在線欺詐和機器人攻擊對企業(yè)構成了重大挑戰(zhàn)。零售商與機器人ho積產品，銀行戰(zhàn)斗帳戶接管以及社交媒體平臺與模仿者鬥爭。 AI的興起加劇了這個問題，使傳統(tǒng)的機器人檢測方法（如Captchas）對複雜的AI模型無效。這導致了焦點的轉變，遠離簡單地識別機器人，以及理解用戶，人類或AI的意圖和身份。

身份驗證平臺Persona首席執(zhí)行官Rick Song突出了這一轉變。 Persona為包括OpenAI，LinkedIn和Doordash在內的3,000多家公司提供服務，提供多方面的身份驗證方法。這包括ID上傳，自拍照，Livices測試（要求用戶移動面孔以證明自己還活著），以及對網絡使用和在線行為等風險信號的分析。角色的機器學習模型確定了指示機器人活動的模式，例如重複行為或不自然的輸入延遲。

Persona最近的2億美元D系列資金回合反映了其在創(chuàng)建針對特定客戶需求和風險水平量身定制的可定制驗證“流”方面的成功。這種方法與“千篇一律的”策略形成鮮明對比，並承認需要身份驗證的各種情況。

該公司的客戶將角色用於各種目的：OpenAI使用它來篩選Chatgpt用戶，Coursera驗證其數(shù)百萬學習者，Doordash將其僱用用於交付驅動程序的背景調查。但是，基於AI的攻擊的興起構成了重大威脅，由於這種攻擊，美國公司估計每年損失180億至310億美元。全球損失甚至更高。

儘管惡意機器人佔自動化互聯(lián)網流量的很大一部分，但在語言障礙或殘疾等因素驅動的驅動下，合法的機器人使用也存在。角色旨在取得平衡，避免在可以驗證合法AI使用時過度限制措施。

將身份驗證外包給角色提供了幾個優(yōu)點：它減少了對昂貴的內部工程資源的需求，避免了存儲敏感用戶數(shù)據(jù)的複雜性並解決了隱私問題。儘管角色對數(shù)據(jù)收集和使用面臨訴訟，但已被駁回。

Persona與Clear Secure and Jumio等知名球員以及WorldCoin等較新的參賽者競爭。但是，鑑於其複雜的風險評估能力，深層攝影的威脅日益增長為角色帶來了重要的機會。

角色的旅程始於認識到基於人類的驗證過程的局限性。 Song在Square的體驗強調了需要靈活，自動化的解決方案。他和他的聯(lián)合創(chuàng)始人查爾斯·耶（Charles Yeh）開發(fā)了為滿足這一需求的角色，創(chuàng)建了適合各種業(yè)務需求的可自定義驗證過程。

展望未來，Song預計需要解決AI代理的解決方案，並提出了機器人的註冊系統(tǒng)。為了進行人類驗證，角色旨在根據(jù)用戶的在線活動開發(fā)耐篡改，可重複使用的身份配置文件，並提供潛在的解決方案，儘管具有固有的隱私考慮。最終目標是創(chuàng)建“自我主持的，個人擁有的便攜式身份”。

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