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title: "KYC को बायपास करने के लिए डीपफेक - क्या यह काम करता है?"
description: "बायोमेट्रिक धोखाधड़ी के प्रत्येक 5 मामलों में से 1 मामला डीपफेक फ्रॉड का होता है। जानें कि AI कैसे KYC जांच को बायपास करता है और आप अपने क्रिप्टो खातों की सुरक्षा के लिए क्या कर सकते हैं।"
language: hi
published: 2026-09-14
author: Netts
topic: "Insights"
canonical: https://netts.io/blog/deepfakes-to-bypass-kyc-does-it-work?lang=hi
languages: [en, ru, es, zh, th, fr, uk, tr, hi, fa, ar, ha, pt, vi, ko, ja, id, de, tl]
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# KYC को बायपास करने के लिए डीपफेक - क्या यह काम करता है?

बायोमेट्रिक धोखाधड़ी के प्रत्येक 5 मामलों में से 1 मामला डीपफेक फ्रॉड का होता है। जानें कि AI कैसे KYC जांच को बायपास करता है और आप अपने क्रिप्टो खातों की सुरक्षा के लिए क्या कर सकते हैं।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) का उपयोग उबाऊ, नियमित कार्यों के लिए माना गया था—ऐसे काम जो आपके सप्ताह के घंटों का समय लेते हैं लेकिन आपके जीवन को कोई सार्थकता प्रदान नहीं करते हैं। वास्तव में, वे आपके व्यक्तित्व की नकल करना सीख चुके हैं। वर्तमान में, इनका उपयोग KYC प्रतिबंधों को दरकिनार करने, आपके एक्सचेंज खाते में लॉग इन करने, और सत्यापन प्रणाली को यह विश्वास दिलाने के लिए किया जा रहा है कि धन रखने के लिए एक नकली व्यक्ति स्वीकार्य है।

स्थिति सीधी और सरल है क्योंकि अपनी पहचान सत्यापित करते समय आप जो भी सामग्री प्रदान करते हैं वह डिजिटल जानकारी होती है। इसमें आपके चेहरे की एक तस्वीर, आपकी ID की एक स्कैन की गई प्रति और निर्देशानुसार पलकें झपकाते हुए आपका एक वीडियो शामिल होता है। यह सब केवल इंटरनेट पर प्रसारित होने वाला डेटा है। यदि डेटा को पर्याप्त सटीकता के साथ जाली बनाया जा सकता है, तो दूसरी तरफ की मशीन इसे उतनी ही आसानी से स्वीकार कर लेगी। इस प्रक्रिया में कोई मानव भाग नहीं ले रहा है; इसके बजाय, जो होता है वह यह है कि एक मशीन पैटर्न का पता लगाती है और दूसरी मशीन वही पैटर्न उत्पन्न करने में सक्षम होती है। इसलिए एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दूसरे को धोखा दे रही है, और आपका पैसा तथा आपकी पहचान इस मुद्दे के केंद्र में हैं।

यह केवल एक सैद्धांतिक चिंता नहीं है; एक अरब से अधिक पहचान सत्यापन घटनाओं की वैश्विक समीक्षा से पता चलता है कि बायोमेट्रिक धोखाधड़ी के प्रत्येक पाँच मामलों में से एक मामला डीपफेक धोखाधड़ी का होता है। केवल 2025 में ही डीपफेक सेल्फी का उपयोग करने वाले प्रयासों की संख्या में 58% की वृद्धि हुई। 2024 में इंजेक्शन हमलों में 783% की वृद्धि हुई थी, ये ऐसे मामले हैं जहाँ नकली वीडियो को सीधे कैमरा फीड में प्रविष्ट (इन्जेक्ट) किया जाता है। इस प्रकार की गतिविधियों को अंजाम देने के लिए आवश्यक तकनीक की लागत लगभग बीस डॉलर होती है और इसमें तीस मिनट का समय लगता है। पूरी तरह से सिंथेटिक पहचानें, जो KYC जांच को पास करने में सक्षम हैं, डार्क वेब मार्केटप्लेस से दो सौ डॉलर में खरीदी जा सकती हैं।

यह प्रणाली काम करना जारी रखती है क्योंकि इन प्रणालियों को कभी इस प्रकार की चीजों का पता लगाने के लिए नहीं बनाया गया था; उन्हें फोटोकॉपी, स्क्रीनशॉट और ऐसे उदाहरणों को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया था जिनमें किसी ने किसी अन्य व्यक्ति की पहचान का उपयोग किया हो। प्रणालियों का उद्देश्य किसी ऐसी मशीन-जनरेटेड चेहरे को पकड़ना नहीं था जो वास्तव में कभी अस्तित्व में ही नहीं था, साथ ही एक ऐसी मशीन-जनरेटेड ID जो कभी जारी नहीं की गई थी और जिसे रीयल-टाइम फेस-स्वैप सॉफ्टवेयर का उपयोग करने वाले व्यक्ति द्वारा प्रस्तुत किया गया था ताकि उस लाइवनेस चेक को बायपास किया जा सके जिसका उद्देश्य यह पुष्टि करना था कि वे इंसान हैं।

## जब मशीनें मशीनों से झूठ बोलती हैं

धोखाधड़ी केवल क्रिप्टो एक्सचेंजों तक ही सीमित नहीं है, भले ही दुनिया भर में पकड़े गए सभी डीपफेक धोखाधड़ी मामलों में क्रिप्टो की हिस्सेदारी 88% है; यह बैंकों, ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं और फिनटेक प्लेटफॉर्मों पर भी होती है, ऐसे किसी भी मामले में जहाँ पहचान सत्यापन स्वचालित होता है और विश्वास को मान लिया जाता है। आपको सत्यापित करने के लिए नियोजित विधि कुछ संकेतों की तलाश करती है: क्या सेल्फी में दिखने वाला चेहरा ID के चेहरे से मेल खाता है? क्या व्यक्ति कहे जाने पर पलकें झपकाता है? क्या दस्तावेज़ में सही फॉन्ट, होलोग्राम और सुरक्षा सुविधाएँ हैं? इन सभी जांचों को अब परिष्कृत हैकिंग के माध्यम से नहीं, बल्कि एक इमेज जनरेटर में इनपुट किए गए संकेतों (प्रॉम्प्ट्स) और तीस मिनट के वीडियो संपादन का उपयोग करके बायपास किया जा सकता है।

काइल होल्डर की तीन लाख डॉलर की पूरी सेवानिवृत्ति बचत AI हेरफेर से जुड़े एक फ्रॉड के कारण तीन महीने के भीतर चुरा ली गई थी।

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उनके मामले के प्रभारी IRS अधिकारियों ने कहा कि कुछ भी शेष नहीं बचा था। इस घोटाले में सीधे तौर पर डीपफेक KYC का उपयोग नहीं किया गया था, लेकिन यह उसी सिद्धांत पर आधारित था — AI-जनरेटेड विश्वास का सिद्धांत। इसमें नकली ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म, मनगढ़ंत मुनाफे, अधिकारियों के डीपफेक वीडियो और क्लोन की गई आवाजें शामिल थीं। जब उन्होंने अपने पैसे निकालने का प्रयास किया, तो प्लेटफॉर्म गायब हो गया।

उनकी बचत चुराने वाले धोखेबाजों को सिस्टम में जबरन सेंध लगाने की कोई आवश्यकता नहीं थी क्योंकि उनके लिए पर्याप्त समय तक वास्तविक दिखना ही काफी था ताकि वह उस झूठ पर विश्वास कर सकें।

## क्या नकली बनाया जाता है और कैसे

दृश्यमान पहलू डीपफेक है, लेकिन यह पूरी स्थिति का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। धोखेबाज नकली दस्तावेज़, हस्ताक्षर, लेनदेन इतिहास, खाता शेष, सत्यापन ईमेल, ग्राहक सहायता संचार और यहाँ तक कि रीयल-टाइम वीडियो कॉल तैयार करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं। वे चोरी किए गए वास्तविक डेटा को मनगढ़ंत जानकारी के साथ जोड़कर सिंथेटिक पहचान बनाते हैं—जैसे कि एक वास्तविक सोशल सिक्योरिटी नंबर, एक गलत नाम, एक AI-जनरेटेड चेहरा और एक वास्तविक पता। यद्यपि पहचान का प्रत्येक घटक व्यक्तिगत डेटाबेस जांच को पास कर लेता है, लेकिन वास्तव में उस पहचान के पीछे कोई एक वास्तविक व्यक्ति नहीं होता है।

सिंथेटिक पहचान धोखाधड़ी, जो इस प्रकार की है, ने 2025 में वित्तीय अपराध के मुख्य रूप की भूमिका ले ली है क्योंकि यह वास्तविक डेटा की विश्वसनीयता को पूर्ण निर्माण के लचीलेपन के साथ जोड़ती है। खाते के लिए आवेदन करने वाला व्यक्ति किसी अन्य व्यक्ति होने का दिखावा नहीं कर रहा है; बल्कि, वे एक नए व्यक्ति का निर्माण कर रहे हैं, जो उनकी जांच के लिए उपयोग की जाने वाली सभी स्वचालित प्रणालियों के लिए वैध प्रतीत होता है, भले ही यह व्यक्ति केवल डेटा बिंदुओं के एक सेट के रूप में मौजूद हो जो संयोग से मेल खाते हैं।

2026 में सोलह व्यावसायिक AI इमेज जनरेटरों पर किए गए एक ऑडिट में पाया गया कि पचहत्तर प्रयासों में से उनहत्तर के परिणामस्वरूप कुछ ऐसा बना जो ID जैसा दिखता था, और पाँच मॉडलों ने ऐसी छवियां निर्मित कीं जो वास्तविक सरकारी दस्तावेज़ प्रतीत होती थीं। ये कोई जटिल जालसाजी नहीं थीं जिनके लिए सुरक्षा प्रिंटिंग के आंतरिक ज्ञान की आवश्यकता हो। वे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध उपकरणों द्वारा तैयार की गई छवियां थीं, उन लोगों के संकेतों के जवाब में जिन्होंने कभी पासपोर्ट कार्यालय में कदम भी नहीं रखा था।

दस्तावेज़ वास्तविक प्रतीत होते हैं क्योंकि AI को वास्तविक दस्तावेज़ों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। चेहरे यथार्थवादी दिखते हैं क्योंकि AI को वास्तविक चेहरों पर प्रशिक्षित किया गया था। प्रणाली अनुमान नहीं लगा रही है; बल्कि, यह वही पुनर्निर्मित कर रही है जो उसने सीखा है, और जो उसने सीखा है वह मशीनों और लोगों दोनों को धोखा देने के लिए पर्याप्त रूप से प्रेरक है।

## मानव परीक्षण को नकली बनाना

लाइवनेस डिटेक्शन (सजीवता पहचान) का उद्देश्य इस समस्या से निपटना था। अवधारणा सीधी थी: उपयोगकर्ता से एक ऐसी क्रिया करने के लिए कहें जिसे एक तस्वीर या वीडियो दोहरा नहीं सकता। इसमें पलकें झपकाना, अपना सिर घुमाना, मुस्कुराना या अपनी आँखों से किसी गतिमान वस्तु का अनुसरण करना शामिल हो सकता है। यदि आप इन क्रियाओं को रीयल-टाइम में निष्पादित कर सकते हैं, तो आप एक वास्तविक फोन का उपयोग करने वाले वास्तविक व्यक्ति होने चाहिए, न कि कोई ऐसा व्यक्ति जो किसी रिकॉर्डिंग को चला रहा हो।

मुद्दा यह है कि लाइवनेस डिटेक्शन यह मानकर चलता है कि वीडियो फीड वास्तविक है; यह मानता है कि कैमरा ठीक वही दिखा रहा है जो उसके सामने है। हालाँकि, आधुनिक डीपफेक तकनीकों को कैमरे को बरगलाने की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि वे नकली वीडियो को सीधे स्ट्रीम में इंजेक्ट कर सकती हैं, जिससे लेंस का उपयोग पूरी तरह से बच जाता है। सॉफ्टवेयर सत्यापन चुनौती को रिकॉर्ड करता है, रीयल-टाइम में एक सिंथेटिक उत्तर तैयार करता है, और फिर उस उत्तर को सिस्टम में वापस भेजता है जैसे कि वह किसी कैमरे से आया हो। इसलिए लाइवनेस चेक पूछे जाने पर व्यक्ति को पलकें झपकाते, सिर घुमाते और मुस्कुराते हुए पाता है; उसके पास यह जानने का कोई साधन नहीं है कि व्यक्ति वास्तव में वहाँ उपस्थित नहीं है।

यही कारण है कि एक ही वर्ष में इंजेक्शन हमलों में 783% की वृद्धि हुई — सुरक्षा को गलत प्रकार के खतरे के लिए डिज़ाइन किया गया था; इसका उद्देश्य रीप्ले हमलों और मुद्रित तस्वीरों का पता लगाना था, रीयल-टाइम संश्लेषण का नहीं।

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कई प्लेटफॉर्मों ने पैसिव लाइवनेस डिटेक्शन को अपनाया है, एक ऐसी विधि जो उपयोगकर्ता को कोई कार्रवाई करने की आवश्यकता के बिना वीडियो की जांच करती है। यह सूक्ष्म-अभिव्यक्तियों (माइक्रो-एक्सप्रेशन्स), त्वचा के नीचे रक्त प्रवाह, छाया और प्रतिबिंबों का पता लगाती है जो ऐसे कार्य करते हैं जैसे वे तीन आयामों में हों। यद्यपि यह दृष्टिकोण अधिक प्रभावी है, यह किसी भी तरह से परिपूर्ण नहीं है। धोखेबाज पहले से ही पैसिव लाइवनेस डिटेक्शन द्वारा खोजे जाने वाले संकेतों पर अपने स्वयं के मॉडलों को प्रशिक्षित कर रहे हैं, जिससे वे पकड़ में आने वाले लक्षणों को समाप्त कर रहे हैं, ऐसा नॉइज़ जोड़ रहे हैं जो वास्तविक कैमरा ग्रेन जैसा दिखता है, और उन मामूली खामियों को पेश कर रहे हैं जो किसी चीज़ को मानवीय स्वरूप देती हैं।

2026 में किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि केवल 0.1% प्रतिभागी ही वास्तविक सामग्री को AI द्वारा जनरेट की गई सामग्री से विश्वसनीय रूप से अलग करने में सक्षम थे। चूँकि मनुष्य ऐसा नहीं कर सकते हैं और स्वचालित प्रणालियों को उन पैटर्नों का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है जिन्हें AI उसी समय उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है, इसलिए सवाल यह नहीं है कि क्या सुरक्षा उपाय सफल होंगे। सवाल यह है कि वे कितने समय बाद काम करना बंद कर देंगे।

## आपके लिए इसका क्या अर्थ है

यदि आपके पास क्रिप्टो है और आपने किसी एक्सचेंज पर अपनी पहचान सत्यापित की है, और कभी यह साबित करने के लिए फोटो ID के साथ एक सेल्फी जमा की है कि आप वही व्यक्ति हैं जो आप होने का दावा करते हैं, तो उसी प्रणाली को धोखा दिया जा सकता है जिसका उपयोग आपको सत्यापित करने के लिए किया गया था। इसका मतलब है कि कोई अन्य व्यक्ति एक सिंथेटिक पहचान स्थापित कर सकता है, उन्हीं सत्यापन प्रक्रियाओं से गुजर सकता है जिससे आप गुजरे थे, एक खाता खोल सकता है और फिर उस खाते का उपयोग धन स्थानांतरित करने, धन शोधन (मनी लॉन्ड्रिंग) करने, या किसी अन्य की संपत्ति को अपने साथ ले जाने के लिए कर सकता है।

इसका अर्थ यह भी है कि आपकी जानकारी के बिना आपकी पहचान का उपयोग किया जा सकता है। आजकल, किसी धोखेबाज को आपकी पूरी पहचान चुराने की आवश्यकता नहीं है; उन्हें केवल आपके चेहरे की एक तस्वीर प्राप्त करनी होती है, जो शायद पहले से ही उपलब्ध है यदि आपने कभी सोशल मीडिया पर पोस्ट किया है। फिर वे एक लाइवनेस चेक करने वाले आपके डीपफेक वीडियो को बनाने के लिए फेस-स्वैप टूल के साथ उस तस्वीर का उपयोग करते हैं, इसे एक नकली ID के साथ जोड़ते हैं जिसमें आपका चेहरा शामिल होता है लेकिन थोड़ा बदला हुआ नाम होता है, और इसे एक ऐसे प्लेटफॉर्म पर जमा करते हैं जिसमें मजबूत डीपफेक डिटेक्शन क्षमताएं नहीं हैं। एक बार जब प्लेटफ़ॉर्म आवेदन को मंजूरी दे देता है, तो उनके पास एक ऐसा खाता होगा जो आपके जैसा दिखता है, आपके जैसा लगता है, और उन सत्यापन प्रक्रियाओं को पास करने में सक्षम है जिनका उद्देश्य यह साबित करना है कि आप वही हैं जो आप कहते हैं।

जब तक आप आंकड़ों को नहीं देखते तब तक इस समस्या की गंभीरता को समझना मुश्किल है। 2025 में अमेरिकियों को क्रिप्टोकरेंसी धोखाधड़ी के कारण ग्यारह अरब डॉलर से अधिक का नुकसान हुआ, जो FBI को रिपोर्ट किए गए इंटरनेट अपराध से खोए गए कुल धन के आधे से अधिक का प्रतिनिधित्व करता है। दुनिया भर में, क्रिप्टो घोटालों ने 2025 में ऑन-चेन कम से कम चौदह अरब डॉलर अर्जित किए, जो 2024 में दस अरब डॉलर से कम से अधिक की वृद्धि है। केवल 2026 की पहली तिमाही में, AI डीपफेक के कारण 577 मिलियन डॉलर का नुकसान हुआ, और अब उच्च-मूल्य वाले क्रिप्टो फ्रॉड के 40% के पीछे यही हैं।

![KYC को बायपास करने के लिए डीपफेक - क्या यह काम करता है?](https://netts.io/blog/images/body/977e4950b81920b088517c284f764397de6e9412-902.webp)

धोखेबाज अपने दम पर काम नहीं कर रहे हैं; वे एक संगठित योजना का हिस्सा हैं। 2025 में की गई एक जांच में 187 मिलियन डॉलर के धोखाधड़ी तंत्र (इकोसिस्टम) का खुलासा हुआ जो ऑस्ट्रेलिया और संयुक्त राज्य अमेरिका दोनों में फैला हुआ था, जो नकली ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म, हस्तियों द्वारा डीपफेक एंडोर्समेंट और AI का उपयोग करके हेरफेर किए गए विश्वास पर निर्भर था। इस ऑपरेशन ने लोकप्रिय YouTube चैनलों पर कब्जा कर लिया, वास्तविक क्रिप्टो कंपनियों के आधिकारिक संचार की नकल करने के लिए डीपफेक ऑडियो और वीडियो का इस्तेमाल किया, और उन लोगों को नकली एयरड्रॉप की पेशकश की जिन्होंने पहले पैसे भेजे थे। इसके द्वारा हजारों व्यक्तियों को धोखा दिया गया।

## डीपफेक की दुनिया में खुद को सुरक्षित रखना

यद्यपि आप किसी को अपने चेहरे का नकली रूप बनाने से नहीं रोक सकते हैं, लेकिन आप उनके लिए आपसे चोरी करने के लिए उस नकली का उपयोग करना अधिक कठिन बना सकते हैं। आपकी रक्षा की पहली पंक्ति तकनीकी नहीं है; यह व्यवहारिक है।

1. सुनिश्चित करें कि पैसे या अन्य संवेदनशील जानकारी वाले किसी भी खाते पर सभी उपलब्ध सुरक्षा सुविधाएं सक्षम हैं, जैसे कि टू-फैक्टर ऑथेंटिकेशन, बायोमेट्रिक लॉगिन, पतों की एक निकासी श्वेतसूची (विथड्रॉल व्हाइटलिस्ट), और प्रत्येक संवेदनशील कार्रवाई के लिए ईमेल पुष्टिकरण। इनमें से प्रत्येक सुरक्षा उपाय किसी अन्य के लिए आपके खाते को संचालित करना अधिक कठिन बना देता है, भले ही वे KYC प्रक्रिया को बायपास करने में कामयाब हो जाएं।

2. जब भी आपको किसी से कोई वीडियो, वॉयस मैसेज या अन्य प्रकार का संचार प्राप्त होता है जिसमें आपसे पैसे भेजने या अपनी साख (क्रेडेंशियल्स) प्रदान करने के लिए कहा जाता है, तो जब तक आपके पास इसके विपरीत कोई सबूत न हो, इसे नकली मानें। 2025 में क्रिप्टो प्रतिरूपण (इम्पपर्सनेशन) घोटालों में 1,400% की वृद्धि हुई। यदि आपका CEO, कोई मित्र या कोई हस्ती प्रतीत होने वाला व्यक्ति किसी निवेश के अवसर के संबंध में आपसे संपर्क कर रहा है, तो कोई भी कार्रवाई करने से पहले एक स्वतंत्र चैनल के माध्यम से मामले की जांच करें।

3. एयरड्रॉप का दावा करने, किसी खाते को अनलॉक करने, या अपनी पहचान साबित करने के लिए क्रिप्टोकरेंसी भेजना कभी भी आवश्यक नहीं होता है; वास्तविक प्लेटफॉर्म कभी भी आपसे पैसे प्राप्त करने के लिए भुगतान करने के लिए नहीं कहेंगे। यह वह तरीका है जिसमें प्रत्येक नकली एयरड्रॉप घोटाला संरचित होता है, और लोग अभी भी इसके शिकार होते हैं क्योंकि वीडियो और संदेश वास्तविक प्रतीत होते हैं।

4. ऐसे प्लेटफॉर्मों का उपयोग करें जिनके पास एक मजबूत धोखाधड़ी-रोधी प्रणाली मौजूद हो। चूंकि सभी एक्सचेंजों या सेवाओं ने खुद को डीपफेक डिटेक्शन में शामिल नहीं किया है, जो ऐसा करते हैं वे इसका प्रचार करेंगे, क्योंकि यह अब एक प्रतिस्पर्धी लाभ बन गया है। आपको मल्टी-मोडल सत्यापन, व्यवहार विश्लेषण, सत्र-स्तरीय अखंडता नियंत्रण, और उन्नत लाइवनेस डिटेक्शन की तलाश करनी चाहिए जो बुनियादी पलक-झपकाने और मुड़ने वाले परीक्षणों से परे जाता है।

5. सुनिश्चित करें कि सेवा 3D लाइवनेस डिटेक्शन या पैसिव बायोमेट्रिक विश्लेषण का उपयोग करती है क्योंकि इन तरीकों को सक्रिय लाइवनेस चेक की तुलना में मूर्ख बनाना अधिक कठिन होता है क्योंकि वे केवल यह जांचने से अधिक करते हैं कि क्या आप निर्देशों को पूरा कर सकते हैं; वे गहराई, सूक्ष्म-अभिव्यक्तियों और शारीरिक संकेतों की जांच करते हैं जिन्हें विश्वसनीय रूप से दोहराना सिंथेटिक वीडियो के लिए कठिन लगता है।

6. अपने चेहरे को एक पासवर्ड की तरह समझें और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध अपनी उच्च-रिज़ॉल्यूशन तस्वीरों की संख्या को न्यूनतम रखें। धोखेबाज डीपफेक में उनका उपयोग करने के लिए सोशल मीडिया साइटों से चेहरे एकत्र करते हैं। आपके जितने अधिक उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले चित्र ऑनलाइन होंगे, एक ठोस नकली बनाना उतना ही आसान होगा।

7. जब आप बड़ी मात्रा में धन स्थानांतरित कर रहे हों, विशेष रूप से बड़े USDT ट्रांसफर या अन्य उच्च-मूल्य वाले क्रिप्टो लेनदेन के संबंध में, तो आपको उन सेवाओं का उपयोग करना चाहिए जो आपको आगे बढ़ने से पहले लागतों और मार्गों की जांच करने की अनुमति देती हैं। धोखेबाज अक्सर तात्कालिकता और शुल्क को लेकर भ्रम का लाभ उठाते हैं, जिससे पीड़ितों को गलत पते पर फंड भेजने या आवश्यकता से बहुत अधिक भुगतान करने के लिए प्रेरित किया जाता है। दूसरी ओर, वास्तविक प्लेटफॉर्म आपको पहले से लागत की गणना करने, प्राप्तकर्ताओं के पतों को सत्यापित करने और लेनदेन किए जाने से पहले सभी विवरणों की जांच करने में सक्षम बनाते हैं।

उद्योग प्रतिक्रिया दे रहा है, लेकिन धीमी गति से। आजकल, उन्नत सत्यापन प्रक्रियाओं में मल्टी-मोडल जांच शामिल हैं जो एक साथ दस्तावेज़ों, चेहरे के बायोमेट्रिक्स, आवाज के पैटर्न और व्यवहार संबंधी संकेतों की जांच करती हैं। कुछ प्लेटफ़ॉर्म सत्र स्तर पर साक्ष्य पैकेज विकसित कर रहे हैं जो एक सत्यापन सत्र के प्रत्येक फ्रेम को टाइमस्टैम्प और क्रिप्टोग्राफ़िक रूप से सील करते हैं, इस प्रकार एक फोरेंसिक रिकॉर्ड तैयार करते हैं जो दिखा सकता है कि सत्र वास्तविक था या इसे इंजेक्ट किया गया था। इनमें से कई प्लेटफ़ॉर्म तीसरे पक्ष के ट्रस्ट सेवा प्रदाताओं को भी शामिल कर रहे हैं जो सत्यापन प्रक्रिया के निष्पक्ष गवाह के रूप में कार्य करते हैं और इस प्रकार किसी धोखेबाज के लिए बिना कोई निशान छोड़े अपना रास्ता बनाना बहुत अधिक कठिन बना देते हैं।

हालाँकि, ये सुरक्षा उपाय सभी प्लेटफ़ॉर्मों पर लागू नहीं होते हैं। उनमें से बहुत से अभी भी दस्तावेज़-प्लस-सेल्फी विधि पर निर्भर हैं, एक ऐसी तकनीक जिसे 2024 से विफल होते दिखाया गया है। प्लेटफ़ॉर्मों ने अपने सिस्टम को अपग्रेड नहीं किया है क्योंकि डीपफेक का पता लगाने का खर्च अधिक है और धोखाधड़ी के प्रभाव आमतौर पर प्लेटफ़ॉर्म के बजाय उपयोगकर्ताओं द्वारा वहन किए जाते हैं।

## ऐसी दुनिया की कीमत जहाँ कुछ भी सिद्ध रूप से वास्तविक नहीं है

असली मुद्दा तकनीक का नहीं बल्कि एक मौलिक प्रकृति का है। अब हम एक ऐसे चरण में प्रवेश कर रहे हैं जिसमें यह साबित करना आसान नहीं रह गया है कि आप वही हैं जो आप होने का दावा करते हैं। लोगों की पहचान की जांच करने के लिए बनाई गई प्रणालियों को ऐसे उपकरणों द्वारा पछाड़ा जा रहा है जिनकी लागत एक समय के भोजन से कम है और एक यात्रा की तुलना में कम समय लेते हैं। विश्वास, जो ऑनलाइन वातावरण में पहले से ही कमजोर था, अब ऐसी सामग्री के कारण टूट रहा है जो वास्तविक दिखती है, वास्तविक लगती है, और वास्तविक तरीके से व्यवहार करती है, भले ही वह न हो।

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यह इंगित नहीं करता है कि KYC समाप्त हो गया है, केवल यह कि KYC को इस विचार से आगे बढ़ने की आवश्यकता है कि एक सेल्फी और एक ID किसी भी चीज़ के प्रमाण के रूप में कार्य करते हैं। जो प्लेटफ़ॉर्म इस बदलाव से बचेंगे वे वही होंगे जो सत्यापन को एक एकल चेकपॉइंट के बजाय एक सतत प्रक्रिया के रूप में मानते हैं; वे एक ऐसे एकल प्रमाण के उदाहरण पर निर्भर रहने के बजाय व्यवहार संबंधी संकेतों, लेनदेन पैटर्न, डिवाइस फिंगरप्रिंट और लगातार पुनः प्रमाणीकरण का उपयोग करके समय के साथ विश्वास का निर्माण करेंगे जिसे जाली बनाया जा सकता है।

इसका तात्पर्य यह है कि उपयोगकर्ताओं को अब सत्यापन का कार्य स्वयं संभालना होगा। अब यह ऐसी कोई बात नहीं है जिसे आप मान सकते हैं कि यदि किसी प्लेटफ़ॉर्म ने किसी विशेष व्यक्ति को मंजूरी दे दी है तो वह व्यक्ति वास्तविक है। इसी तरह, आप अब यह नहीं मान सकते कि चूँकि कोई वीडियो यथार्थवादी दिखता है तो वह वास्तव में वैसा ही है। आपको इसे अन्य चैनलों के माध्यम से और ऐसे उपकरणों और विधियों का उपयोग करके अपने दम पर सत्यापित करना चाहिए जिन्हें जाली बनाना अधिक कठिन है।

इसे गलत समझने के वित्तीय परिणाम ही एकमात्र परिणाम नहीं हैं; इस मौलिक विचार का क्रमिक क्षरण भी है कि लेनदेन के दूसरी तरफ का व्यक्ति वही व्यक्ति है जो वे कहते हैं कि वे हैं। उस विश्वास के गायब हो जाने के बाद, प्रत्येक बातचीत को संदेह के साथ पूरा किया जाना चाहिए और प्रत्येक लेनदेन को स्वतंत्र रूप से सत्यापित किया जाना चाहिए, ताकि विश्वास अब स्वतंत्र रूप से नहीं दिया जा सके।

डीपफेक KYC प्रक्रियाओं को दरकिनार करने में कामयाब होते हैं। यह सभी मामलों में या सभी प्लेटफ़ॉर्मों पर सच नहीं है, लेकिन धोखाधड़ी के आंकड़ों के अरबों तक पहुँचने के लिए पर्याप्त रूप से होता है। मुद्दा यह नहीं है कि क्या ऐसा होना जारी रहेगा। मुद्दा यह है कि क्या कोई कार्रवाई न करने की लागत को नजरअंदाज करने के लिए बहुत अधिक होने से पहले रक्षात्मक उपाय तालमेल बनाए रखने में सक्षम होंगे।

लेनदेन लागत के मामले में धोखाधड़ी और भ्रम एक साथ आते हैं। ऑन-चेन पैसे ट्रांसफर करते समय आप जो शुल्क देते हैं, विशेष रूप से TRON जैसे नेटवर्क पर USDT लेनदेन के मामले में, जिस तरह से ट्रांसफर संरचित है उसके अनुसार काफी भिन्न हो सकता है। घोटालेबाज नकली प्लेटफ़ॉर्म स्थापित करके इसका फायदा उठाते हैं जो अधिक शुल्क प्रदर्शित करते हैं और अंतर को अपने पास रखते हैं। वे फ़िशिंग संदेश भी भेजते हैं जिसमें कहा जाता है कि आपको अपने फंड को जारी करने के लिए एक तत्काल ब्लॉकचेन शुल्क का भुगतान करना होगा, भले ही ऐसा कोई शुल्क वास्तव में मौजूद न हो।

यदि आप समझते हैं कि वास्तव में ट्रांसफर की लागत कितनी होनी चाहिए, तो आप ऐसे घोटालों द्वारा ठगे जाने से बच सकते हैं। उदाहरण के लिए, TRON पर USDT का प्रत्येक ट्रांसफर कुछ Energy और Bandwidth का उपयोग करता है। जब आपके पास इन संसाधनों की पर्याप्त मात्रा नहीं होती है, तो लागत को पूरा करने के लिए नेटवर्क आपके TRX को बेचता है, और यह महंगा हो सकता है। एक ऐसे पते पर ट्रांसफर जिसमें पहले से ही USDT है, एक खाली पते की तुलना में कम Energy का उपयोग करता है क्योंकि नेटवर्क को टोकन बैलेंस स्थापित करना होता है। इसे पहले से जानने से, आप बता सकते हैं कि जब कोई आपके द्वारा देय राशि के बारे में झूठ बोल रहा है।

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Netts USDT Transfer Calculator जैसे उपकरण आपको यह सटीक रूप से पता लगाने में सक्षम बनाते हैं कि किसी विशेष ट्रांसफर के लिए कितनी Energy और Bandwidth की आवश्यकता होगी और क्या TRX का उपयोग करने की तुलना में Energy किराए पर लेना सस्ता होगा। उन लोगों के लिए जो बार-बार USDT ट्रांसफर करते हैं या जो बड़ी मात्रा में धन ले जाते हैं, यह न्यूनतम संभव USDT शुल्क का भुगतान करने और अंत में आपके द्वारा भुगतान किए जाने वाले शुल्क से दोगुना या उससे अधिक भुगतान करने के बीच का अंतर बनाता है। यह जांचने का एक साधन भी प्रदान करता है कि कोई व्यक्ति आपसे जिस शुल्क की मांग कर रहा है वह वास्तविक है और हर बार आपसे थोड़ा अतिरिक्त चुराने के उद्देश्य से बनाई गई मनगढ़ंत राशि नहीं है। यद्यपि पारदर्शी लागत कैलकुलेटर धोखाधड़ी को खत्म नहीं करते हैं, वे उन सबसे सरल तरीकों में से एक को हटा देते हैं जिनके द्वारा धोखेबाज उन लोगों से पैसे ले सकते हैं जो नहीं जानते कि ब्लॉकचेन लेनदेन की लागत कितनी होनी चाहिए।