98 δευτερόλεπτα.
Αυτό είναι το μόνο που χρειάζεται το 2025 για να κλωνοποιήσετε τη φωνή κάποιου, να δημιουργήσετε ένα πειστικό deepfake βίντεο και να αδειάσετε έναν εταιρικό τραπεζικό λογαριασμό.
Η τεχνολογία Deepfake ήταν κάποτε ένα στούντιο επιπέδου Χόλιγουντ και η πολύμηνη δουλειά τώρα γίνεται πιο γρήγορα από το πρωινό διάλειμμα για καφέ.
Το 2025, η τεχνολογία deepfake έχει φτάσει σε ένα τρομακτικό ορόσημο.
Πάνω από 8 εκατομμύρια συνθετικά αρχεία πολυμέσων κυκλοφορούν σήμερα στο διαδίκτυο, από μόλις 500.000 πριν από δύο χρόνια.
Και ας μην αρχίσουμε καν με το οικονομικό τίμημα.
Οι εταιρείες χάνουν κατά μέσο όρο $500.000 ανά περιστατικό deepfake, με την απάτη με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη να προβλέπεται να θα κοστίσει στις αμερικανικές επιχειρήσεις $40 δισεκατομμύρια έως το 2027.
Ακόμη πιο ανησυχητικό... οι ανθρώπινοι κριτές μπορούν να ανιχνεύσουν μόνο υψηλής ποιότητας βίντεο τεχνολογίας deepfake 24.5% του χρόνου.
Αυτό σημαίνει ότι τα 3/4 των πλαστών περνούν απαρατήρητα.
Καλώς ήρθατε στο 2025. Σήμερα, η τεχνολογία deepfake έχει γίνει το πιο εξελιγμένο όπλο στο έγκλημα στον κυβερνοχώρο.
Σε αυτό το ιστολόγιο, θα αναλύσουμε πώς λειτουργεί η τεχνολογία deepfake, τις νέες μορφές που αναδύονται το 2025 και γιατί οι παραδοσιακές μέθοδοι ανίχνευσης δεν αρκούν πλέον.
Θα δείτε επίσης πώς τα αμυντικά συστήματα με τεχνητή νοημοσύνη βοηθούν τους οργανισμούς να αντεπιτεθούν και πολλά άλλα.
Ας ξεκινήσουμε.
Βασικά συμπεράσματα
- Τα deepfakes ξεκίνησαν ως ακίνδυνη ψυχαγωγία στο Reddit, αλλά έχουν εξελιχθεί σε εργαλεία για απάτες μεγάλης κλίμακας, πολιτική χειραγώγηση και εταιρική απάτη.
- Οι τρέχουσες μορφές τεχνολογίας deepfake περιλαμβάνουν την ανταλλαγή προσώπων, την κλωνοποίηση φωνής, τον συγχρονισμό χειλιών και την αναπαράσταση ολόκληρου του σώματος.
- Οι αναδυόμενες μορφές περιλαμβάνουν την πλαστογράφηση εγγράφων με τεχνητή νοημοσύνη και τη βιομετρική παραποίηση για την παράκαμψη των συστημάτων επαλήθευσης ταυτότητας και φωνής.
- Η τεχνολογία Deepfake μπορεί να χρησιμοποιηθεί για οικονομική απάτη, πλαστοπροσωπία στελεχών, πολιτική παραπληροφόρηση και προσωπικό εκβιασμό.
- Οι παραδοσιακές μέθοδοι ανίχνευσης deepfake, όπως ο χειροκίνητος εντοπισμός ή τα εγκληματολογικά εργαλεία, δεν είναι πλέον αποτελεσματικές έναντι των σύγχρονων deepfakes σε πραγματικό χρόνο.
- Μόνο προσαρμοστικά συστήματα με τεχνητή νοημοσύνη όπως το TruthScan μπορούν να ανιχνεύσουν deepfakes μηδενικής ημέρας, προσφέροντας προστασία σε πραγματικό χρόνο σε βίντεο, ήχο και κείμενο.
Τι είναι η τεχνολογία Deepfake;
Η τεχνολογία Deepfake σημαίνει τη δημιουργία κάτι που δεν είναι πραγματικό, αλλά μοιάζει και ακούγεται εντελώς αληθινό.
Πρόκειται για εικόνες, βίντεο ή ηχητικά κλιπ που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη και δείχνουν ανθρώπους ή γεγονότα που δεν συνέβησαν ποτέ.
Δηλαδή, αυτό σημαίνει ότι είναι ακριβώς όπως το παραδοσιακό μοντάζ;
Όχι ακριβώς.
Μην ανησυχείτε ποτέ ξανά για την τεχνητή νοημοσύνη που ανιχνεύει τα κείμενά σας. Undetectable AI Μπορεί να σας βοηθήσει:
- Κάντε το γραπτό σας με υποστήριξη AI να εμφανιστεί ανθρωποειδής.
- Παράκαμψη όλα τα κύρια εργαλεία ανίχνευσης AI με ένα μόνο κλικ.
- Χρήση AI με ασφάλεια και με αυτοπεποίθηση στο σχολείο και στην εργασία.
- Παραδοσιακή επεξεργασία είναι αυτό που κάνουν οι μοντέρ βίντεο εδώ και δεκαετίες. Περιλαμβάνει την κοπή, την ένωση, τη διόρθωση χρωμάτων και την προσθήκη οπτικών εφέ χειροκίνητα. Χρησιμοποιεί εργαλεία λογισμικού όπως το Photoshop ή το Premiere Pro.
- Deepfakes αυτοματοποιήστε αυτή τη διαδικασία. Χρησιμοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να μελετήσουν χιλιάδες εικόνες του προσώπου ενός ατόμου και στη συνέχεια να δημιουργήσουν νέες, ρεαλιστικές κινήσεις ή εκφράσεις που δεν είχαν ποτέ καταγραφεί.
Για παράδειγμα:
Σε ένα deepfake, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ανταλλάξει το πρόσωπο ενός ηθοποιού με το πρόσωπο ενός άλλου, να ταιριάξει κάθε ανοιγοκλείσιμο των ματιών και κάθε έκφραση και να τον κάνει να πει ακόμα και λέξεις που δεν είπε ποτέ.
Τώρα, προτού ασχοληθούμε με το πώς λειτουργεί αυτή η τεχνολογία deepfake, ας δούμε από πού ξεκίνησαν όλα.
Η λέξη "deepfake" προέρχεται από το συνδυασμό "βαθιά μάθηση" και "ψεύτικο."
Εμφανίστηκε για πρώτη φορά το 2017, όταν μια Ο χρήστης του Reddit δημιούργησε μια κοινότητα για να μοιραστείτε βίντεο που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη.
Λίγο αργότερα, εργαλεία ανοιχτού κώδικα όπως το DeepFaceLab, το FakeApp και το ZAO έδωσαν τη δυνατότητα σε σχεδόν οποιονδήποτε να δημιουργήσει ρεαλιστικά deepfakes μέσα σε λίγα λεπτά.
Σήμερα, μόνο το DeepFaceLab τροφοδοτεί πάνω από 95% όλων των deepfake βίντεο στο διαδίκτυο. Και δεν χρειάζεται πλέον ένας υπολογιστής υψηλών προδιαγραφών ή τεχνογνωσία κωδικοποίησης.
Με ένα σύντομο κλιπ φωνής και λίγα δολάρια, ο καθένας μπορεί να υποδυθεί ένα άλλο πρόσωπο στο διαδίκτυο.
Τώρα, ας φτάσουμε στο ερώτημα "πώς λειτουργεί η τεχνολογία DeepFake;".
Η τεχνολογία Deepfake βασίζεται σε δύο βασικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης: (GANs) και τους Variational Autoencoders (VAEs).
- GANs λειτουργούν σαν ψηφιακή αναμέτρηση. Μια τεχνητή νοημοσύνη (η γεννήτρια) προσπαθεί να δημιουργήσει ψεύτικο περιεχόμενο, ενώ μια άλλη (ο διαχωριστής) προσπαθεί να το πιάσει. Με κάθε γύρο, και οι δύο βελτιώνονται, έως ότου το ψεύτικο περιεχόμενο γίνει σχεδόν αδύνατο να εντοπιστεί.
- VAEs, από την άλλη πλευρά, μοιάζουν περισσότερο με προσεκτικούς μελετητές της πραγματικότητας. Μαθαίνουν τα μοτίβα, τον φωτισμό και τις λεπτομέρειες του προσώπου πραγματικών ανθρώπων συμπιέζοντας και ανακατασκευάζοντας εικόνες ξανά και ξανά. Όσο περισσότερο εξασκούνται, τόσο πιο φυσικά φαίνονται τα αναδημιουργημένα πρόσωπά τους.
Τα VAE λειτουργούν ως θεμέλιο. Διδάσκουν στο σύστημα πώς φαίνονται, κινούνται και αντιδρούν στο φως τα πραγματικά πρόσωπα.
Μόλις οικοδομηθεί αυτή η κατανόηση, οι GAN βελτιώνουν την έξοδο. Οξύνουν τις λεπτομέρειες, εξομαλύνουν την κίνηση και τελειοποιούν τις εκφράσεις μέχρι κάθε καρέ να φαίνεται πειστικά αληθινό.
Κοινές μορφές: Εικόνες και Κείμενο: Βίντεο, Ήχος, Εικόνες και Κείμενο
Η τεχνολογία Deepfake δεν περιορίζεται στα βίντεο. Μπορούν να υπάρχουν σχεδόν σε κάθε μορφή που χρησιμοποιούμε στο διαδίκτυο.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χειριστεί τον ήχο, τις εικόνες, ακόμη και τις γραπτές λέξεις για να δημιουργήσει συνθετικές εκδοχές της πραγματικότητας.
Ας αναλύσουμε πώς χρησιμοποιείται κάθε μορφή.
| Μορφή | Περιγραφή | Παράδειγμα | Πηγές |
| Βίντεο | Βίντεο που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη και συνδυάζουν ψεύτικα οπτικά και ηχητικά στοιχεία μέσω ανταλλαγής προσώπων ή μεταφοράς επιδόσεων. | Το 2024, απατεώνες προσποιήθηκαν το στέλεχος της Arup σε ζωντανή βιντεοκλήση, χρησιμοποιώντας ψεύτικα στοιχεία για να κλέψουν $25.6M. | Πηγή |
| Ήχος (κλωνοποίηση φωνής) | Η τεχνητή νοημοσύνη κλωνοποιεί τη φωνή ενός ατόμου χρησιμοποιώντας σύντομα δείγματα για να τον κάνει να πει πράγματα που δεν είπε ποτέ. | Το 2024, μια κλωνοποιημένη φωνή του διευθύνοντος συμβούλου της LastPass χρησιμοποιήθηκε στο WhatsApp για να εξαπατήσει έναν υπάλληλο, στο πλαίσιο της αύξησης των επιθέσεων deepfake φωνής 680%. | Πηγή |
| Εικόνες | Ψεύτικες εικόνες ενός καρέ που χρησιμοποιούνται για τη διάδοση παραπληροφόρησης ή τη χειραγώγηση των αγορών. | Το 2023, μια ψεύτικη φωτογραφία έκρηξης στο Πεντάγωνο έγινε viral, προκαλώντας για λίγο την πτώση του S&P 500. | Source |
| Κείμενο | Τεχνητής νοημοσύνης ψευδείς ειδήσεις, προπαγάνδα ή αναφορές που αποσκοπούν στην εξαπάτηση ή τη χειραγώγηση. | Ψευδείς πολιτικές αναρτήσεις και κατασκευασμένες οικονομικές αναλύσεις που δημιουργήθηκαν με εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης έχουν εξαπλωθεί στο διαδίκτυο. |
Η κλωνοποίηση φωνής είναι η πιο επικίνδυνη από όλες τις μορφές, επειδή είναι προσιτή και εύκολη στη δημιουργία.
Η τεχνολογία βίντεο deepfake είναι επίσης απειλητική, αλλά εξακολουθούν να χρειάζονται ισχυρούς υπολογιστές και μεγάλους χρόνους επεξεργασίας.
Μια ψεύτικη φωνή μπορεί να δημιουργηθεί μέσα σε λίγα λεπτά, μερικές φορές χρησιμοποιώντας μόνο ένα ηχητικό απόσπασμα 60 δευτερολέπτων.
Αυτές οι κλωνοποιημένες φωνές χρησιμοποιούνται ήδη σε τηλεφωνικές απάτες, ψεύτικες κλήσεις στελεχών και απάτες τηλεφωνικών κέντρων.
Αλλά δεν σταματά εκεί. Η τεχνολογία Deepfake εξελίσσεται γρήγορα και δύο νέες μορφές προκαλούν ήδη προβλήματα.
- Πλαστογράφηση ψηφιακού εγγράφου
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί πλέον να δημιουργεί ή να τροποποιεί επίσημα έγγραφα, όπως διαβατήρια, ταυτότητες, ακόμη και οικονομικές καταστάσεις.
Μόνο το 2024, οι περιπτώσεις η πλαστογράφηση ψηφιακών εγγράφων αυξήθηκε κατά 244%, αποτελώντας περισσότερο από το ήμισυ του συνόλου της απάτης εγγράφων παγκοσμίως.
Πολλές από αυτές τις επιθέσεις στοχεύουν σε εθνικά συστήματα ταυτότητας, όπως η φορολογική ταυτότητα της Ινδίας και η εθνική ταυτότητα του Πακιστάν.
- Παραποίηση βιομετρικών στοιχείων (παράκαμψη KYC)
Στη συνέχεια, υπάρχει η βιομετρική πλαστογράφηση. Ψεύτικες ταυτότητες που κατασκευάζονται για να ξεγελάσουν τα συστήματα επαλήθευσης προσώπου ή φωνής.
Σκεφτείτε τους ελέγχους ταυτότητας που χρησιμοποιούνται κατά την εγγραφή σε τράπεζες ή κατά την εταιρική εγγραφή.
Οι επιτιθέμενοι χρησιμοποιούν πλέον συνθετικά πρόσωπα ή φωνές για να παρακάμψουν αυτά τα συστήματα, και τέτοιες οι επιθέσεις ανέβηκαν στο 704% το 2023. Γι' αυτό το λόγο το απλό "έλεγχοι ζωντάνιας" δεν είναι πλέον αρκετό.
Η άνοδος της τεχνολογίας Deepfake
Ας κάνουμε ζουμ στα δεδομένα.
| Μετρικό | 2023 | Προβλεπόμενο 2025-27 | Βασικές πληροφορίες |
| Αρχεία Deepfake σε κυκλοφορία | 500,000 | 8 εκατομμύρια | Εκρηκτική ανάπτυξη 900% |
| Απόπειρες απάτης που σχετίζονται με το Deepfake | Βασική γραμμή | +3,000% YoY (2023) | Οργανωμένη, μεγάλης κλίμακας εκμετάλλευση |
| Μέση επιχειρηματική απώλεια ανά περιστατικό | - | ~$500,000 | Σοβαρός οικονομικός κίνδυνος |
| Απώλειες από απάτες με βάση την τεχνητή νοημοσύνη (ΗΠΑ) | $12.3B | $40B (έως το 2027) | 32% ετήσια αύξηση |
| Ακρίβεια ανθρώπινης ανίχνευσης | - | 24.5% | Η χειροκίνητη αναθεώρηση δεν είναι πλέον αξιόπιστη |
Για να καταπολεμήσουμε τα deepfakes, χρειαζόμαστε τεχνολογία που μαθαίνει τόσο γρήγορα όσο και τα ψεύτικα. Και ένα από τα πιο αξιόπιστα εργαλεία ανίχνευσης Deepfake στις μέρες μας είναι το TruthScan.
Αν δεν το γνωρίζετε, πρόκειται για μια πλατφόρμα ανίχνευσης ψεύτικου περιεχομένου σε πραγματικό χρόνο, η οποία είναι κατασκευασμένη για κλίμακα.
Χρησιμοποιεί Γενετικά αντιθετικά δίκτυα (GANs) και Μοντέλα όρασης-γλώσσας (VLM) να εντοπίζει τις μικρότερες ασυνέπειες σε βίντεο, ήχο και κείμενο.
Αρκετές δοκιμές έχουν δείξει ότι Το TruthScan φτάνει σε ακρίβεια έως 98%, σε σύγκριση με περίπου 70% με παλαιότερα εγκληματολογικά εργαλεία.
Διενεργεί συνεχείς ελέγχους σε όλα τα ψηφιακά κανάλια. Αυτό σημαίνει ότι οι οργανισμοί μπορούν να εντοπίζουν τα deepfakes πριν προκαλέσουν ζημιά, όχι μετά.
Από την ψυχαγωγία και τα μιμίδια σε σοβαρές απειλές
Η τεχνολογία Deepfake ξεκίνησε ως ψυχαγωγία.
Όπως αναφέραμε παραπάνω, οι χρήστες του reddit αντάλλασσαν πρόσωπα για να γελάσουν, δημιουργούσαν μιμίδια και βελτίωναν σκηνές ταινιών.
Το Χόλιγουντ το χρησιμοποίησε ακόμη και για την ψηφιακή απογήρανση και τη μαγεία του post-production. Αλλά αυτή η ανάλαφρη φάση δεν κράτησε πολύ.
Το 2017 εμφανίστηκε η πρώτη μεγάλη κατάχρηση. Ήταν μια μη συναινετική πορνογραφία deepfake.
Από το 2018 έως το 2022, η τεχνολογία Deepfake μετατράπηκε από ακίνδυνη διασκέδαση σε σοβαρό εργαλείο χειραγώγησης και εγκλήματος.
Τα πρώτα παραδείγματα περιλαμβάνουν το deepfake βίντεο του προέδρου της Γκαμπόν το 2018, γεγονός που προκάλεσε πολιτική αναταραχή.
Μέχρι το 2023, με ισχυρά εργαλεία όπως το Midjourney 5.1 και το DALL-E 2, η δημιουργία deepfake έγινε εύκολη και επικίνδυνη.
Στη συνέχεια, ήρθε η στιγμή που δεν είναι πλέον μόνο τα δημόσια πρόσωπα που στοχοποιούνται. Οι καθημερινοί άνθρωποι αντιμετωπίζουν τώρα deepfakes που χρησιμοποιούνται για παρενόχληση, εκβιασμό και εκδίκηση.
Ψεύτικα βίντεο έχουν εμφανιστεί ακόμη και σε υποθέσεις διαζυγίων, αιτήσεις εργασίας και εσωτερικές εταιρικές διαφορές.
Περιπτώσεις πολιτικής και εταιρικής κατάχρησης
Η τεχνολογία Deepfake έχει εισέλθει επίσημα στην πλευρά των επιχειρήσεων και της πολιτικής.
Παραδείγματα εταιρικής κατάχρησης:
Το 2024, απατεώνες εξαπάτησαν υπαλλήλους σε Arup χρησιμοποιώντας deepfake βίντεο και κλωνοποίηση φωνής.
Προσποιήθηκαν ότι ήταν κορυφαία στελέχη σε ζωντανή βιντεοκλήση και έπεισαν το προσωπικό να μεταφέρει $25,6 εκατομμύρια ευρώ. Η απάτη λειτούργησε επειδή οι άνθρωποι εμπιστεύονταν το οικείο πρόσωπο και τη φωνή στην οθόνη.
Την ίδια χρονιά, οι χάκερς στόχευσαν LastPass κλωνοποιώντας τη φωνή του διευθύνοντος συμβούλου στο WhatsApp.
Το χρησιμοποίησαν για να πιέσουν έναν υπάλληλο να αναλάβει επείγουσα δράση μετά από ώρες.
Αυτού του είδους οι απάτες γίνονται όλο και πιο συχνές, επειδή οι εγκληματίες μπορούν εύκολα να βρουν δημόσιες ηχογραφήσεις, όπως συνεντεύξεις ή ομιλίες, για να αντιγράψουν τη φωνή ή το πρόσωπο κάποιου.
Αυτό σημαίνει ότι κάθε στέλεχος που εμφανίζεται στο διαδίκτυο μπορεί να γίνει στόχος.
Παραδείγματα πολιτικής κατάχρησης:
Το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ ονόμασε την παραπληροφόρηση που καθοδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη ως έναν από τους κορυφαίους παγκόσμιους κινδύνους του 2024, με τα deepfakes στο επίκεντρο.
Τον Αύγουστο του 2024, οι ερευνητές ανακάλυψαν το Δίκτυο Spamouflage, μια επιχείρηση μέσων κοινωνικής δικτύωσης που πιστεύεται ότι συνδέεται με την Κίνα, η οποία χρησιμοποίησε ψεύτικα μηνύματα για να δυσφημίσει τον Πρόεδρο των Φιλιππίνων.
Παρόμοιες τακτικές έχουν παρατηρηθεί στον πόλεμο, όπως ψεύτικα βίντεο από Ο Ουκρανός πρόεδρος Volodymyr Zelenskyy που φαίνεται να παραδίδεται.
Κίνδυνοι και κίνδυνοι των Deepfakes
Ας δούμε πώς η τεχνολογία deepfake αλλάζει την ιδέα του τι μπορούμε να εμπιστευτούμε.
- Κίνδυνοι για τη διακυβέρνηση και την εμπιστοσύνη
Αν τα πάντα μπορούν να είναι ψεύτικα, τι μπορούμε να εμπιστευτούμε; Η τεχνολογία Deepfake έχει κλονίσει την εμπιστοσύνη μας στις ψηφιακές πληροφορίες.
Είτε πρόκειται για την ομιλία ενός πολιτικού, είτε για ένα έκτακτο δελτίο ειδήσεων, είτε για ένα viral βίντεο, οι περισσότεροι άνθρωποι αναρωτιούνται πλέον, "Είναι αληθινό ή δημιουργημένο από τεχνητή νοημοσύνη;"
Αυτή η αυξανόμενη αμφιβολία δυσκολεύει τις κυβερνήσεις, τους δημοσιογράφους και τους θεσμούς να διατηρήσουν την αξιοπιστία τους.
Όπως είδαμε νωρίτερα, τα deepfakes έχουν ήδη χρησιμοποιηθεί για τη διάδοση πολιτικής παραπληροφόρησης και ακόμη και για τη μίμηση δημόσιων λειτουργών.
- Οικονομικές και εταιρικές καταστροφές
Στον χρηματοπιστωτικό κόσμο, η τεχνολογία deepfake εξελίσσεται γρήγορα σε πρόβλημα δισεκατομμυρίων δολαρίων.
Οι απατεώνες χρησιμοποιούν τώρα κλωνοποιημένες φωνές, ψεύτικα βίντεο και συνθετικές ταυτότητες για να εξαπατήσουν υπαλλήλους, επενδυτές και ολόκληρες εταιρείες.
Έχουμε δει πώς οι μιμήσεις στελεχών και τα περιστατικά χειραγώγησης της αγοράς μπορούν να κλονίσουν μεγάλες εταιρείες, αρκεί μια πειστική βιντεοκλήση ή μια οικεία φωνή που λέει το λάθος πράγμα.
- Τεχνικά και κοινωνικά τρωτά σημεία
Η τεχνολογία Deepfake σπάει τα συστήματα που κάποτε θεωρούσαμε αλάνθαστα.
Η αναγνώριση προσώπου και η επαλήθευση φωνής που κάποτε ήταν αξιόπιστες για την ασφάλεια, μπορούν τώρα να παρακαμφθούν με πρόσωπα και φωνές που δημιουργούνται από τεχνητή νοημοσύνη.
Αυτό σημαίνει ότι ακόμη και "αποδεικτικά στοιχεία" όπως μια φωτογραφία ή ένα βίντεο δεν μπορεί να είναι αυτόματα αξιόπιστα.
Επιπλέον, η ανθρώπινη συμπεριφορά αυξάνει τον κίνδυνο. Οι ηλικιωμένοι και οι χρήστες των μέσων κοινωνικής δικτύωσης είναι πιο πιθανό να πιστέψουν και να μοιραστούν τα deepfakes, βοηθώντας τα να εξαπλωθούν ακόμη πιο γρήγορα.
Πώς η TruthScan προστατεύει τους οργανισμούς
Το TruthScan είναι ένα εργαλείο ανίχνευσης βαθιάς απομίμησης που προσθέτει ένα επίπεδο επαλήθευσης για την ίδια την πραγματικότητα.
Σε τι διαφέρει αυτό από τα παραδοσιακά συστήματα;
Τα παραδοσιακά συστήματα ανίχνευσης ψεύτικων εικόνων αναλύουν μόνο οπτικά ή ηχητικά στοιχεία, αλλά το TruthScan χρησιμοποιεί πολυτροπική επαλήθευση.
Τι είναι η πολυτροπική επαλήθευση;
Αυτό σημαίνει ότι διασταυρώνει βίντεο, ήχο, κείμενο και μεταδεδομένα σε πραγματικό χρόνο για να εντοπίζει ασυνέπειες που δεν εντοπίζουν τα ανθρώπινα μάτια και τα παλαιά συστήματα.
- Είναι επικυρώνει την αυθεντικότητα της πηγής πριν από τη δημοσίευση ή την κοινοποίηση περιεχομένου. Εξασφαλίζει ότι οι μάρκες, τα στελέχη και τα ιδρύματα δεν ενισχύουν εν αγνοία τους τα χειραγωγημένα μέσα ενημέρωσης.
- Είναι ενισχύει την επαλήθευση της ταυτότητας κατά των προσπαθειών κλωνοποίησης φωνής και ανταλλαγής προσώπων, ανιχνεύοντας συνθετικά δακτυλικά αποτυπώματα αόρατα με γυμνό μάτι.
- Είναι προστατεύει την οργανωτική εμπιστοσύνη διατηρώντας την προέλευση του περιεχομένου, ώστε κάθε επαληθευμένο βίντεο ή έγγραφο να φέρει μια αδιάσπαστη αλυσίδα αυθεντικότητας.
Σε έναν κόσμο όπου η ίδια η αλήθεια δέχεται επιθέσεις, το εργαλείο ανίχνευσης ψεύτικων πληροφοριών TruthScan ανιχνεύει το ψεύτικο και αποκαθιστά την εμπιστοσύνη σε ό,τι είναι αληθινό.
Πώς να εντοπίζετε τα Deepfakes: Media: Οι καλύτερες μέθοδοι για τον εντοπισμό των ψεύτικων μέσων ενημέρωσης
Η ανίχνευση της τεχνολογίας deepfake απαιτεί μια άμυνα τριών επιπέδων, όπως η ανθρώπινη εξέταση, η εγκληματολογική ανάλυση και η προσαρμοστική ανίχνευση τεχνητής νοημοσύνης.
- Χειροκίνητοι τρόποι εντοπισμού Deepfakes
Ένας εκπαιδευμένος κριτής μπορεί να προσδιορίστε υψηλής ποιότητας απομιμήσεις μόνο 24.5% του χρόνου.
Υπάρχουν παραδοσιακά σημάδια όπως ο ακατάλληλος φωτισμός, οι αφύσικες σκιές ή οι μη συγχρονισμένες κινήσεις των χειλιών που έχουν γίνει αναξιόπιστες.
Τα σύγχρονα GAN εξομαλύνουν αυτές τις ατέλειες και μόλις το βίντεο συμπιεστεί (όπως στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης), αυτές οι μικρές ενδείξεις εξαφανίζονται εντελώς.
- Τεχνικές και αναλυτικές προσεγγίσεις
Αυτή η μέθοδος είναι πιο αξιόπιστη από τη χειροκίνητη αναθεώρηση, αλλά έχει μεγάλο υπολογιστικό κόστος.
Ας κατανοήσουμε πώς λειτουργούν αυτές οι προσεγγίσεις:
Ξεκινά με τεχνικές εγκληματολογικής ανάλυσης το οποίο αποτελεί το θεμέλιο της τεχνικής ανίχνευσης ψεύτικων εικόνων.
Αυτά τα εργαλεία αναλύουν τα μέσα σε μικροσκοπικές λεπτομέρειες για να δουν ασυνέπειες αόρατες για τον άνθρωπο.
Για παράδειγμα:
- Η ανάλυση καρέ-προς-καρέ αναλύει τα βίντεο σε μεμονωμένες εικόνες, γεγονός που βοηθά στον εντοπισμό αφύσικων μοτίβων, όπως ο ακανόνιστος φωτισμός ή οι ακατάλληλες κινήσεις του προσώπου.
Στη συνέχεια έρχεται Ανάλυση επιπέδου σφάλματος (ELA), η οποία αντιστρέφει τη διαδικασία επεξεργασίας, αναδεικνύοντας τις διαφορές στη συμπίεση των εικονοστοιχείων. Είναι ένα αποκαλυπτικό σημάδι χειραγώγησης.
Καθώς προχωράμε βαθύτερα, χωροχρονική συνοχή οι μέθοδοι αναλύουν τον τρόπο με τον οποίο η φωνή, οι χειρονομίες και οι εκφράσεις του προσώπου ευθυγραμμίζονται με την πάροδο του χρόνου. Ακόμη και μια μικρή καθυστέρηση μεταξύ της κίνησης των χειλιών και του ήχου μπορεί να προδώσει μια συνθετική προέλευση.
Όμως, ενώ αυτές οι μέθοδοι είναι ισχυρές, είναι επίσης απαιτητικές σε πόρους.
Η επεξεργασία χιλιάδων βίντεο καρέ-καρέ δεν είναι πρακτική σε κλίμακα, ειδικά όταν καθημερινά ανεβαίνουν εκατομμύρια νέα αρχεία πολυμέσων.
Η τεχνολογία Deepfake εξελίσσεται εξαιτίας του τρόπου με τον οποίο γίνεται αυτό. Κάθε φορά που ένας ανιχνευτής deepfake βελτιώνεται, η γεννήτρια απομίμησης (ο "αντίπαλος") μαθαίνει από αυτό και παράγει ακόμη πιο πειστικά αποτελέσματα.
Αυτό το συνεχές μπρος-πίσω είναι γνωστό ως αντίπαλος βρόχος. Αυτό σημαίνει ότι τα στατικά συστήματα ανίχνευσης βαθιάς απομίμησης ξεπερνιούνται μέσα σε λίγους μήνες.
Η μόνη βιώσιμη άμυνα είναι η τεχνητή νοημοσύνη που μαθαίνει σε πραγματικό χρόνο, χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα για να ενημερώνεται συνεχώς καθώς εμφανίζονται νέες τεχνικές deepfake.
- Χρήση των εργαλείων ανίχνευσης AI της TruthScan
Όλες οι μέθοδοι που είδαμε παραπάνω δεν είναι ακόμα τόσο προηγμένες ώστε να ανιχνεύουν με ακρίβεια την τεχνολογία deepfake. Η ταχύτητα, η κλίμακα και η πολυπλοκότητα αυτών των επιθέσεων απαιτούν εξειδικευμένα, προσαρμοστικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν κατασκευαστεί ειδικά για αυτό το εξελισσόμενο πεδίο μάχης.
Εκεί είναι που TruthScan μπαίνει μέσα. Το TruthScan είναι ειδικά σχεδιασμένο για την άμυνα στον πραγματικό κόσμο.
- Το Σύστημα μάθησης με τεχνητή νοημοσύνη δεν σταματά ποτέ την εκπαίδευση, μελετά καθημερινά νέους τύπους τεχνολογίας deepfake και ενημερώνεται αυτόματα. Αυτό σημαίνει ότι μπορεί να εντοπίζει ακόμα και τις πιο προηγμένες "μηδενική ημέρα" deepfakes, αυτά που κανείς δεν έχει ξαναδεί, χωρίς να χρειάζονται άνθρωποι για να το επανεκπαιδεύσουν.
- Επίσης λειτουργεί σε πραγματικό χρόνο σε όλα τα κύρια κανάλια επικοινωνίας από βιντεοκλήσεις και τηλεφωνικά κέντρα έως πλατφόρμες ψηφιακών μέσων. Το TruthScan δεν αναλύει μόνο ένα πράγμα. Ελέγχει το βίντεο, τον ήχο και το κείμενο μαζί, διασφαλίζοντας ότι όλα είναι σε ευθυγράμμιση.
Ακολουθεί ο τρόπος με τον οποίο προστατεύει διαφορετικούς τύπους οργανισμών:
- Χρηματοπιστωτικά ιδρύματα: Το TruthScan συλλαμβάνει ψεύτικες φωνές σε κλήσεις υποστήριξης πελατών, μπλοκάρει τις ταυτότητες τεχνολογίας deepfake κατά τη διάρκεια ελέγχων KYC (που αυξάνονται γρήγορα) και εμποδίζει τα ψεύτικα στελέχη να εγκρίνουν δόλιες μεταφορές χρημάτων.
- Επιχειρήσεις: Διατηρεί την εσωτερική επικοινωνία πραγματική. Επισημαίνει τα αλλοιωμένα μέσα ενημέρωσης που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για εκβιασμό, παραπληροφόρηση ή ζημιά στο εμπορικό σήμα. Μπορεί επίσης να αναλύσει παλαιότερα αρχεία επικοινωνίας για να ανιχνεύσει μοτίβα συνθετικού περιεχομένου, δημιουργώντας μακροπρόθεσμη ασφάλεια.
- Κυβέρνηση και δημόσιος τομέας: Το TruthScan επαληθεύει τα μέσα ενημέρωσης που χρησιμοποιούνται σε έρευνες και δημόσιες ανακοινώσεις, προστατεύοντας από ψεύτικα πολιτικά βίντεο ή παραποιημένες δηλώσεις που θα μπορούσαν να διαταράξουν τη δημόσια εμπιστοσύνη ή την εθνική ασφάλεια.
Το TruthScan είναι ένα εργαλείο ανίχνευσης ψεύτικου περιεχομένου που παρέχει στους οργανισμούς την ταχύτητα, την ακρίβεια και την προσαρμοστικότητα που χρειάζονται για να παραμείνουν μπροστά.
Δοκιμάστε τον ανιχνευτή AI και τον Humanizer απευθείας στο widget παρακάτω!
Συμπέρασμα
Η τεχνολογία Deepfake ξεκίνησε ως ένα έξυπνο πείραμα. Ήταν ένας τρόπος για να βάλουμε το πρόσωπο του Nicolas Cage στα πάντα.
Αλλά τώρα, είναι η συντριβή σε συνεδριάσεις διοικητικών συμβουλίων, προεκλογικές εκστρατείες και τραπεζικούς λογαριασμούς. Και το αστείο τελείωσε.
Αυτό που κάποτε ήταν "ακίνδυνη διασκέδαση" στο Reddit έχει μετατραπεί σε μια μηχανή απάτης δισεκατομμυρίων δολαρίων.
Το τρομακτικό μέρος;
Οι περισσότεροι άνθρωποι εξακολουθούν να μην μπορούν να καταλάβουν τι είναι αληθινό. Ακόμη και οι ειδικοί εντοπίζουν τις απομιμήσεις υψηλής ποιότητας μόνο στο ένα τέταρτο του χρόνου. Η γραμμή μεταξύ του να βλέπεις και να πιστεύεις έχει επισήμως θολώσει.
Και τα εργαλεία ανίχνευσης deepfake που κάποτε εμπιστευόμασταν για να πιάσουμε τη χειραγώγηση είναι ήδη ένα βήμα πίσω.
Οι ψεύτικοι συνεχίζουν να μαθαίνουν, να προσαρμόζονται και να βελτιώνονται.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο το μέλλον της ψηφιακής άμυνας εξαρτάται από την Τεχνητή Νοημοσύνη που καταπολεμά την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Εργαλείο ανίχνευσης Deepfake όπως TruthScan έχει προσαρμοστικά συστήματα που εξελίσσονται σε πραγματικό χρόνο και ανιχνεύουν ό,τι δεν μπορεί να ανιχνεύσει ο άνθρωπος.
Σε έναν κόσμο όπου ο καθένας μπορεί να "λέει" ή να "φαίνεται" ότι κάνει οτιδήποτε, η αλήθεια δεν έχει πεθάνει, απλώς χρειάζεται καλύτερη ασφάλεια.
Επειδή το επόμενο viral βίντεο μπορεί να μην είναι απλώς ψεύτικες ειδήσεις... μπορεί να είσαι εσύ ψεύτικος.