Novo Ataque com IA Expõe Vulnerabilidade em Detecção de Fraudes em Seguros de Saúde
No entanto, a ausência de mecanismos de defesa padronizados torna os sistemas atuais suscetíveis a ameaças adversárias emergentes. Nesse contexto, uma pesquisa recente propõe um método de ataque baseado em Redes Generativas Adversariais (GANs) para realizar ataques adversários em sistemas de detecção de fraudes.
Os resultados da pesquisa indicam que um atacante, mesmo sem conhecimento dos dados de treinamento ou dos detalhes internos do modelo de detecção, pode gerar casos fraudulentos que são classificados como legítimos com uma taxa de sucesso de ataque (ASR) de 99%. Isso é alcançado através da modificação sutil de registros e reivindicações de seguro reais. Ao fazer essas alterações discretas, os adversários podem aumentar significativamente o risco de fraude, potencialmente contornando sistemas de detecção comprometidos.
Essas descobertas ressaltam a necessidade urgente de fortalecer a robustez dos modelos de detecção de fraudes em seguros contra manipulações adversárias. A pesquisa, detalhada no artigo intitulado "An Attack Method for Medical Insurance Claim Fraud Detection based on Generative Adversarial Network" publicado no arXiv, aponta para a importância de garantir a estabilidade e a confiabilidade dos diferentes sistemas de seguros diante desses novos vetores de ataque. O estudo utilizou uma abordagem baseada em GAN e treinamento por reforço para desenvolver o método de ataque.
A vulnerabilidade demonstrada sublinha um desafio crescente no campo da detecção de fraudes baseada em IA: a suscetibilidade a ataques adversários que podem minar a eficácia dos sistemas de segurança. Para mitigar essa questão, sugere-se a necessidade de estratégias de defesa mais avançadas, como o treinamento adversarial, que aumente a capacidade dos modelos de resistir a tais manipulações e melhore a detecção de sinistros fraudulentos sob ataque.