Deepfake teknolojisini kullanan dolandırıcılıkları nasıl tespit edebilirsiniz?

Deepfake teknolojisini kullanan dolandırıcılık vakalarının sayısı artmaya devam ettiği için, bu teknoloji günümüzde büyük bir endişe kaynağı haline gelmiştir.

Siber suçluların sıklıkla faaliyet gösterdiği Darknet forumlarını araştıran güvenlik uzmanları, o kadar çok suçlunun Deepfake yazılımını dolandırıcılık amacıyla kullandığını ve talebin piyasadaki Deepfake yazılımı arzını çok aştığını tespit etti.

Kaspersky uzmanları, talebin arzı aşmasıyla birlikte, giderek daha çeşitli ve karmaşık yöntemlerle Deepfake dolandırıcılıklarında bir artış öngörüyor: yüksek kaliteli taklit videoları sağlamaktan, sosyal medyada sahte canlı yayınlarda ünlülerin görüntülerini kullanmaya ve kurbanların gönderdiği miktarı ikiye katlamayı vaat etmeye kadar.

Regula bilgi referans sistemine göre, dünya genelindeki işletmelerin %37'si ses tabanlı Deepfake dolandırıcılığına, %29'u ise video tabanlı Deepfake dolandırıcılığına maruz kalmıştır.

Bu teknoloji, siber suçluların akrabalarından ve arkadaşlarından para ödünç almak için sahte görüntülü aramalar kullanarak kişileri taklit ettiği Vietnam'ın siber güvenliği için bir tehdit haline geldi.

Deepfake video görüşmeleri yalnızca bir dakika sürebildiğinden, mağdurların gerçek ve sahte görüşmeleri ayırt etmesi oldukça zordur.

Deepfake teknolojisi, gelişmiş çevrimiçi dolandırıcılık yöntemlerinde giderek bir "kabus" haline geliyor.

" Deepfake teknolojisi kadınlar ve toplum için bir kabusa dönüştü. Siber suçlular, yapay zekayı (YZ) kullanarak kurbanların yüzlerini pornografik görüntü ve videolara, ayrıca propaganda kampanyalarına yerleştiriyor."

Kaspersky Vietnam Bölge Direktörü Vo Duong Tu Diem, "Bu manipülasyon biçimleri, yanlış bilgi yayarak kamuoyunu kontrol etmeyi, hatta kuruluşların veya bireylerin itibarını zedelemeyi amaçlamaktadır " dedi.

Yapay zekâ suçlular tarafından kötü amaçlarla kötüye kullanılsa da, bireyler ve işletmeler yine de yapay zekâyı deepfake'leri tespit etmek ve başarılı dolandırıcılık olasılığını azaltmak için kullanabilirler.

Buna göre, kullanıcılar kendilerini dolandırıcılıktan korumak için yapay zeka tarafından oluşturulan içerik tespit yazılımı gibi çeşitli faydalı çözümlere sahip olacaklar (bu yazılım, görüntülerin/videoların/seslerin ne ölçüde düzenlendiğini analiz etmek ve belirlemek için gelişmiş algoritmalar kullanır).

Deepfake videolar için, ağız ve konuşma arasındaki uyumsuz hareketleri belirlemeye yardımcı olan araçlar artık mevcut. Bazı programlar, video çözünürlüğünü analiz ederek derinin altındaki anormal kan akışını bile tespit edebilecek kadar "güçlü"; çünkü kalp kan pompaladığında, kişinin vücudundaki damarların rengi değişir.

Ayrıca, filigranlar resimlerde, videolarda vb. tanımlayıcı işaretler görevi görerek yazarların yapay zeka ürünlerinin telif haklarını korumalarına yardımcı olur. Bu özellik, yapay zekayı oluşturan platformun kökenini izlemeye yardımcı olduğu için Deepfake'lere karşı bir silah haline gelebilir. Teknolojiye yatkın kullanıcılar, orijinal verilerin yapay zeka tarafından nasıl değiştirildiğini karşılaştırmak için içeriğin kaynağını izlemenin yollarını bulabilirler.

Günümüzde bazı yeni teknolojiler, videonun içine belirli zaman aralıklarında karma değerler eklemek için şifreleme algoritmaları kullanmaktadır. Video düzenlenmişse, karma değer değişir ve bu da kullanıcıların içeriğin değiştirilip değiştirilmediğini doğrulamasına olanak tanır.

Daha önce, renk bozulması, doğal olmayan kas hareketleri, göz hareketleri vb. gibi videolardaki anormallikleri bulmaya yönelik bazı yönergeler vardı. Ancak yapay zeka giderek daha zeki hale geldikçe, bu değerler her zaman doğru sonuçlar vermeyebiliyor.

Videoların güvenilirliğini doğrulama süreci artık görsel incelemeye dayanmıyor, sahte içeriği önlemek ve tespit etmek için tasarlanmış teknolojik araçlar gerektiriyor.

Khanh Linh

[reklam_2]
Kaynak