KYC（了解你的客户）是金融机构及科技公司验证用户身份的核心流程，通常通过“身份证照片”即自拍照与证件交叉比对来确认身份。Wise、Revolut 及 Gemini 等平台均依赖此机制进行安全审核。
然而，生成式 AI 正对这一验证体系构成严峻挑战。
X（原 Twitter）和 Reddit 上流传的视频显示，攻击者利用开源软件下载自拍照，经 AI 编辑篡改后成功通过 KYC 测试。尽管目前尚无确凿证据表明该工具已大规模欺骗真实系统，但深度伪造证件照的低门槛制作能力已引发行业担忧。
AI 如何绕过 KYC 验证
传统 KYC 要求用户上传手持护照或驾驶证的照片，系统通过比对存档文件与自拍来识别冒充行为。虽然此类验证并非万无一失，但生成式 AI 开启了新的攻击维度。
网络教程展示了利用免费开源工具 Stable Diffusion 的合成路径：攻击者可生成目标人物在特定背景下的渲染图，微调至其看似手持证件，再使用图像编辑器将真实或伪造文件植入画面。
人工智能将迅速推动私钥密码学和去中心化身份的广泛使用。当视觉内容不再可信时，我们将不得不依赖应用密码学。
—— Justin Leroux @ Devcon7 (@0xMidnight) 2024年1月5日
据 Reddit 用户 _harsh_ 透露，使用 Stable Diffusion 制作一张逼真的深度伪造证件照约需一至两天，且需获取目标人物多张照片并配置额外扩展。尽管如此，相比过去需要高级修图技能才能模拟逼真光影的时代，如今的入门门槛已大幅降低。
此外，投喂伪造图片比制作更简单。运行于 BlueStacks 等模拟器的 Android 应用可被欺骗以接受静态图片替代实时摄像头；Web 端应用则可能因虚拟摄像头软件而误判视频源。
活体检测面临失效风险
为应对静态图片攻击，部分平台引入了“活体检测”，要求用户拍摄转头、眨眼等动作视频以证明真人身份。但生成式 AI 同样能绕过此防线。
最新研究显示，主流生物识别 KYC 提供商严重易受实时深度伪造攻击影响。银行、保险及健康服务提供商均面临同等风险。
—— Sensity (@sensityai) 2022年5月18日
Binance 首席安全官 Jimmy Su 曾指出，现有深度伪造工具已足以通过包括实时动作指令在内的活体检测。他警告称，虽然目前的伪造内容尚难欺骗人工审查员，但这仅是时间问题。KYC 作为安全措施的有效性正逐渐减弱，未来或将形同虚设。