Hvad er deepfake-teknologi? Farer og afsløring

98 sekunder. 

Det er alt, hvad der skal til i 2025 for at klone en persons stemme, skabe en overbevisende deepfake-video og dræne en virksomheds bankkonto. 

Deepfake-teknologi plejede at være et studie på Hollywood-niveau, og måneders arbejde sker nu hurtigere end vores morgenkaffepause.

I 2025 har deepfake-teknologien nået en skræmmende milepæl.

Over 8 millioner syntetiske mediefiler cirkulerer nu online, en stigning fra kun 500.000 for to år siden. 

Og lad os slet ikke tale om de økonomiske omkostninger.

Virksomheder mister i gennemsnit $500.000 pr. deepfake-hændelsemed AI-drevet svindel, der forventes at koster amerikanske virksomheder $40 milliarder i 2027. 

Endnu mere alarmerende ... menneskelige anmeldere kan kun opdage videoer med deepfake-teknologi af høj kvalitet 24.5% af tiden. 

Det betyder, at 3/4 af forfalskningerne slipper ubemærket igennem.

Velkommen til 2025. I dag er deepfake-teknologi blevet det mest sofistikerede våben inden for cyberkriminalitet. 

I denne blog beskriver vi, hvordan deepfake-teknologi fungerer, de nye formater, der dukker op i 2025, og hvorfor traditionelle detektionsmetoder ikke længere er nok. 

Du vil også se, hvordan AI-drevne forsvarssystemer hjælper organisationer med at slå tilbage og meget mere.

Lad os komme i gang. 

---

Det vigtigste at tage med

• Deepfakes startede som harmløs underholdning på Reddit, men har udviklet sig til værktøjer til storstilet svindel, politisk manipulation og virksomhedssvindel.

• Nuværende deepfake-teknologiformater omfatter ansigtsudskiftning, stemmekloning, læbesynkronisering og helkrops-reenactments.

• Nye formater omfatter AI-genereret dokumentforfalskning og biometrisk spoofing for at omgå ID- og stemmeverifikationssystemer.

• Deepfake-teknologi kan bruges til økonomisk svindel, efterligning af ledere, politisk misinformation og personlig afpresning.

• Traditionelle metoder til detektering af deepfakes som manuel spotting eller retsmedicinske værktøjer er ikke længere effektive over for moderne deepfakes i realtid.

• Kun adaptive, AI-drevne systemer som TruthScan kan opdage zero-day deepfakes og tilbyde beskyttelse i realtid på tværs af video, lyd og tekst.

---

Hvad er deepfake-teknologi?

Deepfake-teknologi betyder, at man skaber noget, der ikke er ægte, men som ser ud og lyder helt ægte.

Det er AI-genererede billeder, videoer eller lydklip, der viser personer eller begivenheder, som aldrig har fundet sted.

Betyder det så, at de er ligesom traditionel redigering?
Egentlig ikke. 

• Traditionel redigering er, hvad videoredigerere har gjort i årtier. Det omfatter klipning, splejsning, farvekorrektion og tilføjelse af visuelle effekter manuelt. Der bruges softwareværktøjer som Photoshop eller Premiere Pro. 

• Deepfakes automatisere den proces. De bruger AI-modeller, som kan studere tusindvis af billeder af en persons ansigt og derefter generere nye, realistiske bevægelser eller udtryk, som aldrig er blevet optaget.

For eksempel:

I en deepfake kan AI'en bytte en skuespillers ansigt ud med et andet, matche hvert eneste blink og udtryk og endda få dem til at sige ord, de aldrig har sagt.

Før vi ser nærmere på, hvordan denne deepfake-teknologi fungerer, så lad os se på, hvor det hele begyndte.

Ordet "deepfake" kommer fra at kombinere "dyb læring" og "falsk."

Den dukkede første gang op i 2017, da en Reddit-bruger skabte et fællesskab til at dele AI-genererede videoer.

Kort tid efter gjorde open source-værktøjer som DeepFaceLab, FakeApp og ZAO det muligt for næsten alle at skabe realistiske deepfakes på få minutter.

I dag driver DeepFaceLab alene over 95% af alle deepfake-videoer online. Og det kræver ikke længere en avanceret computer eller kodningsekspertise.

Med blot et kort stemmeklip og et par dollars kan alle udgive sig for at være en anden person på nettet.

Lad os nu komme til spørgsmålet: "Hvordan fungerer DeepFake-teknologien?"

Deepfake-teknologi er afhængig af to vigtige AI-modeller: Generative Adversarial Networks (GAN'er) og Variational Autoencoders (VAE'er).

• GAN'er fungerer som en digital konfrontation. En AI (generatoren) forsøger at skabe falsk indhold, mens en anden (diskriminatoren) forsøger at fange det. For hver runde bliver begge bedre, indtil forfalskningen bliver næsten umulig at opdage.

• VAE'er, på den anden side er mere som omhyggelige studerende af virkeligheden. De lærer mønstre, belysning og ansigtsdetaljer hos rigtige mennesker ved at komprimere og rekonstruere billeder igen og igen. Jo mere de øver sig, jo mere naturlige ser deres genskabte ansigter ud. 

VAE'er fungerer som fundament. De lærer systemet, hvordan rigtige ansigter ser ud, bevæger sig og reagerer på lys.

Når den forståelse er opbygget, forfiner GAN'er outputtet. Det skærper detaljer, udjævner bevægelser og perfektionerer udtryk, indtil hvert billede ser overbevisende ægte ud.

Almindelige formater: Video, lyd, billeder og tekst

Deepfake-teknologi er ikke begrænset til videoer. De findes i næsten alle formater, vi bruger online. 

AI kan manipulere lyd, billeder og endda skrevne ord for at skabe syntetiske versioner af virkeligheden.

Lad os se på, hvordan hvert format bliver brugt.

Format	Beskrivelse	Eksempel	Kilder
Video	AI-genererede videoer, der blander falske billeder og lyd ved hjælp af face-swapping eller performance transfer.	I 2024 udgav svindlere sig for at være en Arup-direktør i et live videoopkald og brugte deepfakes til at stjæle $25.6M.	Kilde
Lyd (kloning af stemme)	AI kloner en persons stemme ved hjælp af korte samples for at få dem til at sige ting, de aldrig har sagt.	I 2024 blev en klonet stemme fra LastPass' CEO brugt på WhatsApp til at snyde en medarbejder, hvilket var en del af en 680%-stigning i deepfake-angreb på stemmer.	Kilde
Billeder	Falske enkeltbilleder, der bruges til at sprede misinformation eller manipulere markeder.	I 2023 gik et falsk billede af en Pentagon-eksplosion viralt og fik kortvarigt S&P 500 til at falde.	Source
Tekst	AI-skrevne falske nyheder, propaganda eller rapporter, der er beregnet til at bedrage eller manipulere.	Falske politiske indlæg og fabrikerede økonomiske analyser skabt med AI-værktøjer har spredt sig på nettet.

Stemmekloning er det farligste af alle formater, fordi det er tilgængeligt og nemt at lave. 

Video deepfake-teknologien er også truende, men de har stadig brug for kraftige computere og lange behandlingstider. 

En falsk stemme kan skabes på få minutter, nogle gange ved hjælp af blot et 60 sekunders lydklip. 

Disse klonede stemmer bruges allerede til telefonsvindel, falske direktøropkald og svindel i call-centre. 

Men det stopper ikke der. Deepfake-teknologien udvikler sig hurtigt, og to nye formater skaber allerede problemer.

1. Digital dokumentforfalskning

AI kan nu oprette eller ændre officielle dokumenter som pas, ID-kort og endda årsregnskaber.

Alene i 2024 vil tilfælde af digital dokumentforfalskning skudt op af 244%og udgør mere end halvdelen af al dokumentfalsk på verdensplan.

Mange af disse angreb er rettet mod nationale ID-systemer som Indiens skatte-ID og Pakistans nationale identitetskort.

2. Biometrisk spoofing (KYC Bypass)

Og så er der biometrisk spoofing. Deepfakes lavet for at narre ansigts- eller stemmekontrolsystemer.

Tænk på de identitetskontroller, der bruges i forbindelse med banktilmeldinger eller virksomheders onboarding.

Angribere bruger nu syntetiske ansigter eller stemmer til at omgå disse systemer, og sådanne angreb sprang 704% i 2023. Derfor er det enkelt "livstidstjek" er ikke længere nok. 

Fremkomsten af deepfake-teknologi

Lad os zoome ind på dataene.

Metrisk	2023	Forventet 2025-27	Vigtig indsigt
Deepfake-filer i omløb	500,000	8 millioner kroner	Eksplosiv vækst i 900%
Deepfake-relaterede forsøg på svindel	Baseline	+3,000% år-til-år (2023)	Organiseret udnyttelse i stor skala
Gennemsnitligt forretningstab pr. hændelse	-	~$500,000	Alvorlig økonomisk risiko
AI-drevne tab ved svindel (USA)	$12.3B	$40B (inden 2027)	32% årlig stigning
Nøjagtighed ved registrering af mennesker	-	24.5%	Manuel gennemgang er ikke længere pålidelig

For at bekæmpe deepfakes har vi brug for teknologi, der lærer lige så hurtigt, som forfalskningerne gør. Og et af de mest pålidelige Deepfake-detektionsværktøjer i dag er TruthScan.

Hvis du ikke kender til det, så er det en platform til at opdage deepfake i realtid, som er bygget til stor skala.

Den bruger Generative Adversarial Networks (GAN'er) og Vision-sprog-modeller (VLM'er) til at spotte de mindste uoverensstemmelser på tværs af video, lyd og tekst.

Flere tests har vist, at TruthScan når op til 98% nøjagtighedsammenlignet med ca. 70% med ældre retsmedicinske værktøjer. 

Den kører løbende kontrol på tværs af digitale kanaler. Det betyder, at organisationer kan opdage deepfakes, før de forårsager skade, ikke bagefter.

Fra underholdning og memes til alvorlige trusler

Deepfake-teknologien begyndte som underholdning.

Som vi har nævnt ovenfor, byttede reddit-brugere ansigter for sjov, skabte memes og forbedrede filmscener. 

Hollywood brugte det endda til digital de-aging og postproduktionsmagi. Men den muntre fase varede ikke længe. 

I 2017 dukkede det første store misbrug op. Det var en Deepfake-pornografi uden samtykke. 

Fra 2018 til 2022 gik Deepfake-teknologien fra at være harmløs sjov til at være et seriøst værktøj til manipulation og kriminalitet. 

Tidlige eksempler omfatter deepfake-video af Gabons præsident i 2018, hvilket udløste politisk uro.

I 2023, med kraftfulde værktøjer som Midjourney 5.1 og DALL-E 2, blev det ubesværet og farligt at lave deepfake.

Så kom tiden, hvor det ikke længere kun er offentlige personer, der er målet. Hverdagsmennesker udsættes nu for deepfakes, der bruges til chikane, afpresning og hævn. 

Falske videoer er endda dukket op i skilsmissesager, jobansøgninger og interne virksomhedstvister.

Tilfælde af politisk og erhvervsmæssigt misbrug

Deepfake-teknologien er officielt trådt ind på erhvervslivets og politikkens side. 

Eksempler på virksomheders misbrug:

I 2024 narrede svindlere medarbejdere på Arup ved hjælp af deepfake video- og stemmekloning.

De udgav sig for at være topchefer i et live videoopkald og overbeviste personalet om at overføre $25,6 millioner. Svindlen virkede, fordi folk stolede på det velkendte ansigt og stemmen på skærmen.

Samme år gik hackere målrettet efter LastPass ved at klone CEO'ens stemme på WhatsApp.

De brugte den til at presse en medarbejder til at gøre noget hurtigt efter arbejdstid.

Den slags svindel bliver mere og mere almindeligt, fordi kriminelle nemt kan finde offentlige optagelser af f.eks. interviews eller taler og kopiere en persons stemme eller ansigt.

Det betyder, at enhver leder, der optræder online, kan blive et mål.

Eksempler på politisk misbrug:

Den Verdens økonomiske forum udnævnte AI-drevet desinformation til en af de største globale risici i 2024, med deepfakes i centrum.

I august 2024 afslørede forskere den Netværk for spamouflageen operation på de sociale medier, som menes at have forbindelse til Kina, og som brugte deepfakes til at miskreditere Filippinernes præsident.

Lignende taktikker er set i krigsførelse, som falske videoer af Ukraines præsident Volodymyr Zelenskyy der ser ud til at overgive sig.

Risici og farer ved deepfakes

Lad os se på, hvordan deepfake-teknologi ændrer selve ideen om, hvad vi kan stole på.

1. Risici for ledelse og tillid

Hvis alt kan forfalskes, hvad kan vi så stole på? Deepfake-teknologien har rystet vores tillid til digital information.

Uanset om det er en politikers tale, et nyhedsklip eller en viral video, undrer de fleste mennesker sig nu, "Er det ægte eller AI-genereret?" 

Denne voksende tvivl gør det sværere for regeringer, journalister og institutioner at bevare troværdigheden.

Som vi så tidligere, er deepfakes allerede blevet brugt til at sprede politisk misinformation og endda efterligne offentlige embedsmænd.

2. Finans- og virksomhedskatastrofer

I finansverdenen er deepfake-teknologi hurtigt ved at blive et milliardproblem.

Svindlere bruger nu klonede stemmer, falske videoer og syntetiske identiteter til at narre medarbejdere, investorer og hele virksomheder. 

Vi har set, hvordan efterligninger af ledere og markedsmanipulation kan ryste store virksomheder - det kræver blot et overbevisende videoopkald eller en velkendt stemme, der siger det forkerte.

3. Tekniske og sociale sårbarheder

Deepfake-teknologi bryder systemer, som vi engang troede var idiotsikre.

Ansigtsgenkendelse og stemmeverifikation, som man engang stolede på som sikkerhed, kan nu omgås med AI-genererede ansigter og stemmer.

Det betyder, at selv "beviser" som et foto eller en video, kan man ikke automatisk stole på. 

Dertil kommer, at menneskelig adfærd øger risikoen. Ældre mennesker og storforbrugere af sociale medier er mere tilbøjelige til at tro på og dele deepfakes, hvilket hjælper dem med at sprede sig endnu hurtigere. 

Sådan beskytter TruthScan organisationer

TruthScan er et værktøj til at opdage deepfake, som tilføjer et verifikationslag til selve virkeligheden. 

Hvordan adskiller det sig fra traditionelle systemer? 

Traditionelle deepfake-detektionssystemer analyserer kun billeder eller lyd, men TruthScan bruger multimodal verifikation. 

Hvad er multimodal verifikation? 

Det betyder, at den krydstjekker video, lyd, tekst og metadata i realtid for at finde uoverensstemmelser, som menneskelige øjne og ældre systemer overser.

• Den validerer kildens ægthed før indhold offentliggøres eller deles. Det sikrer, at brands, ledere og institutioner ikke ubevidst forstærker manipulerede medier.
  
• Den styrker identitetsbekræftelsen mod stemmekloning og forsøg på ansigtsudskiftning ved at opdage syntetiske fingeraftryk, der er usynlige for det blotte øje.
  
• Den beskytter den organisatoriske tillid ved at bevare indholdets oprindelse, så hver eneste verificerede video eller dokument har en ubrudt ægthedskæde.

I en verden, hvor selve sandheden er under angreb, opdager TruthScan deepfake-værktøjet det falske og genopretter tilliden til det, der er ægte.

Sådan opdager du deepfakes: De bedste metoder til at spotte falske medier

Opdagelse af deepfake-teknologi kræver et trelagsforsvar som menneskelig gennemgang, retsmedicinsk analyse og adaptiv AI-opdagelse.

• Manuelle måder at opdage deepfakes på

En trænet korrekturlæser kan Identificer kun deepfakes af høj kvalitet 24.5% af tiden.

Der er traditionelle tegn som forkert belysning, unaturlige skygger eller usynkroniserede læbebevægelser, som er blevet upålidelige. 

Moderne GAN'er udjævner disse fejl, og når videoen komprimeres (som på de sociale medier), forsvinder de små signaler helt.

• Tekniske og analytiske tilgange

Denne metode er mere pålidelig end manuel gennemgang, men den har store beregningsmæssige omkostninger. 

Lad os forstå, hvordan disse tilgange fungerer:

Det begynder med teknikker til retsmedicinsk analyse hvilket er grundlaget for teknisk deepfake-detektion.

Disse værktøjer bryder medierne ned i mikroskopiske detaljer for at se uoverensstemmelser, der er usynlige for mennesker. 

For eksempel:

• Frame-by-frame-analyse dissekerer videoer til individuelle billeder, hvilket hjælper med at identificere unaturlige mønstre som uregelmæssig belysning eller uoverensstemmende ansigtsbevægelser. 

Derefter kommer Analyse af fejlniveau (ELA), som vender redigeringsprocessen om ved at fremhæve forskelle i pixelkomprimering. Det er et tydeligt tegn på manipulation. 

Når vi bevæger os dybere, rumlig-temporal sammenhæng metoder analyserer, hvordan stemme, bevægelser og ansigtsudtryk passer sammen over tid. Selv en lille forsinkelse mellem læbebevægelse og lyd kan afsløre en syntetisk oprindelse.

Men selv om disse metoder er effektive, er de også ressourcekrævende.

At behandle tusindvis af videoer billede for billede er ikke praktisk i stor skala, især ikke når der dagligt uploades millioner af nye mediefiler. 

Deepfake-teknologien udvikler sig på grund af, hvordan den er lavet. Hver gang en deepfake-detektor forbedres, bliver fake-generatoren ("modstanderen") lærer af det og producerer endnu mere overbevisende resultater. 

Denne konstante frem- og tilbagegang er kendt som adversarial loop. Det betyder, at statiske deepfake-detektionssystemer bliver forældede inden for få måneder. 

Det eneste bæredygtige forsvar er AI, der lærer i realtid og bruger neurale netværk til konstant at opdatere sig selv, når nye deepfake-teknikker dukker op. 

• Brug af TruthScan AI-detektionsværktøjer

Alle de metoder, vi har set ovenfor, er stadig ikke så avancerede, at de præcist kan opdage deepfake-teknologi. Hastigheden, omfanget og sofistikeringen af disse angreb kræver specialiserede, adaptive AI-systemer, der er bygget specielt til denne udviklende slagmark. 

Det er der TruthScan kommer ind. TruthScan er specielt designet til forsvar i den virkelige verden. 

• Dens AI-drevet læringssystem holder aldrig op med at træne, den studerer dagligt nye typer deepfake-teknologi og opdaterer sig selv automatisk. Det betyder, at den kan spotte selv de mest avancerede "zero-day" deepfakes, dem ingen har set før, uden at mennesker behøver at omskole den.

• Det er også arbejder i realtid på tværs af alle større kommunikationskanaler fra videoopkald og callcentre til digitale medieplatforme. TruthScan analyserer ikke kun én ting. Den tjekker video, lyd og tekst sammen og sørger for, at alt stemmer overens. 

Se her, hvordan den beskytter forskellige typer organisationer:

• Finansielle institutioner: TruthScan fanger falske stemmer i kundesupportopkald, blokerer deepfake-teknologiidentiteter under KYC-tjek (som stiger hurtigt) og forhindrer falske chefer i at godkende falske bankoverførsler.
  
• Virksomheder: Det holder den interne kommunikation ægte. Det markerer manipulerede medier, der kan bruges til afpresning, misinformation eller skade på brandet. Det kan også analysere ældre kommunikationsoptegnelser for at opdage mønstre af syntetisk indhold og opbygge langsigtet sikkerhed.
  
• Regeringen og den offentlige sektor: TruthScan verificerer medier, der bruges i undersøgelser og offentlige meddelelser, og beskytter mod falske politiske videoer eller manipulerede udtalelser, der kan forstyrre den offentlige tillid eller den nationale sikkerhed.

TruthScan er et deepfake-detektionsværktøj, der giver organisationer den hastighed, nøjagtighed og tilpasningsevne, der er nødvendig for at være på forkant. 

Prøv både vores AI Detector og Humanizer direkte i widgetten nedenfor!

Konklusion

Deepfake-teknologien startede som et smart eksperiment. Det var en måde at sætte Nicolas Cages ansigt på alt. 

Men nu ødelægger den bestyrelsesmøder, valgkampagner og bankkonti. Og spøgen er slut.

Det, der engang var "harmløs sjov" på Reddit er blevet til en svindelmaskine til en milliard dollars. 

Den skræmmende del?

De fleste mennesker kan stadig ikke se, hvad der er ægte. Selv eksperter spotter kun forfalskninger af høj kvalitet i en fjerdedel af tilfældene. Grænsen mellem at se og tro er officielt udvisket.

Og de værktøjer til at opdage deepfake, som vi engang stolede på kunne fange manipulation, er allerede et skridt bagud. 

De falske bliver ved med at lære, tilpasse sig og forbedre sig.

Derfor afhænger det digitale forsvars fremtid af AI, der bekæmper AI. 

Deepfake-detektionsværktøj som TruthScan har adaptive systemer, der udvikler sig i realtid og opdager, hvad mennesker ikke kan.

I en verden, hvor alle kan "sige" eller "se ud til" at gøre hvad som helst, er sandheden ikke død, den skal bare sikres bedre. 

For den næste virale video er måske ikke bare en falsk nyhed ... det er måske en falsk dig.