Ce este tehnologia Deepfake? Pericole și detectare

98 de secunde. 

Atât este nevoie în 2025 pentru a clona vocea cuiva, a crea un videoclip deepfake convingător și a goli contul bancar al unei companii. 

Tehnologia Deepfake obișnuia să fie un studio de nivel hollywoodian și luni de muncă se întâmplă acum mai repede decât pauza noastră de cafea de dimineață.

În 2025, tehnologia deepfake a atins o etapă terifiantă.

Peste 8 milioane de fișiere media sintetice circulă acum online, față de doar 500 000 în urmă cu doi ani. 

Și să nu începem nici măcar cu taxele financiare.

Companiile pierd în medie $500,000 pentru fiecare incident deepfake, fraudele bazate pe inteligența artificială urmând să va costa întreprinderile americane $40 de miliarde până în 2027. 

Și mai alarmant... recenzorii umani pot detecta doar videoclipuri de înaltă calitate cu tehnologie deepfake 24.5% din timp. 

Acest lucru înseamnă că 3/4 falsuri trec neobservate.

Bine ați venit în 2025. Astăzi, tehnologia deepfake a devenit cea mai sofisticată armă a criminalității informatice. 

În acest blog, vom detalia modul în care funcționează tehnologia deepfake, noile formate care vor apărea în 2025 și de ce metodele tradiționale de detectare nu mai sunt suficiente. 

Veți vedea, de asemenea, cum sistemele de apărare bazate pe IA ajută organizațiile să riposteze și multe altele.

Să începem. 

---

Principalele concluzii

• Deepfakes au început ca divertisment inofensiv pe Reddit, dar au evoluat în instrumente pentru escrocherii la scară largă, manipulare politică și fraudă corporativă.

• Formatele actuale de tehnologie deepfake includ înlocuirea feței, clonarea vocii, sincronizarea buzelor și reconstituirea întregului corp.

• Formatele emergente includ falsificarea documentelor generată de inteligența artificială și falsificarea biometrică pentru a ocoli sistemele de verificare a identității și a vocii.

• Tehnologia Deepfake poate fi utilizată în frauda financiară, impersonarea executivului, dezinformarea politică și extorcarea personală.

• Metodele tradiționale de detectare a deepfake-urilor, cum ar fi detectarea manuală sau instrumentele criminalistice, nu mai sunt eficiente împotriva deepfake-urilor moderne, în timp real.

• Numai sistemele adaptive, bazate pe inteligență artificială, precum TruthScan, pot detecta falsificările profunde de tip zero-day, oferind protecție în timp real pentru video, audio și text.

---

Ce este tehnologia Deepfake?

Tehnologia Deepfake înseamnă crearea a ceva care nu este real, dar care pare și sună complet real.

Acestea sunt imagini, clipuri video sau audio generate de AI care prezintă persoane sau evenimente care nu s-au întâmplat niciodată.

Deci, înseamnă că sunt la fel ca editarea tradițională?
Nu chiar. 

• Editare tradițională este ceea ce editorii video fac de zeci de ani. Aceasta include tăierea, îmbinarea, corectarea culorilor și adăugarea manuală de efecte vizuale. Se folosesc instrumente software precum Photoshop sau Premiere Pro. 

• Deepfakes automatizează acest proces. Acestea utilizează modele AI care pot studia mii de imagini ale feței unei persoane și apoi pot genera mișcări sau expresii noi, realiste, care nu au fost niciodată înregistrate.

De exemplu:

Într-un deepfake, inteligența artificială poate schimba fața unui actor cu cea a altuia, poate potrivi fiecare clipire și expresie și chiar îi poate face să spună cuvinte pe care nu le-au rostit niciodată.

Acum, înainte de a vedea cum funcționează această tehnologie deepfake, să vedem de unde a început totul.

Cuvântul "deepfake" provine din combinarea "învățare profundă" și "fals".

Acesta a apărut pentru prima dată în 2017, când un Utilizatorul Reddit a creat o comunitate pentru a partaja videoclipuri generate de AI.

La scurt timp după aceea, instrumente open-source precum DeepFaceLab, FakeApp și ZAO au permis aproape oricui să creeze deepfakes realiste în câteva minute.

În prezent, numai DeepFaceLab generează peste 95% din toate videoclipurile deepfake online. Și nu mai este nevoie de un computer high-end sau de expertiză în codare.

Cu doar un scurt clip vocal și câțiva dolari, oricine se poate da drept o altă persoană online.

Acum, să trecem la întrebarea "cum funcționează tehnologia DeepFake?"

Tehnologia Deepfake se bazează pe două modele AI esențiale: Generative Adversarial Networks (GANs) și Variational Autoencoders (VAEs).

• GAN-uri funcționează ca o confruntare digitală. O AI (generatorul) încearcă să creeze conținut fals, în timp ce alta (discriminatorul) încearcă să îl detecteze. Cu fiecare rundă, ambele se îmbunătățesc, până când falsul devine aproape imposibil de detectat.

• VAE, pe de altă parte, sunt mai degrabă studenți atenți ai realității. Ei învață modelele, iluminarea și detaliile faciale ale persoanelor reale prin comprimarea și reconstruirea imaginilor la nesfârșit. Cu cât exersează mai mult, cu atât fețele lor recreate par mai naturale. 

VAE acționează ca fundație. Acestea învață sistemul cum arată, cum se mișcă și cum reacționează la lumină fețele reale.

Odată ce această înțelegere este construită, GAN-urile rafinează rezultatul. Ele ascut detaliile, netezesc mișcarea și perfecționează expresiile până când fiecare cadru pare convingător de real.

Formate comune: Video, audio, imagini și text

Tehnologia Deepfake nu este limitată la videoclipuri. Ele pot exista în aproape orice format pe care îl folosim online. 

IA poate manipula sunetul, imaginile și chiar cuvintele scrise pentru a crea versiuni sintetice ale realității.

Să analizăm modul în care este utilizat fiecare format.

Format	Descriere	Exemplu	Surse
Video	Videoclipuri generate de inteligența artificială care amestecă imagini și sunet false prin intermediul schimbului de fețe sau al transferului de performanțe.	În 2024, escrocii s-au dat drept un director al Arup în cadrul unui apel video live, folosind deepfakes pentru a fura $25,6M.	Sursa
Audio (Clonarea vocii)	AI clonează vocea unei persoane folosind mostre scurte pentru a o face să spună lucruri pe care nu le-a spus niciodată.	În 2024, o voce clonată a CEO-ului LastPass a fost folosită pe WhatsApp pentru a înșela un angajat, ca parte a unei creșteri de 680% a atacurilor deepfake vocale.	Sursa
Imagini	Imagini false cu un singur cadru utilizate pentru a răspândi informații eronate sau a manipula piețele.	În 2023, o fotografie falsă cu explozia Pentagonului a devenit virală, provocând pentru scurt timp scăderea S&P 500.	Surce
Text	Știri false, propagandă sau rapoarte redactate de AI, menite să înșele sau să manipuleze.	Postările politice false și analizele financiare falsificate create cu ajutorul instrumentelor AI s-au răspândit online.

Clonarea vocii este cea mai periculoasă dintre toate formatele, deoarece este accesibilă și ușor de creat. 

Tehnologia video deepfake este și ea amenințătoare, dar are nevoie în continuare de computere puternice și timpi lungi de procesare. 

O voce falsă poate fi creată în doar câteva minute, uneori folosind doar un clip audio de 60 de secunde. 

Aceste voci clonate sunt deja utilizate în escrocherii telefonice, în apeluri false ale executivilor și în frauda prin call-center. 

Dar lucrurile nu se opresc aici. Tehnologia Deepfake evoluează rapid, iar două formate noi provoacă deja probleme.

1. Falsificarea documentelor digitale

În prezent, inteligența artificială poate crea sau modifica documente oficiale precum pașapoarte, cărți de identitate și chiar declarații financiare.

Numai în 2024, cazurile de Falsificarea documentelor digitale de către 244%, reprezentând mai mult de jumătate din totalul fraudelor cu documente la nivel mondial.

Multe dintre aceste atacuri vizează sistemele naționale de identificare, precum Tax ID din India și cartea națională de identitate din Pakistan.

2. Falsificare biometrică (Bypass KYC)

Apoi există falsificarea biometrică. Falsuri profunde realizate pentru a păcăli sistemele de verificare facială sau vocală.

Gândiți-vă la verificările de identitate utilizate în timpul înscrierii la bancă sau al integrării în companii.

Atacatorii folosesc acum fețe sau voci sintetice pentru a ocoli aceste sisteme, iar astfel de atacurile au sărit 704% în 2023. Acesta este motivul pentru care simplu "verificări ale caracterului viu" nu mai este suficient. 

Ascensiunea tehnologiei Deepfake

Să mărim datele.

Metric	2023	Proiectat 2025-27	Perspective cheie
Fișiere Deepfake în circulație	500,000	8 milioane	Creștere explozivă 900%
Încercări de fraudă legate de Deepfake	Linia de bază	+3,000% YoY (2023)	Exploatare organizată, pe scară largă
Media pierderilor de afaceri per incident	-	~$500,000	Risc financiar grav
Pierderi cauzate de fraude prin inteligență artificială (S.U.A.)	$12.3B	$40B (până în 2027)	32% creștere anuală
Precizia detectării umane	-	24.5%	Revizuirea manuală nu mai este fiabilă

Pentru a combate deepfakes, avem nevoie de o tehnologie care învață la fel de repede ca falsurile. Iar unul dintre cele mai fiabile instrumente de detectare Deepfake din prezent este TruthScan.

Dacă nu știți despre aceasta, este o platformă de detectare a falsurilor profunde în timp real, construită pentru scară largă.

Acesta utilizează Rețele generatoare adversare (GAN) și Modele Viziune-Limbaj (VLM) pentru a depista cele mai mici neconcordanțe între materiale video, audio și text.

Mai multe teste au arătat că TruthScan atinge o precizie de până la 98%, în comparație cu aproximativ 70% cu instrumente forensice mai vechi. 

Acesta efectuează verificări continue pe toate canalele digitale. Aceasta înseamnă că organizațiile pot detecta falsurile profunde înainte ca acestea să producă daune, nu după.

De la divertisment și meme-uri la amenințări serioase

Tehnologia Deepfake a început ca divertisment.

După cum am menționat mai sus, utilizatorii reddit schimbau fețe pentru a râde, creau meme-uri și îmbunătățeau scene de film. 

Hollywood-ul l-a folosit chiar și pentru de-aging digital și magia post-producției. Dar această fază veselă nu a durat mult. 

În 2017, a apărut prima utilizare abuzivă majoră. A fost vorba de o pornografie deepfake fără consimțământ. 

Din 2018 până în 2022, tehnologia Deepfake a trecut de la o distracție inofensivă la un instrument serios pentru manipulare și infracțiuni. 

Exemplele timpurii includ video deepfake cu președintele Gabonului în 2018, ceea ce a declanșat tulburări politice.

Până în 2023, cu instrumente puternice precum Midjourney 5.1 și DALL-E 2, crearea de deepfake-uri a devenit fără efort și periculoasă.

Apoi a venit momentul în care nu mai sunt vizate doar figurile publice. Oamenii obișnuiți se confruntă acum cu deepfakes folosite în scopuri de hărțuire, șantaj și răzbunare. 

Videoclipurile false au apărut chiar și în cazuri de divorț, cereri de angajare și litigii interne ale întreprinderilor.

Cazuri de abuz politic și corporativ

Tehnologia Deepfake a intrat oficial în lumea afacerilor și a politicii. 

Exemple de utilizare abuzivă de către întreprinderi:

În 2024, escrocii au păcălit angajații de la Arup folosind clonarea video și vocală deepfake.

Aceștia au pretins că sunt directori de top în cadrul unui apel video în direct și au convins personalul să transfere $25,6 milioane. Escrocheria a funcționat deoarece oamenii au avut încredere în chipul și vocea familiare de pe ecran.

În același an, hackerii au vizat LastPass prin clonarea vocii CEO-ului pe WhatsApp.

L-au folosit pentru a face presiuni asupra unui angajat pentru a lua măsuri urgente în afara programului.

Aceste tipuri de escrocherii devin frecvente deoarece infractorii pot găsi cu ușurință înregistrări publice, precum interviuri sau discursuri, pentru a copia vocea sau fața cuiva.

Acest lucru înseamnă că orice executiv care apare online poate deveni o țintă.

Exemple de utilizare politică abuzivă:

The Forumul Economic Mondial a numit dezinformarea condusă de inteligența artificială drept unul dintre principalele riscuri globale pentru 2024, în centrul căruia se află deepfakes.

În august 2024, cercetătorii au descoperit Rețeaua Spamouflage, o operațiune pe rețelele de socializare despre care se crede că este legată de China, care a folosit deepfakes pentru a discredita președintele Filipinelor.

Tactici similare au fost observate în război, cum ar fi videoclipuri false ale Președintele ucrainean Volodymyr Zelenskyy părând să se predea.

Riscurile și pericolele Deepfakes

Să analizăm modul în care tehnologia deepfake schimbă însăși ideea de încredere.

1. Riscuri pentru guvernanță și încredere

Dacă totul poate fi falsificat, în ce putem avea încredere? Tehnologia Deepfake a zdruncinat încrederea noastră în informațiile digitale.

Fie că este vorba de discursul unui politician, de un clip de știri de ultimă oră sau de un videoclip viral, majoritatea oamenilor se întreabă acum, "Este real sau generat de AI?" 

Această îndoială crescândă face mai dificilă menținerea credibilității guvernelor, jurnaliștilor și instituțiilor.

După cum am văzut mai devreme, deepfakes au fost deja folosite pentru a răspândi dezinformări politice și chiar pentru a imita oficiali publici.

2. Catastrofe financiare și corporative

În lumea financiară, tehnologia deepfake devine rapid o problemă de miliarde de dolari.

Escrocii folosesc acum voci clonate, videoclipuri false și identități sintetice pentru a păcăli angajați, investitori și corporații întregi. 

Am văzut cum imitațiile de directori executivi și incidentele de manipulare a pieței pot zgudui marile companii; este suficient un apel video convingător sau o voce cunoscută care să spună un lucru greșit.

3. Vulnerabilități tehnice și sociale

Tehnologia Deepfake sparge sistemele pe care le credeam odată infailibile.

Recunoașterea facială și verificarea vocală, care au fost o dată de încredere pentru securitate, pot fi acum ocolite cu fețe și voci generate de inteligența artificială.

Acest lucru înseamnă chiar "dovezi" cum ar fi o fotografie sau un videoclip nu poate fi automat de încredere. 

Pe lângă aceasta, comportamentul uman sporește riscul. Persoanele în vârstă și utilizatorii înrăiți de social media sunt mai predispuși să creadă și să distribuie deepfakes, ajutându-le să se răspândească și mai rapid. 

Cum protejează TruthScan organizațiile

TruthScan este un instrument de detectare a falsurilor profunde care adaugă un strat de verificare pentru realitatea însăși. 

Prin ce se deosebește acest sistem de sistemele tradiționale? 

Sistemele tradiționale de detectare a falsurilor profunde analizează doar imagini sau sunet, dar TruthScan utilizează verificarea multimodală. 

Ce este verificarea multimodală? 

Aceasta înseamnă că verifică încrucișat înregistrările video, audio, textul și metadatele în timp real pentru a detecta neconcordanțele pe care ochii umani și sistemele tradiționale nu le observă.

• Acesta validează autenticitatea sursei înainte ca conținutul să fie publicat sau partajat. Aceasta garantează că mărcile, directorii și instituțiile nu amplifică în mod inconștient media manipulată.
  
• Acesta întărește verificarea identității împotriva clonării vocii și a tentativelor de înlocuire a feței prin detectarea amprentelor digitale sintetice invizibile cu ochiul liber.
  
• Acesta protejează încrederea organizațională prin păstrarea provenienței conținutului, astfel încât fiecare înregistrare video sau document verificat să poarte un lanț neîntrerupt de autenticitate.

Într-o lume în care adevărul însuși este atacat, instrumentul de detectare a falsurilor profunde TruthScan detectează falsul și restabilește încrederea în ceea ce este real.

Cum să detectezi Deepfakes: Cele mai bune metode de detectare a mediilor false

Detectarea tehnologiei deepfake necesită o apărare pe trei niveluri, cum ar fi revizuirea umană, analiza criminalistică și detectarea adaptivă a IA.

• Modalități manuale de a detecta Deepfakes

Un examinator instruit poate identificați deepfakes de înaltă calitate doar 24.5% de timp.

Există indicii tradiționale, cum ar fi lumina nepotrivită, umbrele nefirești sau mișcările buzelor nesincronizate, care au devenit nesigure. 

GAN-urile moderne estompează aceste defecte, iar odată ce videoclipul este comprimat (cum se întâmplă pe rețelele sociale), aceste indicii minore dispar complet.

• Abordări tehnice și analitice

Această metodă este mai fiabilă decât revizuirea manuală, dar are un cost de calcul ridicat. 

Să înțelegem cum funcționează aceste abordări:

Acesta începe cu tehnici de analiză criminalistică care este baza detectării tehnice a falsurilor profunde.

Aceste instrumente descompun media în detalii microscopice pentru a vedea inconsecvențele invizibile pentru om. 

De exemplu:

• Analiza cadru cu cadru disecă clipurile video în imagini individuale, ceea ce ajută la identificarea modelelor nefirești, cum ar fi iluminarea neregulată sau mișcările faciale nepotrivite. 

Apoi vine Analiza nivelului de eroare (ELA), care inversează procesul de editare prin evidențierea diferențelor în compresia pixelilor. Acesta este un semn revelator al manipulării. 

Pe măsură ce ne adâncim, coerență spațio-temporală analizează modul în care vocea, gesturile și expresiile faciale se aliniază în timp. Chiar și o mică întârziere între mișcarea buzelor și audio poate trăda o origine sintetică.

Dar, deși aceste metode sunt puternice, sunt și consumatoare de resurse.

Procesarea a mii de videoclipuri cadru cu cadru nu este practică la scară largă, mai ales atunci când milioane de fișiere media noi sunt încărcate zilnic. 

Tehnologia deepfake evoluează datorită modului în care aceasta este realizată. De fiecare dată când un detector deepfake se îmbunătățește, generatorul de falsuri ("adversarul") învață din aceasta și produce rezultate și mai convingătoare. 

Acest du-te-vino constant este cunoscut sub numele de buclă adversă. Aceasta înseamnă că sistemele statice de detectare a falsurilor profunde devin învechite în câteva luni. 

Singura apărare durabilă este inteligența artificială care învață în timp real, folosind rețele neuronale pentru a se actualiza constant pe măsură ce apar noi tehnici de falsificare profundă. 

• Utilizarea instrumentelor de detectare TruthScan AI

Toate metodele pe care le-am văzut mai sus nu sunt încă atât de avansate pentru a detecta cu exactitate tehnologia deepfake. Viteza, amploarea și sofisticarea acestor atacuri necesită sisteme AI specializate și adaptive, construite special pentru acest câmp de luptă în continuă evoluție. 

Acesta este locul în care TruthScan vine în. TruthScan este conceput special pentru apărarea în lumea reală. 

• Aceasta Sistem de învățare bazat pe inteligență artificială nu se oprește niciodată din formare, studiază zilnic noi tipuri de tehnologie deepfake și se actualizează automat. Acest lucru înseamnă că poate detecta chiar și cele mai avansate "zero-day" deepfakes, cele pe care nimeni nu le-a mai văzut până acum, fără a fi nevoie de oameni care să îl recalifice.

• De asemenea funcționează în timp real pe toate canalele majore de comunicare de la apeluri video și centre de apel la platforme media digitale. TruthScan nu analizează doar un singur lucru. Verifică video, audio și text împreună, asigurându-se că totul se potrivește. 

Iată cum protejează diferite tipuri de organizații:

• Instituții financiare: TruthScan detectează vocile false în apelurile de asistență pentru clienți, blochează identitățile tehnologice deepfake în timpul verificărilor KYC (care sunt în creștere rapidă) și împiedică directorii falși să aprobe transferuri bancare frauduloase.
  
• Întreprinderi: Menține comunicarea internă reală. Semnalează mediile alterate care ar putea fi utilizate pentru șantaj, dezinformare sau deteriorarea mărcii. De asemenea, poate analiza înregistrări de comunicare mai vechi pentru a detecta modele de conținut sintetic, construind o securitate pe termen lung.
  
• Guvernul și sectorul public: TruthScan verifică mass-media utilizată în investigații și anunțuri publice, protejând împotriva videoclipurilor politice false sau a declarațiilor manipulate care ar putea afecta încrederea publică sau securitatea națională.

TruthScan este un instrument de detectare a falsurilor profunde care oferă organizațiilor viteza, precizia și adaptabilitatea necesare pentru a rămâne în frunte. 

Încercați Detectorul AI și Humanizer direct în widgetul de mai jos!

Concluzie

Tehnologia Deepfake a început ca un experiment inteligent. A fost o modalitate de a pune chipul lui Nicolas Cage pe orice. 

Acum, însă, blochează ședințele consiliului de administrație, campaniile electorale și conturile bancare. Și gluma a luat sfârșit.

Ceea ce a fost odată "distracție inofensivă" pe Reddit s-a transformat într-o mașină de fraudă de miliarde de dolari. 

Partea înfricoșătoare?

Majoritatea oamenilor încă nu pot spune ce este real. Chiar și experții identifică falsurile de înaltă calitate doar într-un sfert din cazuri. Linia dintre a vedea și a crede a devenit oficial neclară.

Iar instrumentele de detectare a falsurilor profunde în care aveam încredere cândva pentru a prinde manipularea sunt deja cu un pas în urmă. 

Falsurile continuă să învețe, să se adapteze și să se îmbunătățească.

Acesta este motivul pentru care viitorul apărării digitale depinde de inteligența artificială care luptă împotriva inteligenței artificiale. 

Instrument de detectare Deepfake cum ar fi TruthScan are sisteme adaptive care evoluează în timp real și detectează ceea ce oamenii nu pot.

Într-o lume în care oricine poate "spune" sau "părea" că face orice, adevărul nu a murit, are nevoie doar de o securitate mai bună. 

Pentru că următorul videoclip viral s-ar putea să nu fie doar o știre falsă... s-ar putea să fie un fals tu.