98 sekunder.
Det er alt som skal til i 2025 for å klone noens stemme, lage en overbevisende deepfake-video og tømme en bedrifts bankkonto.
Deepfake-teknologi pleide å være et studio på Hollywood-nivå, og flere måneders arbeid skjer nå raskere enn kaffepausen vår om morgenen.
I 2025 har deepfake-teknologien nådd en skremmende milepæl.
Over 8 millioner syntetiske mediefiler er nå i omløp på nettet, en økning fra bare 500 000 for to år siden.
Og da har vi ikke engang begynt med de økonomiske konsekvensene.
Selskapene taper i gjennomsnitt $500 000 per deepfake-hendelsemed AI-drevet svindel som forventes å koste amerikanske bedrifter $40 milliarder dollar innen 2027.
Enda mer alarmerende ... menneskelige anmeldere kan bare oppdage videoer med deepfake-teknologi av høy kvalitet 24,5% av tiden.
Dette betyr at 3/4 av forfalskningene slipper ubemerket gjennom.
Velkommen til 2025. I dag har deepfake-teknologi blitt det mest sofistikerte våpenet innen cyberkriminalitet.
I denne bloggen forklarer vi hvordan deepfake-teknologien fungerer, de nye formatene som dukker opp i 2025, og hvorfor tradisjonelle deteksjonsmetoder ikke lenger er nok.
Du får også se hvordan AI-drevne forsvarssystemer hjelper organisasjoner med å slå tilbake, og mye mer.
La oss komme i gang.
Det viktigste å ta med seg
- Deepfakes startet som harmløs underholdning på Reddit, men har utviklet seg til å bli verktøy for storskala svindel, politisk manipulasjon og bedriftssvindel.
- Dagens deepfake-teknologiformater omfatter ansiktsbytte, stemmekloning, leppesynkronisering og rekonstruksjoner av hele kroppen.
- Nye formater inkluderer AI-generert dokumentforfalskning og biometrisk spoofing for å omgå ID- og stemmebekreftelsessystemer.
- Deepfake-teknologi kan brukes til økonomisk svindel, etterligning av ledere, politisk desinformasjon og personlig utpressing.
- Tradisjonelle metoder for å oppdage deepfake, som manuell oppdagelse eller rettsmedisinske verktøy, er ikke lenger effektive mot moderne deepfakes i sanntid.
- Bare adaptive, AI-drevne systemer som TruthScan kan oppdage zero-day deepfakes og tilby sanntidsbeskyttelse på tvers av video, lyd og tekst.
Hva er Deepfake-teknologi?
Deepfake-teknologi betyr å skape noe som ikke er ekte, men som ser helt ekte ut og høres helt ekte ut.
Dette er AI-genererte bilder, videoer eller lydklipp som viser personer eller hendelser som aldri har funnet sted.
Betyr det at de er akkurat som tradisjonell redigering?
Egentlig ikke.
Aldri bekymre deg for at AI oppdager tekstene dine igjen. Undetectable AI Kan hjelpe deg:
- Få AI-assistert skriving til å vises ...menneskelignende.
- Bypass alle de viktigste AI-deteksjonsverktøyene med bare ett klikk.
- Bruk AI trygt og selvsikkert i skole og arbeid.
- Tradisjonell redigering er det videoredigerere har gjort i flere tiår. Det omfatter klipping, skjøting, fargekorrigering og tilsetning av visuelle effekter manuelt. Her brukes programvareverktøy som Photoshop eller Premiere Pro.
- Deepfakes automatisere den prosessen. De bruker AI-modeller som kan studere tusenvis av bilder av en persons ansikt, og deretter generere nye, realistiske bevegelser eller uttrykk som aldri ble registrert.
For eksempel:
I en deepfake kan AI-en bytte ut en skuespillers ansikt med en annens, matche hvert eneste blunk og uttrykk, og til og med få dem til å si ord de aldri har sagt.
Før vi går nærmere inn på hvordan denne deepfake-teknologien fungerer, la oss se på hvor det hele begynte.
Ordet "deepfake" kommer fra å kombinere "dyp læring" og "falsk."
Den dukket først opp i 2017, da en Reddit-bruker opprettet et fellesskap for å dele AI-genererte videoer.
Kort tid etter gjorde åpen kildekode-verktøy som DeepFaceLab, FakeApp og ZAO det mulig for nesten hvem som helst å lage realistiske deepfakes på få minutter.
I dag står DeepFaceLab alene for over 95% av alle deepfake-videoer på nettet. Og det krever ikke lenger en avansert datamaskin eller kodeekspertise.
Med bare et kort taleklipp og noen få dollar kan hvem som helst utgi seg for å være en annen person på nettet.
La oss nå komme til spørsmålet "hvordan fungerer DeepFake-teknologien?"
Deepfake-teknologien baserer seg på to viktige AI-modeller: Generative Adversarial Networks (GAN) og Variational Autoencoders (VAE).
- GANs fungerer som en digital konfrontasjon. En kunstig intelligens (generatoren) prøver å lage falskt innhold, mens en annen (diskriminatoren) prøver å fange det opp. For hver runde blir begge bedre, helt til det falske innholdet blir nesten umulig å oppdage.
- VAE-er, er derimot mer som omhyggelige studenter av virkeligheten. De lærer seg mønstre, lysforhold og ansiktsdetaljer hos ekte mennesker ved å komprimere og rekonstruere bilder om og om igjen. Jo mer de øver seg, desto mer naturlige ser de gjenskapte ansiktene ut.
VAE-er fungerer som et fundament. De lærer systemet hvordan ekte ansikter ser ut, beveger seg og reagerer på lys.
Når denne forståelsen er bygget opp, finpusser GAN-ene resultatet. Det skjerper detaljer, jevner ut bevegelser og perfeksjonerer uttrykk til hvert bilde ser overbevisende ekte ut.
Vanlige formater: Video, lyd, bilder og tekst
Deepfake-teknologi er ikke begrenset til videoer. De kan finnes i nesten alle formater vi bruker på nettet.
Kunstig intelligens kan manipulere lyd, bilder og til og med skrevne ord for å skape syntetiske versjoner av virkeligheten.
La oss se nærmere på hvordan de ulike formatene brukes.
| Format | Beskrivelse | Eksempel | Kilder |
| Video | AI-genererte videoer som blander falske bilder og lyd ved hjelp av ansiktsutskifting eller performance transfer. | I 2024 utga svindlere seg for å være en Arup-sjef i en direktesendt videosamtale, og brukte deepfakes for å stjele $25,6 millioner. | Kilde |
| Lyd (stemmekloning) | AI kloner en persons stemme ved hjelp av korte samples for å få dem til å si ting de aldri har sagt. | I 2024 ble en klonet stemme fra LastPass-sjefen brukt på WhatsApp for å svindle en ansatt, som en del av en 680% økning i deepfake-angrep med falske stemmer. | Kilde |
| Bilder | Falske bilder med én ramme som brukes til å spre feilinformasjon eller manipulere markeder. | I 2023 gikk et falskt bilde av en Pentagon-eksplosjon viralt, noe som fikk S&P 500 til å falle en kort stund. | Source |
| Tekst | AI-skapte falske nyheter, propaganda eller rapporter som er ment å villede eller manipulere. | Falske politiske innlegg og oppdiktede økonomiske analyser laget med AI-verktøy har spredt seg på nettet. |
Stemmekloning er det farligste av alle formater, fordi det er lett tilgjengelig og enkelt å lage.
Deepfake-teknologien for video er også truende, men de trenger fortsatt kraftige datamaskiner og lange prosesseringstider.
En falsk stemme kan lages på bare noen få minutter, noen ganger med bare et 60 sekunder langt lydklipp.
Disse klonede stemmene brukes allerede i telefonsvindel, falske ledersamtaler og svindel fra callsentre.
Men det stopper ikke der. Deepfake-teknologien utvikler seg raskt, og to nye formater skaper allerede problemer.
- Digital dokumentforfalskning
Kunstig intelligens kan nå opprette eller endre offisielle dokumenter som pass, ID-kort og til og med regnskaper.
Bare i 2024 vil tilfeller av digital dokumentforfalskning økte med 244%og utgjør mer enn halvparten av all dokumentbedrageri på verdensbasis.
Mange av disse angrepene er rettet mot nasjonale ID-systemer som Indias skatte-ID og Pakistans nasjonale identitetskort.
- Biometrisk forfalskning (KYC Bypass)
Så har vi biometrisk spoofing. Deepfakes laget for å lure ansikts- eller stemmebekreftelsessystemer.
Tenk på identitetskontrollene som brukes ved bankregistreringer eller ved onboarding i bedrifter.
Angripere bruker nå syntetiske ansikter eller stemmer for å omgå disse systemene, og slike angrep hoppet 704% i 2023. Det er derfor enkle "liveness checks" er ikke lenger nok.
Fremveksten av deepfake-teknologi
La oss zoome inn på dataene.
| Metrisk | 2023 | Anslag 2025-27 | Nøkkelinnsikt |
| Deepfake-filer i omløp | 500,000 | 8 millioner kroner | Eksplosiv vekst i 900% |
| Deepfake-relaterte svindelforsøk | Grunnlinje | +3,000% YoY (2023) | Organisert utnyttelse i stor skala |
| Gjennomsnittlig forretningstap per hendelse | - | ~$500,000 | Alvorlig økonomisk risiko |
| AI-drevne svindeltap (USA) | $12.3B | $40B (innen 2027) | 32% årlig økning |
| Nøyaktighet ved deteksjon av mennesker | - | 24.5% | Manuell gjennomgang ikke lenger pålitelig |
For å bekjempe deepfakes trenger vi teknologi som lærer like raskt som forfalskningene gjør. Og et av de mest pålitelige verktøyene for å oppdage deepfake i dag er TruthScan.
Hvis du ikke vet om dette, er det en sanntids deepfake-deteksjonsplattform bygget for skala.
Den bruker Generative adversarial nettverk (GAN) og Visjon-språkmodeller (VLM) for å oppdage de minste uoverensstemmelser på tvers av video, lyd og tekst.
Flere tester har vist at TruthScan når en nøyaktighet på opptil 98%sammenlignet med ca. 70% med eldre kriminaltekniske verktøy.
Den kjører kontinuerlige kontroller på tvers av digitale kanaler. Det betyr at organisasjoner kan oppdage deepfakes før de forårsaker skade, ikke etterpå.
Fra underholdning og memes til alvorlige trusler
Deepfake-teknologi begynte som underholdning.
Som vi har nevnt ovenfor, byttet reddit-brukere ansikter for moro skyld, lagde memes og forbedret filmscener.
Hollywood brukte det til og med til digital de-aging og postproduksjonsmagi. Men den muntre fasen varte ikke lenge.
I 2017 dukket det første store misbruket opp. Det var en ikke-samtykkebasert deepfake-pornografi.
Fra 2018 til 2022 gikk Deepfake-teknologien fra å være harmløs moro til å bli et seriøst verktøy for manipulasjon og kriminalitet.
Tidlige eksempler inkluderer deepfake-video av Gabons president i 2018, noe som utløste politisk uro.
I 2023, med kraftige verktøy som Midjourney 5.1 og DALL-E 2, var det blitt enkelt og farlig å lage deepfake.
Så kom tiden da det ikke lenger bare er offentlige personer som blir utsatt. Nå er det også vanlige folk som utsettes for deepfakes som brukes til trakassering, utpressing og hevn.
Falske videoer har til og med dukket opp i skilsmissesaker, jobbsøknader og interne tvister i bedrifter.
Tilfeller av politisk og forretningsmessig misbruk
Deepfake-teknologien har offisielt gjort sitt inntog i næringslivet og politikken.
Eksempler på bedriftsmisbruk:
I 2024 lurte svindlere ansatte ved Arup ved hjelp av deepfake video- og stemmekloning.
De utga seg for å være toppledere i en direktesendt videosamtale og overbeviste de ansatte om å overføre $25,6 millioner. Svindelen fungerte fordi folk stolte på det kjente ansiktet og stemmen på skjermen.
Samme år gikk hackere til angrep på LastPass ved å klone administrerende direktørs stemme på WhatsApp.
De brukte den til å presse en ansatt til å handle raskt etter arbeidstid.
Denne typen svindel blir stadig vanligere fordi kriminelle lett kan finne offentlige opptak, som intervjuer eller taler, for å kopiere en persons stemme eller ansikt.
Dette betyr at enhver leder som dukker opp på nettet, kan bli et mål.
Eksempler på politisk misbruk:
Den Verdens økonomiske forum kåret AI-drevet desinformasjon til en av de største globale risikoene i 2024, med deepfakes i sentrum.
I august 2024 avdekket forskere Nettverk for kamuflasje, en sosial medieoperasjon som antas å være knyttet til Kina, og som brukte deepfakes for å diskreditere Filippinenes president.
Lignende taktikker har blitt sett i krigføring, som falske videoer av Ukrainas president Volodymyr Zelenskyj som ser ut til å overgi seg.
Risiko og farer ved deepfakes
La oss se nærmere på hvordan deepfake-teknologi endrer selve ideen om hva vi kan stole på.
- Risikoer for styring og tillit
Hvis alt kan forfalskes, hva kan vi da stole på? Deepfake-teknologien har rystet tilliten vår til digital informasjon.
Enten det er en politikers tale, et nyhetsklipp eller en viral video, lurer de fleste på det nå, "Er dette ekte eller AI-generert?"
Denne økende tvilen gjør det vanskeligere for myndigheter, journalister og institusjoner å opprettholde troverdigheten.
Som vi så tidligere, har deepfakes allerede blitt brukt til å spre politisk feilinformasjon og til og med etterligne offentlige tjenestemenn.
- Finans- og bedriftskatastrofer
I finansverdenen er deepfake-teknologi i ferd med å bli et milliardproblem.
Svindlere bruker nå klonede stemmer, falske videoer og syntetiske identiteter for å lure ansatte, investorer og hele selskaper.
Vi har sett hvordan etterligninger av ledere og markedsmanipulasjon kan ryste store selskaper. Alt som skal til, er en overbevisende videosamtale eller en kjent stemme som sier feil ting.
- Tekniske og sosiale sårbarheter
Deepfake-teknologien bryter ned systemer vi en gang trodde var idiotsikre.
Ansiktsgjenkjenning og stemmebekreftelse, som en gang var pålitelige sikkerhetsløsninger, kan nå omgås med AI-genererte ansikter og stemmer.
Dette betyr at selv "bevis" som et bilde eller en video, er ikke automatisk til å stole på.
I tillegg øker menneskelig atferd risikoen. Eldre mennesker og storbrukere av sosiale medier er mer tilbøyelige til å tro på og dele deepfakes, noe som bidrar til at de sprer seg enda raskere.
Hvordan TruthScan beskytter organisasjoner
TruthScan er et verktøy for å oppdage forfalskninger som legger til et verifikasjonslag for selve virkeligheten.
Hvordan skiller dette seg fra tradisjonelle systemer?
Tradisjonelle systemer for deepfake-deteksjon analyserer bare bilder eller lyd, mens TruthScan bruker multimodal verifisering.
Hva er multimodal verifisering?
Det betyr at den kryssjekker video, lyd, tekst og metadata i sanntid for å oppdage uoverensstemmelser som menneskelige øyne og eldre systemer overser.
- Det validerer kildens autentisitet før innhold publiseres eller deles. Det sikrer at merkevarer, ledere og institusjoner ikke ubevisst forsterker manipulerte medier.
- Det styrker identitetsbekreftelsen mot forsøk på stemmekloning og ansiktsutskifting ved å oppdage syntetiske fingeravtrykk som er usynlige for det blotte øye.
- Det beskytter organisasjonens tillit ved å bevare innholdets opprinnelse, slik at hver verifiserte video eller hvert verifiserte dokument har en ubrutt autentisitetskjede.
I en verden der sannheten selv er under angrep, oppdager TruthScan deepfake-verktøyet forfalskninger og gjenoppretter tilliten til det som er ekte.
Slik oppdager du deepfakes: De beste metodene for å oppdage falske medier
For å oppdage deepfake-teknologi kreves det et trelagsforsvar med menneskelig gjennomgang, rettsmedisinsk analyse og adaptiv AI-deteksjon.
- Manuelle måter å oppdage deepfakes på
En trent korrekturleser kan korrekt identifiserer deepfakes av høy kvalitet kun 24.5% av tiden.
Det er tradisjonelle tegn som dårlig lyssetting, unaturlige skygger eller leppebevegelser som ikke er synkroniserte, som har blitt upålitelige.
Moderne GAN-er jevner ut disse feilene, og når videoen komprimeres (som på sosiale medier), forsvinner de små signalene helt.
- Tekniske og analytiske tilnærminger
Denne metoden er mer pålitelig enn manuell gjennomgang, men den har en høy beregningskostnad.
La oss forstå hvordan disse tilnærmingene fungerer:
Det begynner med kriminaltekniske analyseteknikker som er grunnlaget for teknisk deepfake-deteksjon.
Disse verktøyene bryter mediene ned i mikroskopiske detaljer for å se uoverensstemmelser som er usynlige for mennesker.
For eksempel:
- Frame-by-frame-analyse dissekerer videoer i enkeltbilder, noe som bidrar til å identifisere unaturlige mønstre som uregelmessig belysning eller uoverensstemmende ansiktsbevegelser.
Så kommer Analyse av feilnivå (ELA)som reverserer redigeringsprosessen ved å fremheve forskjeller i pikselkomprimering. Det er et tydelig tegn på manipulasjon.
Når vi går dypere, romlig-temporal koherens metoder analyserer hvordan stemme, gester og ansiktsuttrykk tilpasses hverandre over tid. Selv en liten forsinkelse mellom leppebevegelser og lyd kan avsløre et syntetisk opphav.
Men selv om disse metodene er effektive, er de også ressurskrevende.
Å behandle tusenvis av videoer bilde for bilde er ikke praktisk i stor skala, spesielt ikke når millioner av nye mediefiler lastes opp hver dag.
Deepfake-teknologien utvikler seg på grunn av hvordan denne er laget. Hver gang en deepfake-detektor blir bedre, blir forfalskningsgeneratoren ("motstanderen") lærer av det og produserer enda mer overbevisende resultater.
Denne konstante frem-og-tilbake-syklusen er kjent som adversarial loop. Det betyr at statiske deepfake-deteksjonssystemer blir utdaterte i løpet av få måneder.
Det eneste bærekraftige forsvaret er kunstig intelligens som lærer i sanntid, og som bruker nevrale nettverk til å kontinuerlig oppdatere seg selv etter hvert som nye deepfake-teknikker dukker opp.
- Bruk av TruthScan AI-deteksjonsverktøy
Alle metodene vi har sett ovenfor, er fortsatt ikke så avanserte at de er i stand til å oppdage deepfake-teknologi på en presis måte. Hastigheten, omfanget og sofistikeringen av disse angrepene krever spesialiserte, adaptive AI-systemer som er bygget spesielt for denne nye slagmarken.
Det er der TruthScan kommer inn. TruthScan er spesielt utviklet for forsvar i den virkelige verden.
- Dens AI-drevet læringssystem Den studerer nye typer deepfake-teknologi hver dag og oppdaterer seg selv automatisk. Dette betyr at den kan oppdage selv de mest avanserte "nulldag" deepfakes, de som ingen har sett før, uten at mennesker trenger å omskolere den.
- Det er også fungerer i sanntid på tvers av alle viktige kommunikasjonskanaler fra videosamtaler og kundesentre til digitale medieplattformer. TruthScan analyserer ikke bare én ting. Den sjekker video, lyd og tekst sammen, og sørger for at alt stemmer.
Slik beskytter den ulike typer organisasjoner:
- Finansinstitusjoner: TruthScan fanger opp falske stemmer i kundesupportsamtaler, blokkerer falske teknologiidentiteter under KYC-sjekker (som øker raskt) og hindrer falske ledere i å godkjenne falske bankoverføringer.
- Enterprises: Det holder den interne kommunikasjonen ekte. Den varsler om manipulerte medier som kan brukes til utpressing, feilinformasjon eller skade merkevaren. Den kan også analysere eldre kommunikasjonsposter for å oppdage mønstre av syntetisk innhold, noe som bygger langsiktig sikkerhet.
- Myndigheter og offentlig sektor: TruthScan verifiserer medier som brukes i etterforskninger og offentlige kunngjøringer, og beskytter mot falske politiske videoer eller manipulerte uttalelser som kan forstyrre den offentlige tilliten eller den nasjonale sikkerheten.
TruthScan er et verktøy for deepfake-deteksjon som gir organisasjoner den hastigheten, nøyaktigheten og tilpasningsevnen de trenger for å ligge i forkant.
Prøv både AI Detector og Humanizer direkte i widgeten nedenfor!
Konklusjon
Deepfake-teknologien startet som et smart eksperiment. Det var en måte å sette Nicolas Cages ansikt på alt.
Men nå krasjer den styremøter, valgkampanjer og bankkontoer. Og spøken er over.
Det som en gang var "harmløs moro" på Reddit har blitt en svindelmaskin verdt en milliard dollar.
Det skumle?
Folk flest kan fortsatt ikke se hva som er ekte. Selv eksperter oppdager bare forfalskninger av høy kvalitet i omtrent en fjerdedel av tilfellene. Grensen mellom å se og å tro er offisielt visket ut.
Og deepfake-verktøyene vi en gang stolte på for å fange opp manipulasjon, ligger allerede et skritt bak.
Falsknerne lærer, tilpasser seg og forbedrer seg hele tiden.
Derfor er fremtiden for digitalt forsvar avhengig av AI som bekjemper AI.
Deepfake-deteksjonsverktøy som TruthScan har adaptive systemer som utvikler seg i sanntid og oppdager det mennesker ikke kan.
I en verden der hvem som helst kan "si" eller "se ut til" å gjøre hva som helst, er sannheten ikke død, den trenger bare bedre sikkerhet.
For den neste virale videoen er kanskje ikke bare falske nyheter ... det kan være en falsk deg.