvenilir olduğunu garanti etmiyor. Dolandırıcılar sahte QR kodlar kullanarak kişileri gerçek bir ödeme platformuna veya kurumsal internet sitesine benzeyen sayfalara yönlendirebilir.
Örneğin, ödeme amacıyla taranan bir QR kod kullanıcıyı sahte bir internet sayfasına götürebilir. Kullanıcı burada banka kartı bilgilerini, hesap giriş bilgilerini veya diğer hassas verilerini paylaşabilir. Bu yöntemde yapay zekâ kullanılması şart değildir. Ancak yapay zekâ destekli sahte içerikler ve kurumsal kimlik taklitleri, dolandırıcılık senaryosunu daha inandırıcı hale getirebilir. Bu nedenle kullanıcıların QR kodu taradıktan sonra açılan internet adresini kontrol etmesi, güvenilmeyen sayfalarda ödeme veya giriş bilgilerini paylaşmaması önem taşır.
Dijital dolandırıcılık yalnızca para kaybına mı neden olur?
Bir şirketin sahte ödeme talimatı nedeniyle para kaybetmesi, dijital dolandırıcılığın en görünür sonuçlarından biri. Ancak olayın etkisi bununla sınırlı kalmayabilir. Dolandırıcılık girişimi sırasında şirketin gerçek e-posta hesaplarına erişilmişse hassas ticari bilgiler açığa çıkabilir. Müşteri veya tedarikçi bilgileri etkilenmişse hukuki ve sözleşmesel sorumluluklar gündeme gelebilir.
Olayın araştırılması, hesapların güvenliğinin yeniden sağlanması ve kontrol mekanizmalarının gözden geçirilmesi de zaman ve kaynak gerektirebilir. Ayrıca dolandırıcılık nedeniyle gerçekleşen yanlış ödeme, şirketin gerçek tedarikçisine karşı ödeme yükümlülüğünü her durumda ortadan kaldırmayabilir. Bu durum sözleşme koşullarına ve olayın hukuki niteliğine bağlı olarak ayrıca değerlendirilmelidir.
Bazı olaylarda operasyonlar aksayabilir, ticari ilişkiler zarar görebilir ve kurumun itibarı olumsuz etkilenebilir. Bu nedenle dijital dolandırıcılık riskini yalnızca bilgi teknolojileri güvenliğiyle sınırlamak yeterli değil. Dijital dolandırıcılık; finansal yönetim, kurumsal yönetişim, çalışan davranışları, hukuki sorumluluklar ve iş sürekliliğiyle doğrudan ilişkili bir kurumsal risk alanıdır. Üçüncü taraflara karşı doğabilecek yükümlülükler söz konusu olduğunda sorumluluk sigortası başlıklarının da bu tablonun parçası olarak değerlendirilmesi gerekebilir.
Siber sigorta yapay zekâ dolandırıcılığını karşılar mı?
Yapay zekâ destekli dolandırıcılıkların yaygınlaşmasıyla birlikte şirketlerin siber sigorta programlarına yönelik beklentileri de değişiyor. Ancak burada sık yapılan bir varsayımı düzeltmek gerekiyor: Bir şirketin siber sigorta poliçesine sahip olması, yapay zekâ kullanılarak gerçekleştirilen her dolandırıcılığın otomatik olarak teminat altında olduğu anlamına gelmez.
Siber sigortalar, poliçe koşullarına bağlı olarak veri ihlalleri, belirli siber olaylara müdahale giderleri, sistemlerin yeniden çalışır hale getirilmesi, bazı üçüncü taraf sorumlulukları veya siber olaylardan kaynaklanan iş kesintisi gibi risklere karşı koruma sağlayabilir. Bununla birlikte sahte ödeme talimatları, sosyal mühendislik yoluyla gerçekleştirilen para transferleri veya yetkili bir çalışan tarafından aldatılarak yapılan ödemeler, farklı sigorta teminatları kapsamında değerlendirilmek zorunda olabilir. Özellikle sosyal mühendislik dolandırıcılığı teminatları, elektronik fon transferi dolandırıcılığı teminatları ve suç sigortaları arasındaki farklılıklar önemlidir.
Siber sigorta ile sosyal mühendislik teminatı arasındaki fark nedir?
Siber sigorta, genel olarak bilgi sistemleri ve dijital olaylardan kaynaklanan belirli finansal kayıpları ve sorumlulukları korumaya yönelik bir sigorta alanıdır. Sosyal mühendislik dolandırıcılığı ise saldırganın bir çalışanı veya yetkili kişiyi aldatarak para transferi gibi bir işlem gerçekleştirmesini sağlamasına dayanır. Bu risk için bazı poliçelerde özel teminatlar bulunabilir. Bazı durumlarda ise koruma, ayrı bir suç sigortası veya ek teminat üzerinden yapılandırılabilir.
Örneğin, bir şirket çalışanının sahte CEO talimatıyla ödeme yapması halinde ortaya çıkan zarar, yalnızca olayda yapay zekâ kullanıldığı gerekçesiyle standart siber sigorta teminatına girmeyebilir. Burada poliçedeki dolandırıcılık tanımları, sosyal mühendislik hükümleri, alt limitler, istisnalar ve hasar koşulları belirleyici olur. Bu nedenle sigorta programının farklı parçalarının birbiriyle uyumlu olup olmadığının önceden değerlendirilmesi gerekir.
Elektronik fon transferi dolandırıcılığı neden ayrı değerlendirilebilir?
Elektronik fon transferi dolandırıcılığı, bazı sigorta düzenlemelerinde doğrudan yetkisiz transferlerle ilişkilendirilirken sosyal mühendislik dolandırıcılığında yetkili bir kişinin aldatılarak işlem yapması söz konusu olabilir. Bu ayrım, bir hasarın hangi poliçe veya teminat altında değerlendirilmesi gerektiğini etkileyebilir. Ayrıca bazı poliçeler, belirli ödeme doğrulama prosedürlerinin uygulanmasını teminat koşulu olarak düzenleyebilir. Bu nedenle şirketlerin sigorta yenilemelerinde yalnızca siber sigorta limitini değil, dolandırıcılık senaryolarının nasıl tanımlandığını ve hangi özel koşullara bağlandığını da incelemesi önemlidir.
Şirketler yapay zekâ destekli dolandırıcılığa karşı nasıl korunabilir?
Yapay zekâ dolandırıcılığına karşı etkili bir risk yönetimi yaklaşımı yalnızca yeni güvenlik yazılımları satın almakla oluşturulamaz. Teknolojik önlemlerin, çalışan farkındalığının ve finansal kontrol süreçlerinin birlikte değerlendirilmesi gerekir. Şirketlerin alabileceği başlıca önlemler şöyle sıralanabilir:
- Ödeme talimatlarında bağımsız doğrulama: Yüksek tutarlı veya olağandışı ödemeler, talimatın geldiği e-posta ya da telefon kanalından bağımsız olarak, önceden kayıtlı ve doğrulanmış iletişim bilgileri üzerinden teyit edilmeli.
- Banka hesap değişikliklerinde ek kontrol: Tedarikçilerin IBAN değişikliği talepleri, yalnızca gelen e-posta veya mesaj esas alınarak uygulanmamalı; önceden belirlenmiş kurumsal süreçler üzerinden doğrulanmalı.
- Çift onay mekanizması: Kritik finansal işlemlerde ödeme talimatını hazırlayan, kontrol eden ve onaylayan roller uygun şekilde ayrıştırılmalı.
- Çalışan farkındalığı: Muhasebe, finans, satın alma ve insan kaynakları ekipleri, ses klonlama, deepfake, oltalama ve sahte kimlik taklidi senaryolarına karşı düzenli olarak bilgilendirilmeli.
- E-posta ve hesap güvenliği: Çok faktörlü kimlik doğrulama, uygun erişim yetkileri, şüpheli oturumların izlenmesi ve kurumsal e-posta güvenliği kontrolleri güçlendirilmeli.
- Olay müdahale planı: Bir dolandırıcılık girişimi veya şüpheli transfer tespit edildiğinde kimin bilgilendirileceği, bankayla nasıl iletişime geçileceği ve delillerin nasıl korunacağı önceden belirlenmeli.
Bu önlemlerin hiçbiri tek başına bütün riskleri ortadan kaldırmaz. Ancak birlikte uygulandıklarında dolandırıcılık girişimlerinin başarılı olma ihtimalini ve olası zararların büyüklüğünü azaltmaya yardımcı olabilir. Bu kontrol süreçlerinin hasar gerçekleşmeden önce tasarlanmasında proaktif bir risk mühendisliği yaklaşımı yol gösterici olabilir.
Bir şirket dijital dolandırıcılığa maruz kalırsa ne yapmalı?
Dijital dolandırıcılık şüphesi ortaya çıktığında ilk hedef, devam eden zararları sınırlamak ve olayın niteliğini mümkün olduğunca hızlı belirlemek olmalıdır. Yanlış hesaba ödeme yapıldığı fark edildiğinde banka ile derhal iletişime geçilmesi, işlemin durdurulması veya fonların geri alınmasına yönelik imkânların araştırılması açısından önemlidir. Kurum içinde bilgi güvenliği, finans, hukuk ve risk yönetimi ekipleri birlikte hareket etmelidir.
Şüpheli e-postalar, ödeme talimatları, iletişim kayıtları ve işlem belgeleri uygun şekilde korunmalıdır. Gerekli durumlarda kolluk birimleri ve ilgili resmi mercilerle iletişime geçilmelidir. Sigorta poliçesi bulunuyorsa olayın sigortacıya bildirilmesine ilişkin süreler ve prosedürler de gecikmeden kontrol edilmelidir. Bazı poliçelerde olayın geç bildirilmesi, izinsiz yapılan harcamalar veya hasar öncesinde uygulanması gereken kontrol şartları, teminat değerlendirmesini etkileyebilir. Bu nedenle olay müdahale süreci yalnızca teknik müdahaleden ibaret olmamalı; finansal, hukuki ve sigortaya ilişkin adımlar birlikte yönetilmelidir.
Yapay zekâ geliştikçe siber sigortalar nasıl değişebilir?
Yapay zekâ destekli dolandırıcılık yöntemleri gelişirken sigorta sektörünün risk değerlendirme yaklaşımı da değişiyor. Gelecekte yalnızca bir şirketin dijital altyapısının güvenli olması değil, ödeme süreçlerinin nasıl kontrol edildiği, çalışanların kimlik doğrulama prosedürlerine ne ölçüde uyduğu ve sosyal mühendislik saldırılarına karşı hangi önlemlerin bulunduğu daha fazla önem kazanabilir.
Sigortacılar, yapay zekâ destekli kimlik taklidi, finansal dolandırıcılık ve dijital manipülasyon senaryolarını daha ayrıntılı değerlendirebilir. Ancak bu durum her yeni yapay zekâ tehdidi için tamamen yeni bir sigorta poliçesi gerekeceği anlamına gelmiyor. Bazı riskler mevcut teminatların geliştirilmesiyle, bazıları özel ek teminatlarla, bazıları ise siber sigorta ve suç sigortası programlarının birlikte yapılandırılmasıyla ele alınabilir. Asıl önemli olan, teknolojideki gelişmelerin işletmelerin risk profillerini nasıl değiştirdiğinin doğru anlaşılması.
Brokerın rolü neden daha önemli hale geliyor?
Yapay zekâ destekli dolandırıcılık, sigorta programlarının yalnızca tek bir risk başlığı üzerinden değerlendirilmesinin her zaman yeterli olmayabileceğini gösteriyor. Bir olayda sistemlere yetkisiz erişim söz konusu olabilir. Başka bir olayda ise sistemler ele geçirilmeden, bir çalışan sahte ödeme talimatıyla yanıltılabilir. İlk durumda siber olay teminatları gündeme gelebilirken ikinci durumda sosyal mühendislik, fon transferi dolandırıcılığı veya suç sigortası çözümlerinin değerlendirilmesi gerekebilir. Dolayısıyla önemli olan, yalnızca şirketin siber sigorta poliçesinin bulunup bulunmadığı değil, farklı kayıp senaryolarına karşı nasıl korunduğudur.
IBS Sigorta ve Reasürans Brokerliği açısından dijital risk yönetimine bu bütüncül perspektiften bakıyoruz. İşletmelerin faaliyet alanlarını, dijital altyapılarını, kritik finansal süreçlerini ve olası kayıp senaryolarını birlikte değerlendirmenin önemine inanıyoruz. Brokerın görevi yalnızca mevcut poliçeleri karşılaştırmak değil; riskin nerede başladığını, hangi sorumlulukların ortaya çıkabileceğini ve sigorta programının hangi alanlarda koruma boşluğu barındırdığını doğru analiz etmektir. Yapay zekâ destekli dijital dolandırıcılık, bu yaklaşımın önümüzdeki dönemde daha da önem kazanacağı alanlardan biri olacak.
Dijital güvenliğin geleceğinde insan ve teknoloji birlikte değerlendirilmeli
Yapay zekâ, şirketlerin iş yapış biçimlerini değiştirirken dijital dolandırıcılık yöntemlerinin de dönüşmesine neden oluyor. Bir yöneticinin sesi, bir iş ortağının görüntüsü veya bir tedarikçinin yazışma biçimi artık tek başına güvenilir kimlik doğrulama unsurları olarak kabul edilemez. Bu nedenle şirketlerin güvenlik anlayışını yalnızca dijital sistemleri koruma hedefiyle sınırlamaması gerekiyor. Çalışanların karar süreçleri, ödeme prosedürleri, kimlik doğrulama yöntemleri ve sigorta programlarının kapsamı aynı risk yönetimi yaklaşımı içinde değerlendirilmeli. Gelecekte dijital dolandırıcılığa karşı en güçlü şirketler, yalnızca en gelişmiş güvenlik teknolojilerini kullananlar değil, insan kararları ile teknolojik kontroller arasında doğru dengeyi kurabilenler olacak. Çünkü yapay zekâ çağında güven, yalnızca tanıdık bir ses duymak veya gerçekçi bir görüntü görmekle değil, doğru doğrulama süreçlerini uygulamakla sağlanabilecek.
Yapay Zekâ Dolandırıcılığı Hakkında Sık Sorulan Sorular
Ses klonlama dolandırıcılığı nasıl anlaşılır?
Sesin gerçekçi duyulması kimliği doğrulamak için yeterli değildir. Özellikle acil para transferi, gizlilik veya banka hesabı değişikliği talebi içeren görüşmeler, önceden doğrulanmış başka bir iletişim kanalı üzerinden kontrol edilmelidir.
IBAN manipülasyonu nasıl önlenebilir?
Banka hesabı değişikliği taleplerinin önceden kayıtlı iletişim bilgileriyle bağımsız şekilde doğrulanması, çift onay prosedürleri ve ödeme yetkilerinin ayrıştırılması riski azaltmaya yardımcı olabilir.
Deepfake ile yapılan dolandırıcılıklarda kim sorumludur?
Sorumluluk; olayın gerçekleşme biçimine, kullanılan sistemlere, ilgili tarafların davranışlarına, sözleşmelere ve yürürlükteki mevzuata göre değişebilir. Her olayda geçerli tek bir sorumluluk dağılımı bulunmaz.