כיצד לזהות הונאות המנצלות דיפפייק

[מודעה_1]

דיפפייק הוא כעת דאגה מרכזית, שכן מספר ההונאות מבוססות טכנולוגיה ממשיך לעלות.

לאחר מחקר בפורומים של הדארקנט, שם פועלים לעתים קרובות פושעי סייבר, מומחי אבטחה גילו כי ישנם כל כך הרבה פושעים המשתמשים בתוכנת Deepfake להונאה, עד שהביקוש עלה בהרבה על היצע תוכנות Deepfake הקיימות כיום בשוק.

ככל שהביקוש עולה על ההיצע, מומחי קספרסקי צופים כי הונאות Deepfake יגברו, עם צורות מגוונות ומתוחכמות יותר: החל מהצעת סרטון התחזות באיכות גבוהה ועד לשימוש בתמונות של ידוענים בשידורים חיים מזויפים ברשתות חברתיות, תוך הבטחה לשלם סכום כפול מהסכום שהקורבן שלח להם.

על פי מערכת המידע של Regula, 37% מהעסקים ברחבי העולם נתקלו בהונאת דיפפייק ו-29% נפלו קורבן לסרטוני דיפפייק.

טכנולוגיה זו הפכה לאיום על אבטחת הסייבר בווייטנאם, שם פושעי סייבר משתמשים לעתים קרובות בשיחות וידאו מזויפות כדי להתחזות לאנשים פרטיים על מנת ללוות כסף מקרובי משפחה וחברים.

שיחת וידאו באמצעות דיפפייק יכולה להימשך דקה בלבד, מה שמקשה על הקורבנות להבחין בין אמיתי למזויף.

דיפפייק הופך בהדרגה ל"סיוט" בהונאות מקוונות מתוחכמות.

" דיפפייק הפך לסיוט עבור נשים והחברה. פושעי סייבר מנצלים בינה מלאכותית (AI) כדי להכניס את פניהם של קורבנות לתמונות וסרטונים פורנוגרפיים, כמו גם בקמפיינים תעמולתיים."

"טפסים אלה נועדו לתמרן את דעת הקהל על ידי הפצת מידע כוזב, ואף לפגוע במוניטין של ארגונים או יחידים", אמרה גב' וו דונג טו דיאם, מנהלת האזור של קספרסקי בווייטנאם.

למרות שפושעים מנוצלים לרעה באמצעות בינה מלאכותית למטרות זדוניות, אנשים פרטיים ועסקים עדיין יכולים להשתמש בבינה מלאכותית עצמה כדי לזהות דיפפייק, ובכך להפחית את הסיכוי להצלחת הונאות.

בהתאם לכך, למשתמשים יהיו כמה פתרונות שימושיים כדי להגן על עצמם מפני הונאות כגון שימוש בתוכנת זיהוי תוכן שנוצרה על ידי בינה מלאכותית (תוך שימוש באלגוריתמים מתקדמים לניתוח וקביעת רמת העריכה של תמונות/סרטונים/צלילים).

עבור סרטוני דיפפייק, ישנם כלים זמינים שיכולים לזהות תנועות פה ודיבור לא תואמים. חלק מהתוכנות אף חזקות מספיק כדי לזהות זרימת דם חריגה מתחת לעור על ידי ניתוח רזולוציית הווידאו, מכיוון שוורידים אנושיים משנים צבע כאשר הלב שואב דם.

בנוסף, ישנו גם סימן מים המשמש כסימן זיהוי בתמונות, סרטונים וכו' כדי לסייע ליוצרים להגן על זכויות היוצרים של מוצרי בינה מלאכותית. תכונה זו יכולה להפוך לנשק נגד דיפפייק מכיוון שהיא מסייעת להתחקות אחר מקור הפלטפורמה היוצרת בינה מלאכותית. משתמשים בעלי ידע טכנולוגי מסוים יכולים למצוא דרך להתחקות אחר מקור התוכן כדי להשוות כיצד הנתונים המקוריים נערכו על ידי "ידיים" של בינה מלאכותית.

כיום, טכנולוגיות מתפתחות משתמשות באלגוריתמי הצפנה כדי להכניס ערכי גיבוב במרווחי זמן קבועים לסרטון. אם הסרטון עבר עריכה, ערך הגיבוב ישתנה ומשם משתמשים יכולים לוודא האם התוכן טופל או לא.

בעבר היו כמה מדריכים על מציאת אנומליות בסרטונים, למשל, סטיות צבע, תנועות לא טבעיות של קבוצות שרירים, עיניים... עם זאת, בינה מלאכותית הופכת לחכמה יותר ולכן ערכים אלה לא תמיד נותנים תוצאות נכונות.

תהליך אימות אמינותם של סרטונים אינו מבוסס עוד על עין בלתי מזוינת, אלא דורש כלים טכנולוגיים שנוצרו במטרה למנוע ולזהות תוכן מזויף.

חאן לין

[מודעה_2]
מָקוֹר