ディープフェイク・テクノロジーとは？危険性と検出

98秒 

誰かの声をクローンし、説得力のあるディープフェイク・ビデオを作成し、企業の銀行口座から資金を流出させるのに必要なのは、2025年のそれだけだ。 

ディープフェイク技術は、かつてはハリウッド・レベルのスタジオで何カ月もかけて作られたものだったが、今では朝のコーヒータイムよりも早く実現する。

2025年、ディープフェイク技術は恐ろしいマイルストーンに到達した。

オーバー 800万の合成メディアファイル 年前にはわずか50万件だったのが、今では50万件がオンラインで流通している。 

経済的な負担のことは置いておこう。

企業は平均して次のような損失を被っている。 ディープフェイク1件につき$50万円AIを活用した詐欺は、次のように予測されている。 2027年までに米国企業に$400億ドルのコスト. 

さらに憂慮すべきことに...人間のレビュアーは高品質のディープフェイク・テクノロジー動画しか検出できない。 当時の24.5%. 

つまり、3/4の偽物は気づかれずにすり抜けるということだ。

2025年へようこそ今日、ディープフェイク技術は、サイバー犯罪における最も洗練された武器となっている。 

このブログでは、ディープフェイク・テクノロジーの仕組み、2025年に出現する新しいフォーマット、そして従来の検出方法ではもはや十分でない理由を説明する。 

また、AIを活用した防衛システムがどのように組織の反撃に役立っているかなど、様々な情報をご覧いただけます。

始めよう。 

---

要点

• ディープフェイクはRedditで無害な娯楽として始まったが、大規模な詐欺、政治的操作、企業詐欺のツールへと進化した。

• 現在のディープフェイク技術の形式には、フェイススワッピング、ボイスクローン、リップシンク、全身再現などがある。

• 新たな形式には、AIが生成する文書偽造や、IDや音声認証システムを回避するための生体認証スプーフィングが含まれる。

• ディープフェイク技術は、金融詐欺、経営者のなりすまし、政治的偽情報、個人的恐喝などに利用できる。

• 手作業による発見やフォレンジック・ツールのような従来のディープフェイク検出方法は、最新のリアルタイムのディープフェイクに対してはもはや有効ではない。

• ゼロデイのディープフェイクを検出できるのは、TruthScanのような適応力のあるAI搭載システムだけであり、ビデオ、オーディオ、テキストにわたってリアルタイムの保護を提供します。

---

ディープフェイク・テクノロジーとは何か？

ディープフェイク技術とは、本物ではないが、見た目や音は完全に本物であるものを作り出すことを意味する。

これは、AIが生成した画像、ビデオ、音声クリップで、実際には起こりえなかった人物や出来事が映し出される。

ということは、従来の編集と同じということですか？
そうでもないよ。 

• 伝統的な編集 は、ビデオ編集者が何十年も行ってきたことだ。カット、スプライス、色調補正、視覚効果の追加などを手作業で行う。PhotoshopやPremiere Proのようなソフトウェアツールを使います。 

• ディープフェイク そのプロセスを自動化する。人の顔の何千枚もの画像を研究し、記録されることのなかった新しいリアルな動きや表情を生成することができるAIモデルを使用している。

例えば

ディープフェイクでは、AIはある俳優の顔と別の俳優の顔を入れ替え、瞬きや表情をすべて一致させ、話したことのない言葉を言わせることさえできる。

さて、このディープフェイク技術がどのように機能するのかを説明する前に、すべての始まりを見てみよう。

という言葉がある。 "ディープフェイク" を組み合わせたものである。 「ディープラーニング そして "偽物"

2017年に初めて登場した。 Redditユーザーがコミュニティを作った AIが生成したビデオを共有する。

その後すぐに、DeepFaceLab、FakeApp、ZAOのようなオープンソースのツールが登場し、ほとんど誰でもリアルなディープフェイクを数分で作成できるようになった。

今日、DeepFaceLabだけで、オンライン上のすべてのディープフェイク動画の95%以上を動かしている。そして、それはもはやハイエンドのコンピューターやコーディングの専門知識を必要としない。

短い音声クリップと数ドルさえあれば、誰でもネット上で他人になりすますことができる。

では、"DeepFake技術はどのように機能するのか？"という疑問に迫ろう。

ディープフェイク技術は、2つの主要なAIモデルに依存している：Generative Adversarial Networks（GAN）とVariational Autoencoders（VAE）である。

• GAN デジタル対決のようなものだ。あるAI（ジェネレーター）は偽のコンテンツを作ろうとし、別のAI（ディシベーター）はそれを捕まえようとする。ラウンドを重ねるごとに、両者は改善され、偽物を検出することはほぼ不可能になる。

• VAE、 その一方で、彼らは現実を注意深く研究している。何度も何度も画像を圧縮して再構成することで、実在の人物のパターン、照明、顔のディテールを学ぶのだ。練習すればするほど、再現された顔はより自然に見えるようになる。 

VAEはその基礎となるものだ。VAEは、実際の顔がどのように見え、動き、光に反応するかをシステムに教える。

いったん理解が深まると、GANは出力を洗練させる。ディテールをシャープにし、動きを滑らかにし、各フレームが説得力を持ってリアルに見えるまで表情を完璧にする。

一般的なフォーマット：ビデオ、オーディオ、画像、テキスト

ディープフェイク技術は動画に限ったものではない。ディープフェイクは、私たちがオンラインで使用するほとんどすべてのフォーマットに存在する可能性がある。 

AIは音や映像、そして文字さえも操作して、現実の合成版を作り出すことができる。

それぞれのフォーマットがどのように使われているのか見てみよう。

フォーマット	説明	例	情報源
ビデオ	AIが生成する動画は、顔の入れ替えやパフォーマンスの転送によって、偽の映像と音声をミックスする。	2024年、詐欺師がライブビデオ通話でArupの幹部を装い、ディープフェイクを使って$25.6Mを盗んだ。	ソース
オーディオ（ボイスクローン）	AIは短いサンプルを使って人の声をクローンし、その人が言ったことのないことを言わせる。	2024年、LastPassのCEOのクローン音声がWhatsApp上で従業員を騙すために使用され、680%で急増した音声ディープフェイク攻撃の一部となった。	ソース
画像	誤った情報を流したり、市場を操作するために使用される1フレームのフェイク画像。	2023年、ペンタゴンの偽爆発写真が拡散され、S&P500種株価指数が一時的に下落した。	ソウレース
テキスト	AIが書いたフェイクニュース、プロパガンダ、欺瞞や操作を意図した報道。	虚偽の政治的書き込みや、AIツールで作成された捏造された金融分析がネット上で広まっている。

ボイス・クローニングは、あらゆるフォーマットの中で最も危険である。 

ビデオのディープフェイク技術も脅威だが、それでも強力なコンピューターと長い処理時間が必要だ。 

フェイクボイスは、60秒のオーディオクリップを使うだけで、わずか数分で作ることができる。 

こうしたクローン音声は、すでに電話詐欺、偽の重役電話、コールセンター詐欺などに使われている。 

しかし、それだけでは終わらない。ディープフェイク技術は急速に進化しており、すでに2つの新しいフォーマットが問題を引き起こしている。

1. デジタル文書偽造

AIは現在、パスポートやIDカード、さらには財務諸表といった公的文書を作成したり、改ざんしたりすることができる。

2024年だけで デジタル文書偽造、244%で急増世界の文書詐欺の半分以上を占める。

こうした攻撃の多くは、インドのTax IDやパキスタンのNational Identity Cardのような国家IDシステムを標的にしている。

2. バイオメトリクス・スプーフィング（KYCバイパス）

そして、バイオメトリックスプーフィングがある。顔認証システムや音声認証システムを騙すために作られたディープフェイクだ。

銀行のサインアップや企業のオンボーディングで使用されるIDチェックを思い浮かべてほしい。

攻撃者は現在、合成顔や合成音声を使ってこれらのシステムを回避している。 攻撃は2023年に704%を跳ね上げる.だからシンプルなのだ。 "生存チェック" はもはや十分ではない。 

ディープフェイク技術の台頭

データを拡大してみよう。

メートル	2023	2025-27年予想	重要な洞察
流通しているディープフェイクファイル	500,000	800万ドル	爆発的な900%の成長
ディープフェイク関連の詐欺未遂事件	ベースライン	前年比+3,000%（2023年）	組織的で大規模な搾取
1件当たりの平均事業損失	-	~$500,000	深刻な財務リスク
AIによる詐欺被害（米国）	$12.3B	$40B（2027年まで）	32%前年比
人体検知精度	-	24.5%	マニュアル・レビューはもはや信頼できない

ディープフェイクと戦うためには、フェイクと同じ速さで学習するテクノロジーが必要だ。そして、現在最も信頼できるディープフェイク検知ツールのひとつが トゥルースキャン.

ご存じない方もいらっしゃるかもしれないが、これはリアルタイムでディープフェイクを検知するプラットフォームで、規模に合わせて構築されている。

を使用している。 生成的逆数ネットワーク (GANs) そして 視覚言語モデル(VLM) ビデオ、オーディオ、テキストのわずかな不一致を発見する。

いくつかのテストでは TruthScanは最高98%の精度を達成古いフォレンジック・ツールではおよそ70%であった。 

デジタル・チャネル全体で継続的にチェックを行う。つまり組織は、ディープフェイクが被害をもたらす前ではなく、事前に検知することができるのだ。

娯楽とミームから深刻な脅威まで

ディープフェイク技術はエンターテインメントとして始まった。

前述したように、redditユーザーは笑いのために顔を入れ替えたり、ミームを作ったり、映画のシーンを盛り上げたりしていた。 

ハリウッドでは、デジタルのディエイジングやポストプロダクションのマジックにさえ使われていた。しかし、そのお気楽な段階は長くは続かなかった。 

2017年、最初の大きな誤用が現れた。それは 非同意ディープフェイクポルノ. 

2018年から2022年にかけて、ディープフェイク技術は無害な楽しみから、操作や犯罪のための深刻なツールへと移行した。 

初期の例としては ガボン大統領のディープフェイク映像 2018年には政治不安を引き起こした。

2023年までには、Midjourney 5.1やDALL-E 2のような強力なツールによって、ディープフェイクの作成は容易に、そして危険なものとなった。

そして、もはや公人だけが標的にされる時代ではなくなった。嫌がらせや恐喝、復讐に使われるディープフェイクに直面する日常がやってきたのだ。 

離婚訴訟や就職活動、企業内の紛争などでも偽ビデオが出回っている。

政治と企業の悪用事例

ディープフェイク技術が正式にビジネスや政治の世界に進出した。 

企業の不正使用の例：

2024年、詐欺師が同社の従業員を騙した。 アラップ ディープフェイクビデオとボイスクローニングを使用。

彼らはライブ・ビデオ通話でトップ・エグゼクティブのふりをし、スタッフに$2,560万ドルを送金するよう説得した。詐欺が成功したのは、スクリーンに映し出された見慣れた顔と声を人々が信用したからだ。

同じ年、ハッカーは以下を標的にした。 ラストパス WhatsAppでCEOの声をクローンすることによって。

勤務時間外に従業員に緊急の行動をとるよう圧力をかけるために使ったのだ。

犯罪者はインタビューやスピーチなどの公開録音を簡単に見つけ、誰かの声や顔をコピーすることができるため、この種の詐欺は一般的になりつつある。

つまり、オンラインに登場する幹部は誰でも標的になりうるということだ。

政治的悪用の例：

について 世界経済フォーラム は、AIによる偽情報を2024年の世界的リスクのトップに挙げ、ディープフェイクをその中心に挙げている。

2024年8月、研究者たちは スパム偽装ネットワークフィリピン大統領の信用を失墜させるためにディープフェイクを使用した、中国とつながっていると思われるソーシャルメディア活動。

似たような手口は、戦争でも見られる。 ウクライナのヴォロディミル・ゼレンスキー大統領 降参の様子。

ディープフェイクのリスクと危険性

ディープフェイク・テクノロジーが、私たちが信頼できるものという概念そのものをどのように変えつつあるのかを説明しよう。

1. ガバナンスと信頼へのリスク

すべてが偽造できるのであれば、何を信用すればいいのか？ディープフェイク技術は、デジタル情報に対する私たちの信頼を揺るがした。

政治家の演説であれ、ニュース速報であれ、バイラルビデオであれ、今やほとんどの人が疑問に思っている、 "これは本物か、それともAIが作り出したものか？" 

このような疑念の高まりは、政府、ジャーナリスト、組織の信頼性を維持することを難しくしている。

先に見たように、ディープフェイクはすでに政治的な誤報を広めたり、公務員を模倣したりするのに使われている。

2. 金融・企業大災害

金融の世界では、ディープフェイク技術は急速に10億ドル規模の問題になりつつある。

詐欺師は現在、クローン音声、偽ビデオ、合成IDを使って、従業員、投資家、企業全体を騙している。 

私たちは、経営者のなりすましや市場操作事件がいかに大企業を揺るがすかを見てきた。必要なのは、説得力のあるビデオ通話や、聞き覚えのある声で間違ったことを言うことだけだ。

3. 技術的・社会的脆弱性

ディープフェイク・テクノロジーは、かつて私たちが安全だと考えていたシステムを壊しつつある。

かつてはセキュリティのために信頼されていた顔認証や音声認証も、今ではAIが生成した顔や声で回避できる。

ということは "証拠" 写真やビデオのようなものは、自動的に信頼できるものではない。 

その上、人間の行動もリスクを高めている。高齢者やソーシャルメディアのヘビーユーザーは、ディープフェイクを信じて共有する可能性が高く、ディープフェイクの拡散をさらに加速させる。 

TruthScanはどのように組織を保護するか

TruthScanは、現実そのものに検証レイヤーを追加するディープフェイク検出ツールである。 

これは従来のシステムとどう違うのか？ 

従来のディープフェイク検出システムは、映像か音声しか分析しないが、TruthScanはマルチモーダル検証を行う。 

マルチモーダル検証とは何か？ 

つまり、ビデオ、オーディオ、テキスト、メタデータをリアルタイムでクロスチェックし、人間の目やレガシー・システムが見逃す矛盾を発見するのだ。

• それは ソースの信頼性を検証 コンテンツが公開されたり共有されたりする前にこれによって、ブランド、経営陣、機関は、無意識のうちに操作されたメディアを増幅することがない。
  
• それは 本人確認を強化 肉眼では見えない合成指紋を検出することで、音声クローンや顔交換の試みに対抗する。
  
• それは 組織の信頼を守る コンテンツの出所を保存することにより、検証されたすべてのビデオや文書が、切れ目のない真正性の連鎖を持つようになります。

真実そのものが攻撃されている世界において、TruthScanディープフェイク検出ツールは偽物を検出し、何が本物であるかの信頼を回復する。

ディープフェイクを見破る方法：フェイク・メディアを見破る最善の方法

ディープフェイク技術の検出には、人間によるレビュー、フォレンジック分析、適応型AI検出といった3層の防御が必要だ。

• ディープフェイクを検出する手動方法

訓練されたレビュアーは正しく評価できる 高品質のディープフェイクを見分ける 24.5% 当時の

照明の不一致、不自然な影、唇の動きのずれなど、信頼できなくなった従来の兆候はある。 

最近のGANはそのような欠点を滑らかにし、（ソーシャルメディアのように）映像が圧縮されると、そのような些細な手がかりは完全に消えてしまう。

• 技術的・分析的アプローチ

この方法は手作業によるレビューよりも信頼性が高いが、計算コストがかかる。 

これらのアプローチがどのように機能するかを理解しよう：

で始まる。 科学捜査分析技術 これは、技術的なディープフェイク検出の基礎となるものである。

これらのツールは、メディアをミクロの細部まで分解し、人間には見えない矛盾を見抜く。 

例えば、こうだ：

• フレームごとの分析は、ビデオを個々の画像に分解し、不規則な照明や不一致の顔の動きのような不自然なパターンを識別するのに役立ちます。 

そして エラーレベル分析（ELA）これは、ピクセルの圧縮の違いを強調することで、編集プロセスを逆転させる。これは操作の兆候である。 

私たちはより深く進んでいく、 時空間コヒーレンス メソッドは、音声、ジェスチャー、表情が時間とともにどのように整列するかを分析する。唇の動きと音声の間にわずかな遅れがあっても、合成音声であることがわかる。

しかし、これらの方法は強力な反面、リソースを大量に消費する。

特に毎日何百万もの新しいメディアファイルがアップロードされる場合、何千もの動画をフレームごとに処理するのは規模的に現実的ではありません。 

ディープフェイク技術は、これがどのように作られているかによって進化する。ディープフェイク検出器が改良されるたびに、フェイクジェネレーターも改良される。 (「敵」) そこから学び、さらに説得力のある結果を生み出す。 

この絶え間ない行き来は、敵対的ループとして知られている。つまり、静的なディープフェイク検知システムは数カ月で時代遅れになるということだ。 

唯一の持続可能な防衛策は、リアルタイムで学習するAIであり、新しいディープフェイク技術が出現すると、ニューラルネットワークを使用して、常に自身をアップデートすることである。 

• TruthScan AI検出ツールの使用

上記で見てきた方法はすべて、ディープフェイク技術を正確に検知するにはまだそれほど高度ではない。このような攻撃のスピード、規模、巧妙さは、この進化する戦場のために特別に構築された専門的で適応力のあるAIシステムを要求している。 

そこで トゥルースキャン が入ってきます。TruthScanは特に実戦的な防御のために設計されている。 

• その AI学習システム 日々新しいタイプのディープフェイク・テクノロジーを研究し、自動的にアップデートする。つまり、最先端の 「ゼロデイ 誰も見たことのないディープフェイクを、人間が再教育することなく。

• また すべての主要なコミュニケーション・チャンネルでリアルタイムに機能する ビデオ通話やコールセンターからデジタルメディアプラットフォームまで。TruthScanはただ一つのことを分析するだけではありません。ビデオ、音声、テキストを一緒にチェックし、すべてが一致していることを確認します。 

ここでは、さまざまなタイプの組織を保護する方法を紹介する：

• 金融機関： TruthScanは、カスタマーサポートコールの偽の声をキャッチし、KYCチェック（急速に増加している）の際にディープフェイク・テクノロジーのIDをブロックし、偽の幹部が不正な電信送金を承認するのを防ぐ。
  
• 企業だ： 社内コミュニケーションをリアルに保つ。脅迫、誤報、ブランド毀損に使用される可能性のある改ざんされたメディアに警告を発します。また、古いコミュニケーション記録を分析して、合成コンテンツのパターンを検出し、長期的なセキュリティを構築することもできます。
  
• 政府と公共部門 TruthScanは、調査や公表に使用されるメディアを検証し、国民の信頼や国家安全保障を乱す可能性のある偽の政治ビデオや操作された発言から保護します。

TruthScanはディープフェイク検知ツールであり、企業が先手を打つために必要なスピード、正確性、適応性を提供します。 

下のウィジェットで、AIディテクターとヒューマナイザーの両方を直接お試しください！

結論

ディープフェイク技術は、巧妙な実験から始まった。あらゆるものにニコラス・ケイジの顔をつける方法だった。 

しかし今では、取締役会、選挙運動、銀行口座がクラッシュしている。そして、ジョークは終わった。

かつてあったもの "無害な楽しみ" Redditは10億ドル規模の詐欺マシーンに変貌した。 

怖いところ？

ほとんどの人はいまだに本物を見分けることができない。専門家でさえ、高品質の偽物を見分けるのは4分の1程度だ。見ることと信じることの境界線は、公式には曖昧になっている。

そして、私たちがかつて操作の摘発に信頼していたディープフェイク検出ツールは、すでに一歩遅れをとっている。 

偽物は学び、適応し、改善し続ける。

だからこそ、デジタル・ディフェンスの未来は、AIと戦うAIにかかっているのだ。 

のようなディープフェイク検出ツール トゥルースキャン はリアルタイムで進化する適応システムを持っており、人間にはできないことを察知する。

誰もが何でも "言う "ことができ、何でも "するように見える "ことができる世界では、真実は死んでいない。 

次のバイラルビデオはフェイクニュースではなく、偽のあなたかもしれないのだから。