98 sekuntia.
Vuonna 2025 ei tarvita muuta kuin jonkun äänen kloonaaminen, vakuuttavan deepfake-videon luominen ja yrityksen pankkitilin tyhjentäminen.
Deepfake-teknologia oli ennen Hollywood-tason studioita, ja kuukausien työ on nyt nopeampaa kuin aamukahvitaukomme.
Vuonna 2025 deepfake-teknologia on saavuttanut pelottavan virstanpylvään.
Over 8 miljoonaa synteettistä mediatiedostoa on nyt liikkeellä verkossa, kun kaksi vuotta sitten niitä oli vain 500 000.
Eikä puhuta edes taloudellisista kustannuksista.
Yritykset menettävät keskimäärin $500,000 per väärennösvälikohtaus, ja tekoälypohjaisten petosten ennustetaan olevan - maksaa yhdysvaltalaisille yrityksille $40 miljardia euroa vuoteen 2027 mennessä..
Vielä hälyttävämpää on se, että ihmisarvioijat pystyvät havaitsemaan vain korkealaatuiset väärennetyt videot... 24.5% ajasta.
Tämä tarkoittaa, että 3/4 väärennöksistä livahtaa läpi huomaamatta.
Tervetuloa vuoteen 2025. Nykyään deepfake-teknologiasta on tullut verkkorikollisuuden kehittynein ase.
Tässä blogissa selvitämme, miten deepfake-teknologia toimii, millaisia uusia formaatteja vuonna 2025 syntyy ja miksi perinteiset tunnistusmenetelmät eivät enää riitä.
Näet myös, miten tekoälyllä toimivat puolustusjärjestelmät auttavat organisaatioita torjumaan hyökkäyksiä ja paljon muuta.
Aloitetaan.
Keskeiset asiat
- Deepfakesit alkoivat harmittomana viihteenä Redditissä, mutta ne ovat kehittyneet laajamittaisten huijausten, poliittisen manipuloinnin ja yrityshuijausten välineiksi.
- Nykyisiä deepfake-teknologian muotoja ovat kasvojen vaihtaminen, äänen kloonaus, huulisynkronointi ja kokovartalototeutukset.
- Kehitteillä olevia muotoja ovat muun muassa tekoälyn luoma asiakirjaväärennös ja biometristen tunnisteiden väärentäminen henkilöllisyyden ja äänen todentamisjärjestelmien ohittamiseksi.
- Deepfake-teknologiaa voidaan käyttää talouspetoksiin, johtajaksi tekeytymiseen, poliittiseen disinformaatioon ja henkilökohtaiseen kiristykseen.
- Perinteiset väärennösten havaitsemismenetelmät, kuten manuaalinen havaitseminen tai rikostekniset työkalut, eivät ole enää tehokkaita nykyaikaisia, reaaliaikaisia väärennöksiä vastaan.
- Vain TruthScanin kaltaiset mukautuvat, tekoälykäyttöiset järjestelmät voivat havaita nollapäivän väärennökset ja tarjota reaaliaikaisen suojan videolle, äänelle ja tekstille.
Mikä on Deepfake-teknologia?
Deepfake-teknologia tarkoittaa, että luodaan jotain, joka ei ole todellista, mutta näyttää ja kuulostaa täysin aidolta.
Nämä ovat tekoälyn luomia kuvia, videoita tai ääniklippejä, joissa näytetään ihmisiä tai tapahtumia, joita ei ole koskaan tapahtunut.
Tarkoittaako se siis, että ne ovat aivan kuin perinteinen editointi?
Ei oikeastaan.
Älä enää koskaan murehdi tekoälyn havaitsevan tekstejäsi. Undetectable AI Voi auttaa sinua:
- Tee tekoälyavusteinen kirjoittaminen näkyväksi ihmisen kaltainen.
- Bypass kaikki tärkeimmät tekoälyn tunnistustyökalut yhdellä napsautuksella.
- Käytä AI turvallisesti ja luottavaisesti koulussa ja työssä.
- Perinteinen editointi videoeditoijat ovat tehneet tätä jo vuosikymmeniä. Siihen kuuluu leikkaaminen, liittäminen, värikorjaus ja visuaalisten efektien lisääminen manuaalisesti. Siinä käytetään ohjelmistotyökaluja, kuten Photoshopia tai Premiere Prota.
- Deepfakes automatisoida tämä prosessi. Ne käyttävät tekoälymalleja, jotka voivat tutkia tuhansia kuvia henkilön kasvoista ja luoda uusia, realistisia liikkeitä tai ilmeitä, joita ei ole koskaan tallennettu.
Esimerkiksi:
Tekoäly pystyy vaihtamaan näyttelijän kasvot toisen näyttelijän kasvoihin, sovittamaan jokaisen silmänräpäyksen ja ilmeen yhteen ja jopa saamaan näyttelijän sanomaan sanoja, joita hän ei ole koskaan puhunut.
Ennen kuin menemme siihen, miten tämä deepfake-teknologia toimii, katsotaanpa, mistä kaikki alkoi.
Sana "deepfake" syntyy yhdistämällä "syväoppiminen" ja "väärennös."
Se ilmestyi ensimmäisen kerran vuonna 2017, kun Reddit-käyttäjä loi yhteisön jakaa tekoälyn luomia videoita.
Pian sen jälkeen avoimen lähdekoodin työkalut, kuten DeepFaceLab, FakeApp ja ZAO, mahdollistivat sen, että lähes kuka tahansa voi luoda realistisia väärennöksiä muutamassa minuutissa.
Nykyään DeepFaceLab on yksinään vastuussa yli 95%:stä kaikista deepfake-videoista verkossa. Se ei enää vaadi huipputietokonetta tai koodausosaamista.
Lyhyen äänileikkeen ja muutaman dollarin avulla kuka tahansa voi esiintyä toisena henkilönä verkossa.
Siirrymme nyt kysymykseen "miten DeepFake-teknologia toimii?".
Deepfake-teknologia perustuu kahteen keskeiseen tekoälymalliin: Generative Adversarial Networks (GAN) ja Variational Autoencoders (VAE).
- GANit toimii kuin digitaalinen kasvotusten kohtaaminen. Yksi tekoäly (generaattori) yrittää luoda väärennettyä sisältöä, kun taas toinen (erottelija) yrittää saada sen kiinni. Jokaisella kierroksella molemmat kehittyvät, kunnes väärennöstä on lähes mahdotonta havaita.
- VAE:t, ovat sen sijaan enemmänkin huolellisia todellisuuden tutkijoita. He oppivat oikeiden ihmisten kuvioita, valaistusta ja kasvojen yksityiskohtia pakkaamalla ja rekonstruoimalla kuvia yhä uudelleen. Mitä enemmän he harjoittelevat, sitä luonnollisemmilta heidän uudelleenluodut kasvonsa näyttävät.
VAE:t toimivat perustana. Ne opettavat järjestelmälle, miltä oikeat kasvot näyttävät, miten ne liikkuvat ja miten ne reagoivat valoon.
Kun tämä ymmärrys on saavutettu, GANit tarkentavat tuotosta. Se terävöittää yksityiskohtia, tasoittaa liikettä ja viimeistelee ilmeitä, kunnes jokainen ruutu näyttää vakuuttavan aidolta.
Yleiset muodot: Teksti, video, ääni, kuvat ja teksti
Deepfake-teknologia ei rajoitu vain videoihin. Niitä voi esiintyä lähes kaikissa verkossa käyttämissämme muodoissa.
Tekoäly voi manipuloida ääntä, kuvia ja jopa kirjoitettuja sanoja luodakseen synteettisiä versioita todellisuudesta.
Seuraavassa selvitetään, miten kutakin muotoa käytetään.
| Muotoilu | Kuvaus | Esimerkki | Lähteet |
| Video | Tekoälyn luomat videot, joissa väärennettyjä kuvia ja ääntä sekoitetaan kasvojen vaihtamisen tai esityksen siirtämisen avulla. | Vuonna 2024 huijarit esiintyivät Arupin johtohenkilönä suorassa videopuhelussa ja käyttivät väärennöksiä varastamaan $25,6 miljoonaa euroa. | Lähde |
| Audio (Äänen kloonaus) | Tekoäly kloonaa henkilön äänen lyhyiden näytteiden avulla ja saa hänet sanomaan asioita, joita hän ei ole koskaan sanonut. | Vuonna 2024 LastPassin toimitusjohtajan kloonattua ääntä käytettiin WhatsAppissa erään työntekijän huijaamiseen, mikä oli osa 680% ääniväärennöshyökkäysten lisääntymistä. | Lähde |
| Kuvat | Yhden kuvan väärennettyjä kuvia, joita käytetään väärän tiedon levittämiseen tai markkinoiden manipulointiin. | Vuonna 2023 väärennetty kuva Pentagonin räjähdyksestä levisi ja sai S&P 500 -listan hetkeksi laskemaan. | Source |
| Teksti | Tekoälyn kirjoittamat valeuutiset, propaganda tai raportit, joiden tarkoituksena on harhauttaa tai manipuloida. | Tekoälytyökaluilla luodut väärät poliittiset viestit ja väärennetyt talousanalyysit ovat levinneet verkossa. |
Äänen kloonaus on kaikista formaateista vaarallisin, koska se on helposti saatavilla ja luotavissa.
Myös videon väärennöstekniikka on uhkaava, mutta siihen tarvitaan edelleen tehokkaita tietokoneita ja pitkiä käsittelyaikoja.
Väärennetty ääni voidaan luoda muutamassa minuutissa, joskus vain 60 sekunnin mittaisen äänileikkeen avulla.
Näitä kloonattuja ääniä käytetään jo nyt puhelinhuijauksissa, valepuheluissa ja puhelinkeskuspetoksissa.
Mutta se ei lopu tähän. Deepfake-teknologia kehittyy nopeasti, ja kaksi uutta formaattia aiheuttaa jo ongelmia.
- Digitaalisen asiakirjan väärentäminen
Tekoäly voi nyt luoda tai muuttaa virallisia asiakirjoja, kuten passeja, henkilökortteja ja jopa tiliotteita.
Pelkästään vuonna 2024 digitaalisten asiakirjojen väärentäminen kasvoi 244%:llä, jotka muodostavat yli puolet kaikista maailmanlaajuisista asiakirjapetoksista.
Monet näistä hyökkäyksistä kohdistuvat kansallisiin tunnistusjärjestelmiin, kuten Intian verotunnisteeseen ja Pakistanin kansalliseen henkilökorttiin.
- Biometristen tietojen väärentäminen (KYC:n ohittaminen)
Sitten on vielä biometrinen väärentäminen. Kasvojen tai äänen todentamisjärjestelmien huijaamiseksi tehdyt väärennökset.
Ajattele henkilöllisyystarkastuksia, joita käytetään pankkiin kirjautumisen tai yritysten palvelukseen ottamisen yhteydessä.
Hyökkääjät käyttävät nykyään synteettisiä kasvoja tai ääniä ohittaakseen nämä järjestelmät, ja tällaiset hyökkäykset hyppäsi 704% vuonna 2023. Siksi yksinkertainen "elävyystarkastukset" ei enää riitä.
Deepfake-teknologian nousu
Tarkennetaan tietoja.
| Metrinen | 2023 | Ennuste 2025-27 | Tärkein oivallus |
| Deepfake-tiedostot liikkeellä | 500,000 | 8 miljoonaa | Räjähdysmäinen kasvu 900% |
| Deepfakeen liittyvät petosyritykset | Perustaso | +3,000% YoY (2023) | Organisoitu, laajamittainen hyväksikäyttö |
| Keskimääräinen liiketoiminnan menetys tapausta kohti | - | ~$500,000 | Vakava taloudellinen riski |
| Tekoälyn aiheuttamat petostappiot (Yhdysvallat) | $12.3B | $40B (vuoteen 2027 mennessä) | 32% vuotuinen lisäys |
| Ihmisen havaitsemisen tarkkuus | - | 24.5% | Manuaalinen tarkastelu ei ole enää luotettava |
Syvällisiä väärennöksiä vastaan tarvitaan teknologiaa, joka oppii yhtä nopeasti kuin väärennöksetkin. Ja yksi luotettavimmista syväfake-tunnistustyökaluista on nykyään seuraava TruthScan.
Jos et tiedä tästä, se on reaaliaikainen deepfake-tunnistusalusta, joka on rakennettu mittakaavaan.
Se käyttää Generatiiviset vastakkaisverkot (GAN) ja Näkö-kielimallit (VLM) havaitsemaan pienimmätkin epäjohdonmukaisuudet videossa, äänessä ja tekstissä.
Useat testit ovat osoittaneet, että TruthScan saavuttaa jopa 98%-tarkkuuden.verrattuna noin 70%:hen vanhemmilla rikosteknisillä työkaluilla.
Se tekee jatkuvia tarkastuksia kaikissa digitaalisissa kanavissa. Se tarkoittaa, että organisaatiot voivat havaita väärennökset ennen kuin ne aiheuttavat vahinkoa, ei jälkikäteen.
Viihteestä ja meemeistä vakaviin uhkiin
Deepfake-teknologia alkoi viihteenä.
Kuten edellä mainittiin, reddit-käyttäjät vaihtoivat naurun vuoksi kasvoja, loivat meemejä ja paransivat elokuvakohtauksia.
Hollywood käytti sitä jopa digitaaliseen vanhentamisen poistoon ja jälkituotannon taikuuteen. Mutta tämä kevytmielinen vaihe ei kestänyt kauan.
Vuonna 2017 ilmeni ensimmäinen merkittävä väärinkäyttö. Se oli suostumukseton deepfake-pornografia.
Vuodesta 2018 vuoteen 2022 Deepfake-teknologia siirtyi harmittomasta huvista vakavaksi manipuloinnin ja rikollisuuden välineeksi.
Varhaisia esimerkkejä ovat deepfake-video Gabonin presidentistä vuonna 2018, mikä aiheutti poliittisia levottomuuksia.
Vuoteen 2023 mennessä Midjourney 5.1:n ja DALL-E 2:n kaltaisten tehokkaiden työkalujen avulla väärennösten luomisesta tuli vaivatonta ja vaarallista.
Sitten tuli aika, jolloin kohteeksi eivät enää joutuneet vain julkisuuden henkilöt. Arkipäiväiset ihmiset joutuvat nyt kohtaamaan deepfakeja, joita käytetään häirintään, kiristykseen ja kostoon.
Väärennettyjä videoita on esiintynyt jopa avioerotapauksissa, työhakemuksissa ja yritysten sisäisissä kiistoissa.
Poliittiset ja yritysten väärinkäyttötapaukset
Deepfake-teknologia on virallisesti tullut liike-elämän ja politiikan puolelle.
Esimerkkejä yritysten väärinkäytöksistä:
Vuonna 2024 huijarit huijasivat työntekijöitä osoitteessa Arup käyttämällä deepfake-videota ja äänen kloonausta.
He tekeytyivät huippujohtajiksi suorassa videopuhelussa ja vakuuttivat henkilökunnan siirtämään $25,6 miljoonaa euroa. Huijaus toimi, koska ihmiset luottivat tuttuihin kasvoihin ja ääneen ruudulla.
Samana vuonna hakkerit ottivat kohteekseen LastPass kloonaamalla toimitusjohtajan äänen WhatsAppissa.
He käyttivät sitä painostaakseen työntekijää ryhtymään kiireellisiin toimiin työajan jälkeen.
Tällaiset huijaukset ovat yleistymässä, koska rikolliset voivat helposti löytää julkisia tallenteita, kuten haastatteluja tai puheita, ja kopioida jonkun äänen tai kasvot.
Tämä tarkoittaa, että kuka tahansa verkossa esiintyvä johtaja voi joutua kohteeksi.
Esimerkkejä poliittisesta väärinkäytöstä:
The Maailman talousfoorumi nimesi tekoälyohjatun disinformaation yhdeksi vuoden 2024 suurimmista globaaleista riskeistä, jonka keskiössä ovat syväväärennökset.
Elokuussa 2024 tutkijat löysivät - Spamouflage-verkosto, sosiaalisen median operaatio, jonka uskotaan olevan yhteydessä Kiinaan ja joka käytti väärennöksiä Filippiinien presidentin mustamaalaamiseen.
Samankaltaisia taktiikoita on nähty sodankäynnissä, kuten väärennettyjä videoita Ukrainan presidentti Volodymyr Zelenskyy näyttäisi antautuvan.
Deepfakesin riskit ja vaarat
Seuraavassa selvitetään, miten deepfake-teknologia muuttaa käsitystä siitä, mihin voimme luottaa.
- Hallintoon ja luottamukseen kohdistuvat riskit
Jos kaikki voidaan väärentää, mihin voimme luottaa? Deepfake-teknologia on horjuttanut luottamustamme digitaaliseen tietoon.
Olipa kyseessä poliitikon puhe, uutisklippi tai virusvideo, useimmat ihmiset ihmettelevät nyt, "Onko tämä aitoa vai tekoälyn luomaa?"
Tämä kasvava epäilys vaikeuttaa hallitusten, toimittajien ja instituutioiden uskottavuuden säilyttämistä.
Kuten aiemmin nähtiin, deepfake-ohjelmia on jo käytetty poliittisen väärän tiedon levittämiseen ja jopa virkamiesten matkimiseen.
- Rahoitus- ja yrityskatastrofit
Rahoitusmaailmassa deepfake-teknologiasta on nopeasti tulossa miljardien dollarien ongelma.
Huijarit käyttävät nykyään kloonattuja ääniä, väärennettyjä videoita ja synteettisiä henkilöllisyyksiä huijatakseen työntekijöitä, sijoittajia ja kokonaisia yrityksiä.
Olemme nähneet, miten johtajan henkilöityminen ja markkinoiden manipulointi voivat horjuttaa suuryrityksiä, riittää, että videopuhelu on vakuuttava tai että tuttu ääni sanoo väärän asian.
- Tekniset ja sosiaaliset haavoittuvuudet
Deepfake-teknologia murtaa järjestelmiä, joita luulimme kerran idioottivarmoiksi.
Kasvontunnistus ja äänitarkastus, joihin ennen luotettiin turvallisuuden takaamiseksi, voidaan nyt ohittaa tekoälyn luomilla kasvoilla ja äänillä.
Tämä tarkoittaa, että jopa "todisteet" kuten valokuvaan tai videoon ei voi automaattisesti luottaa.
Tämän lisäksi ihmisten käyttäytyminen lisää riskiä. Vanhemmat ihmiset ja sosiaalisen median ahkerat käyttäjät uskovat ja jakavat todennäköisemmin väärennöksiä, mikä auttaa niitä leviämään entistä nopeammin.
Miten TruthScan suojaa organisaatioita
TruthScan on syväfake-tunnistustyökalu, joka lisää todentamiskerroksen itse todellisuudelle.
Miten tämä eroaa perinteisistä järjestelmistä?
Perinteiset väärennösten havaitsemisjärjestelmät analysoivat vain visuaalisia tai äänitiedostoja, mutta TruthScan käyttää multimodaalista todentamista.
Mitä on multimodaalinen todentaminen?
Se tarkoittaa, että se tarkistaa videon, äänen, tekstin ja metatiedot reaaliaikaisesti ja havaitsee epäjohdonmukaisuudet, jotka ihmissilmät ja vanhat järjestelmät eivät huomaa.
- Se vahvistaa lähteen aitouden ennen sisällön julkaisemista tai jakamista. Se varmistaa, etteivät brändit, johtajat ja instituutiot tietämättään vahvista manipuloitua mediaa.
- Se vahvistaa henkilöllisyyden todentamista äänikloonausta ja kasvojen vaihtamisyrityksiä vastaan havaitsemalla synteettiset sormenjäljet, jotka ovat paljaalle silmälle näkymättömiä.
- Se suojaa organisaation luottamusta säilyttämällä sisällön alkuperän, joten jokaisella todennetulla videolla tai asiakirjalla on katkeamaton aitousketju.
Maailmassa, jossa itse totuus on hyökkäyksen kohteena, TruthScan deepfake detection -työkalu havaitsee väärennökset ja palauttaa luottamuksen siihen, mikä on totta.
Kuinka havaita syväväärennökset: Fake Media: Parhaat menetelmät väärennetyn median havaitsemiseen.
Deepfake-teknologian havaitseminen edellyttää kolmikerroksista puolustusta, kuten inhimillistä tarkastelua, rikosteknistä analyysia ja mukautuvaa tekoälyn havaitsemista.
- Manuaalisia tapoja havaita syväväärennöksiä
Koulutettu arvioija voi oikein tunnistaa korkealaatuisia väärennöksiä vain 24.5% ajasta.
Perinteiset merkit, kuten vääränlainen valaistus, luonnottomat varjot tai huulien liikkeet, ovat muuttuneet epäluotettaviksi.
Nykyaikaiset GANit tasoittavat nämä virheet, ja kun video pakataan (kuten sosiaalisessa mediassa), nämä pienet viitteet katoavat kokonaan.
- Tekniset ja analyyttiset lähestymistavat
Tämä menetelmä on luotettavampi kuin manuaalinen tarkastelu, mutta se aiheuttaa suuria laskentakustannuksia.
Ymmärretään, miten nämä lähestymistavat toimivat:
Se alkaa rikostekniset analyysitekniikat joka on teknisen väärennösten havaitsemisen perusta.
Nämä työkalut pilkkovat tiedotusvälineet mikroskooppisen pieniin yksityiskohtiin, jotta voidaan havaita ihmiselle näkymättömät epäjohdonmukaisuudet.
Esimerkiksi:
- Kehyskohtainen analyysi pilkkoo videot yksittäisiin kuviin, mikä auttaa tunnistamaan epäluonnollisia kuvioita, kuten epäsäännöllisen valaistuksen tai kasvojen epäsopivat liikkeet.
Sitten tulee Virhetason analyysi (ELA), joka kääntää muokkausprosessin päinvastaiseksi korostamalla pikselipakkauksen eroja. Se on paljastava merkki manipuloinnista.
Kun menemme syvemmälle, ajallinen ja paikallinen johdonmukaisuus menetelmillä analysoidaan, miten ääni, eleet ja ilmeet mukautuvat ajan myötä. Pienikin viive huulien liikkeen ja äänen välillä voi paljastaa synteettisen alkuperän.
Vaikka nämä menetelmät ovat tehokkaita, ne myös vaativat paljon resursseja.
Tuhansien videoiden käsitteleminen ruutu kerrallaan ei ole käytännöllistä mittakaavassa, varsinkaan kun päivittäin ladataan miljoonia uusia mediatiedostoja.
Deepfake-teknologia kehittyy sen vuoksi, miten tämä on tehty. Aina kun deepfake-ilmaisin paranee, väärennösgeneraattori - (vastapuoli) oppii siitä ja tuottaa entistäkin vakuuttavampia tuloksia.
Tätä jatkuvaa edestakaista keskustelua kutsutaan vastakkainasetteluksi. Se tarkoittaa, että staattiset väärennösten havaitsemisjärjestelmät vanhentuvat kuukausissa.
Ainoa kestävä puolustus on tekoäly, joka oppii reaaliajassa ja päivittää itseään jatkuvasti neuroverkkojen avulla, kun uusia syväjäljitelmätekniikoita syntyy.
- TruthScan AI Detection -työkalujen käyttö
Kaikki edellä mainitut menetelmät eivät ole vielä niin kehittyneitä, että ne pystyisivät havaitsemaan tarkasti väärennetyn tekniikan. Näiden hyökkäysten nopeus, laajuus ja hienostuneisuus edellyttävät erikoistuneita, mukautuvia tekoälyjärjestelmiä, jotka on rakennettu erityisesti tätä kehittyvää taistelukenttää varten.
Siellä on TruthScan tulee sisään. TruthScan on suunniteltu erityisesti todellisen maailman puolustukseen.
- Sen Tekoälyavusteinen oppimisjärjestelmä ei koskaan lopeta harjoittelua, se tutkii päivittäin uudenlaista deepfake-teknologiaa ja päivittää itsensä automaattisesti. Tämä tarkoittaa, että se pystyy havaitsemaan jopa kaikkein kehittyneimmät "nollapäivä" deepfakes, joita kukaan ei ole ennen nähnyt, ilman että ihmisten tarvitsee kouluttaa sitä uudelleen.
- Se myös toimii reaaliaikaisesti kaikissa tärkeimmissä viestintäkanavissa videopuheluista ja puhelinkeskuksista digitaalisiin media-alustoihin. TruthScan ei analysoi vain yhtä asiaa. Se tarkistaa videon, äänen ja tekstin yhdessä ja varmistaa, että kaikki on linjassa.
Näin se suojaa erityyppisiä organisaatioita:
- Rahoituslaitokset: TruthScan havaitsee väärennetyt äänet asiakastukipuheluissa, estää väärennetyt teknologiaidentiteetit KYC-tarkastuksissa (joiden määrä kasvaa nopeasti) ja estää väärennettyjä johtajia hyväksymästä vilpillisiä tilisiirtoja.
- Yritykset: Se pitää sisäisen viestinnän todellisena. Se merkitsee väärennetyt tiedotusvälineet, joita voitaisiin käyttää kiristämiseen, väärän tiedon antamiseen tai tuotemerkin vahingoittamiseen. Se voi myös analysoida vanhempia viestintätallenteita havaitakseen synteettisen sisällön mallit ja rakentaa näin pitkän aikavälin turvallisuutta.
- Hallinto ja julkinen sektori: TruthScan tarkistaa tutkimuksissa ja julkisissa ilmoituksissa käytetyt tiedotusvälineet ja suojaa väärennetyiltä poliittisilta videoilta tai manipuloiduilta lausunnoilta, jotka voisivat häiritä yleistä luottamusta tai kansallista turvallisuutta.
TruthScan on syväfake-tunnistustyökalu, joka antaa organisaatioille nopeuden, tarkkuuden ja sopeutumiskyvyn, joita ne tarvitsevat pysyäkseen kärjessä.
Kokeile sekä AI Detectoria että Humanizeria suoraan alla olevassa widgetissä!
Päätelmä
Deepfake-teknologia alkoi nokkelana kokeiluna. Se oli tapa laittaa Nicolas Cagen kasvot kaikkeen.
Mutta nyt se ryntää hallituksen kokouksiin, vaalikampanjoihin ja pankkitileille. Ja vitsi on ohi.
Mikä oli kerran "harmitonta hupia" Redditissä on muuttunut miljardien dollareiden huijauskoneeksi.
Pelottava osa?
Useimmat ihmiset eivät vieläkään osaa sanoa, mikä on totta. Jopa asiantuntijat tunnistavat laadukkaat väärennökset vain noin neljänneksen ajasta. Rajanveto näkemisen ja uskomisen välillä on virallisesti hämärtynyt.
Ja väärennösten havaitsemisvälineet, joiden avulla manipulaatioiden havaitsemiseen luotimme, ovat jo askeleen jäljessä.
Väärennökset oppivat, mukautuvat ja kehittyvät jatkuvasti.
Siksi digitaalisen puolustuksen tulevaisuus riippuu tekoälystä, joka taistelee tekoälyä vastaan.
Deepfake-tunnistustyökalu kuten TruthScan on mukautuvia järjestelmiä, jotka kehittyvät reaaliajassa ja havaitsevat sen, mihin ihminen ei pysty.
Maailmassa, jossa kuka tahansa voi "sanoa" tai "näyttää" tekevän mitä tahansa, totuus ei ole kuollut, se tarvitsee vain paremman turvallisuuden.
Koska seuraava nettiuutisvideo ei välttämättä ole vain valeuutinen... se saattaa olla valeuutinen sinusta.