“视频里他在眨眼、说话，甚至还有脸部阴影——但这不是他本人。”

这不是科幻片中的情节，而是真实发生在某数字借贷平台上的一起身份欺诈事件。通过仿真面具与AI图像注入技术结合，欺诈者成功绕过了平台的“活体检测”环节，完成贷款注册并提现跑路，留下的只是平台一连串审核记录和错愕的安全团队。

这一事件只是活体欺诈浪潮中的冰山一角。《2024身份欺诈报告》显示，活体欺诈已成为当前欺诈攻击增长最快的方式之一，特别是在金融信贷、数字银行、交易平台等“远程+高价值”的场景中呈爆发式蔓延。

在传统“人脸识别+动作检测”系统被广泛部署之后，攻击者没有退却，而是换了进攻姿势——他们不再伪装成“有身份证的人”，而是伪装成“活生生的真人”。

活体检测失守：从安全防线到黑产通道门槛降低，假“活人”遍地走过去，能够绕过活体检测的攻击方式往往依赖高价定制或技术人员操作。而如今，借助AI模型和伪造工具的普及，即使是技术小白也可以在暗网上购买到“活体包”：包含某一目标的照片、模仿其面部动作的视频甚至可远程操控的“注入脚本”。

→活体欺诈攻击方式仿真面具：用纸质或硅胶材料制作目标人脸，配合真实身份信息伪装注册；屏幕攻击：用手机或电脑播放目标动态视频，骗过前端摄像头；注入攻击：用模拟器或劫持代码直接向系统注入伪造图像，完全绕开摄像头采集环节。这些攻击方式隐蔽性强，成功率高，最关键的是——正在规模化流通和使用。黑市上不仅可以买到伪造素材，还可以选择“带人演示包”或“在线协助认证服务”。风控逻辑被反向“建模”？比起假证欺诈侧重静态图像篡改，活体欺诈更复杂也更高明。攻击者往往通过社交媒体等方式搜集目标照片，运用AI换脸技术生成具有“面部动态”的视频内容；进而通过屏幕播放或模拟注入方式发起攻击。

风控系统不是没有防线，而是被系统性地绕过与训练。换言之，黑产已将各大平台的风控动作反向“建模”，专门训练针对不同SDK、检测模块的“突破脚本”。

如果说假证欺诈还在“打假”，那么活体欺诈更像是“AI对AI”的对抗。攻击方式“分级化”：三类路径、三重困境

根据《2024身份欺诈报告》的归类，当前主流的活体攻击技术可分为三类，每类都有独特的实现路径和防御难点：

而其中最具技术含量的“注入式攻击”虽然数量上不多，但因其完全跳过前端采集系统，使平台几乎毫无察觉能力，可称为“看不见的幽灵攻击”。

更值得警惕的是，这三类攻击手段之间并非孤立，而是在实际攻击中往往叠加使用。例如，一个攻击流程可能是：先用仿真面具完成初步验证，再通过屏幕播放进行二次认证，最后在某些环节引入注入技术以提高通过率。

平台风控系统如果没有动态联动机制，面对这种“多重战术叠加”，往往只会在事后发现风险信号，而已为时晚矣。黑产协同进化：从个体攻击到“剧本杀”式伪装正如假证黑产已形成成熟产业链，活体欺诈也正在快速“企业化”。

在暗网某身份欺诈服务市场中，有卖家公开提供“全流程伪装脚本”：包括身份资料包（含姓名、证件、手机号）、动态面部视频、注入脚本模板，甚至附带如何绕过特定平台SDK的“分场景建议”。

这是一场活体欺诈“剧本杀”：

目标平台选择：选择活体检测机制较弱的二三线平台；素材训练：采集目标图像，训练对应AI换脸模型；攻击协同：由不同角色完成素材生成、攻击执行、提现转移；资产变现：通过虚拟账户将骗取资产进行“洗白”。每一个欺诈事件背后，不再是单兵作战，而是一次完整的黑产协作。企业如何反击？“表面防线”已不够用

活体欺诈的核心在于“真假难辨”，这也意味着传统的防守思维必须升级为动态博弈。

越来越多企业开始意识到，仅靠“摄像头活体检测+动作识别”早已不够应对AI伪造浪潮。前沿实践中，已经有平台在尝试搭建“多维度立体防御体系”，包括但不限于：

行为模式识别：从操作路径、按键节奏、网络环境等分析是否为真人操作；设备环境感知：识别摄像头环境、光线反射、屏幕边框等异常特征；黑产情报联动：实时共享攻击脚本、素材库、异常特征等情报，建立“图谱式风控网”。

但现实问题是：这类系统搭建成本高、技术门槛大，尤其对中小型企业而言，仍属“可望而不可即”。

《2024身份欺诈报告》提供了哪些破局思路？

面对活体欺诈进入“规模化+智能化”的2.0阶段，在《2024身份欺诈报告》中，ADVANCE.AI基于海量攻击样本，提炼出黑产攻击链条中的关键痛点节点，并提出了三类可行的应对范式，帮助企业从“被动验证”转向“主动感知”。

报告中还首次梳理了屏幕攻击、注入攻击、仿真面具攻击的演变趋势，并对多个高发行业场景（如数字借贷、虚拟资产交易等）提出了场景化风险策略建议。

这些内容将帮助企业不止于“知道风险”，而是清晰“知道风险从哪来”“怎么打回来”。你看到的，只是“活体欺诈”的表面如果说假证欺诈是一张图能骗你一次，活体欺诈则是一场“真人秀”让你防不胜防。AI伪造技术还在进化，黑产还在进化——你的风控体系跟得上吗？

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