98 секунд.
Это все, что требуется в 2025 году, чтобы клонировать чей-то голос, создать убедительное видео с глубоким фейком и опустошить корпоративный банковский счет.
Раньше технологии Deepfake были студиями голливудского уровня, и месяцы работы над ними теперь проходят быстрее, чем наш утренний перерыв на кофе.
В 2025 году технология deepfake достигла ужасающего рубежа.
Более 8 миллионов синтетических медиафайлов сейчас циркулируют в Интернете, по сравнению с 500 000 два года назад.
Не будем даже говорить о финансовых потерях.
Компании теряют в среднем $500 000 за инцидент с подделкой.При этом прогнозируется, что мошенничество с использованием искусственного интеллекта обойдется американским предприятиям в $40 миллиардов к 2027 году.
Что еще более тревожно... человеческие рецензенты могут обнаружить только высококачественные видео с технологией deepfake. 24.5% времени.
Таким образом, 3/4 подделок проскальзывают незамеченными.
Добро пожаловать в 2025 год. Сегодня технология deepfake стала самым изощренным оружием в киберпреступности.
В этом блоге мы расскажем о том, как работает технология deepfake, какие новые форматы появятся в 2025 году и почему традиционных методов обнаружения уже недостаточно.
Вы также узнаете, как системы защиты на основе искусственного интеллекта помогают организациям бороться с угрозами и многое другое.
Давайте начнем.
Основные выводы
- Глубокие подделки начинались как безобидное развлечение на Reddit, но превратились в инструменты для масштабных афер, политических манипуляций и корпоративного мошенничества.
- Современные форматы технологии deepfake включают в себя подмену лица, клонирование голоса, синхронизацию губ и воссоздание всего тела.
- Новые форматы включают в себя подделку документов с помощью искусственного интеллекта и подмену биометрических данных для обхода систем идентификации личности и голосовой верификации.
- Технология Deepfake может использоваться для финансового мошенничества, выдачи себя за руководителя, политической дезинформации и личного вымогательства.
- Традиционные методы обнаружения глубоких подделок, такие как ручное обнаружение или криминалистические инструменты, уже неэффективны против современных глубоких подделок в режиме реального времени.
- Только адаптивные системы с искусственным интеллектом, такие как TruthScan, могут обнаруживать подделки нулевого дня, обеспечивая защиту в режиме реального времени для видео, аудио и текста.
Что такое технология Deepfake?
Технология Deepfake означает создание чего-то ненастоящего, но выглядящего и звучащего совершенно реально.
Это созданные искусственным интеллектом изображения, видео или аудиоклипы, на которых изображены люди или события, которых никогда не было.
Значит ли это, что они похожи на традиционные редакционные?
Не совсем.
Никогда больше не беспокойтесь о том, что ИИ обнаружит ваши сообщения. Undetectable AI Мы можем помочь вам:
- Сделайте так, чтобы ваши записи с помощью искусственного интеллекта появились человекоподобный.
- Байпас все основные инструменты обнаружения ИИ одним щелчком мыши.
- Используйте AI безопасно и уверенно в школе и на работе.
- Традиционное редактирование Это то, чем видеоредакторы занимаются уже несколько десятилетий. Это нарезка, склейка, цветокоррекция и добавление визуальных эффектов вручную. При этом используются такие программные инструменты, как Photoshop или Premiere Pro.
- Глубокие подделки автоматизируют этот процесс. Они используют модели искусственного интеллекта, которые могут изучать тысячи изображений лица человека, а затем генерировать новые, реалистичные движения или выражения, которые никогда не были записаны.
Например:
В глубокой подделке ИИ может поменять лицо одного актера на другое, подобрать каждое моргание и выражение лица и даже заставить его произнести слова, которые он никогда не говорил.
Прежде чем мы узнаем, как работает эта технология deepfake, давайте посмотрим, с чего все началось.
Слово "глубокая подделка" получается из комбинации "глубокое обучение" и "Подделка".
Впервые она появилась в 2017 году, когда Пользователь Reddit создал сообщество для обмена видеороликами, созданными искусственным интеллектом.
Вскоре после этого такие инструменты с открытым исходным кодом, как DeepFaceLab, FakeApp и ZAO, позволили практически любому человеку создавать реалистичные подделки за считанные минуты.
Сегодня только DeepFaceLab обрабатывает более 95% всех поддельных видео в Интернете. И для этого больше не нужен высококлассный компьютер или опыт кодирования.
С помощью короткого голосового клипа и нескольких долларов каждый может выдать себя за другого человека в Интернете.
Теперь перейдем к вопросу "как работает технология DeepFake?".
Технология Deepfake опирается на две ключевые модели искусственного интеллекта: Генеративные адверсарные сети (GAN) и вариативные автокодировщики (VAE).
- GANs Работает как цифровое противостояние. Один ИИ (генератор) пытается создать фальшивый контент, а другой (дискриминатор) - поймать его. С каждым раундом оба совершенствуются, пока подделку не становится практически невозможно обнаружить.
- VAEs, с другой стороны, они скорее похожи на внимательных студентов, изучающих реальность. Они изучают модели, освещение и детали лица реальных людей, сжимая и восстанавливая изображения снова и снова. Чем больше они практикуются, тем естественнее выглядят их воссозданные лица.
VAE выступают в качестве основы. Они учат систему тому, как выглядят, двигаются и реагируют на свет реальные лица.
Как только это понимание достигнуто, GAN совершенствует полученный результат. Они увеличивают резкость деталей, сглаживают движения и совершенствуют выражения, пока каждый кадр не покажется убедительно реальным.
Общие форматы: Видео, аудио, изображения и текст
Технология Deepfake не ограничивается видео. Они могут существовать практически в любом формате, который мы используем в Интернете.
ИИ может манипулировать звуком, изображением и даже написанными словами, создавая синтетические версии реальности.
Давайте разберемся, как используется каждый из этих форматов.
| Формат | Описание | Пример | Источники |
| Видео | Генерируемые искусственным интеллектом видеоролики, в которых поддельные визуальные и звуковые эффекты смешиваются с помощью замены лиц или передачи исполнения. | В 2024 году мошенники выдавали себя за руководителя компании Arup во время видеозвонка в прямом эфире, используя подделки, чтобы украсть $25,6 млн. | Источник |
| Аудио (клонирование голоса) | ИИ клонирует голос человека, используя короткие образцы, чтобы заставить его говорить то, что он никогда не говорил. | В 2024 году клонированный голос генерального директора LastPass был использован в WhatsApp для мошенничества с сотрудником, что стало частью всплеска атак с подделкой голоса 680%. | Источник |
| Изображения | Однокадровые поддельные изображения, используемые для распространения дезинформации или манипулирования рынками. | В 2023 году фотография фальшивого взрыва в Пентагоне стала вирусной и на короткое время вызвала падение индекса S&P 500. | Source |
| Текст | Написанные ИИ фальшивые новости, пропаганда или сообщения, призванные обмануть или манипулировать. | В сети распространились фальшивые политические посты и сфабрикованные финансовые анализы, созданные с помощью инструментов искусственного интеллекта. |
Клонирование голоса - самый опасный из всех форматов, потому что он доступен и прост в создании.
Технологии глубоких подделок видео тоже угрожают, но для них по-прежнему нужны мощные компьютеры и длительное время обработки.
Фальшивый голос можно создать всего за несколько минут, иногда используя лишь 60-секундный аудиоклип.
Эти клонированные голоса уже используются в телефонных аферах, поддельных звонках руководителей и мошенничестве в колл-центрах.
Но на этом дело не заканчивается. Технология Deepfake быстро развивается, и два новых формата уже создают проблемы.
- Подделка цифровых документов
Теперь искусственный интеллект может создавать или изменять официальные документы, такие как паспорта, удостоверения личности и даже финансовые отчеты.
Только в 2024 году случаи Подделка цифровых документов 244%На них приходится более половины всех случаев мошенничества с документами в мире.
Многие из этих атак направлены на национальные системы идентификации, такие как индийский Tax ID и пакистанская National Identity Card.
- Подмена биометрических данных (обход KYC)
А еще есть подделка биометрических данных. Глубокие подделки, сделанные для того, чтобы обмануть системы проверки лица или голоса.
Подумайте о проверке личности, которая используется при регистрации в банке или при входе в корпорацию.
Для обхода этих систем злоумышленники теперь используют искусственные лица или голоса, и такие нападения прыгнул 704% в 2023 году. Вот почему простые "Проверки на живучесть" уже недостаточно.
Возвышение технологии глубокой подделки
Давайте увеличим масштаб данных.
| Метрика | 2023 | Прогноз на 2025-27 гг. | Ключевой момент |
| Распространение файлов Deepfake | 500,000 | 8 миллионов | Взрывной рост 900% |
| Попытки мошенничества, связанные с Deepfake | Базовый уровень | +3,000% г/г (2023) | Организованная, крупномасштабная эксплуатация |
| Средние потери бизнеса на один инцидент | - | ~$500,000 | Серьезный финансовый риск |
| Потери от мошенничества, управляемого искусственным интеллектом (США) | $12.3B | $40B (к 2027 году) | 32% ежегодное увеличение |
| Точность обнаружения людей | - | 24.5% | Ручная проверка больше не является надежной |
Для борьбы с глубокими подделками нам нужна технология, которая учится так же быстро, как и подделки. И одним из самых надежных инструментов для обнаружения фальшивок на сегодняшний день является TruthScan.
Если вы не знаете о ней, то это платформа для обнаружения глубоких подделок в режиме реального времени, созданная для масштабирования.
Он использует Генеративные адверсарные сети (GAN) и Зрительно-языковые модели (ЗЯМ) выявлять мельчайшие несоответствия в видео, аудио и тексте.
Несколько тестов показали, что TruthScan достигает точности до 98%по сравнению с примерно 70% в старых криминалистических инструментах.
Он проводит непрерывные проверки по всем цифровым каналам. Это означает, что организации могут обнаружить подделку до того, как она нанесет ущерб, а не после.
От развлечений и мемов до серьезных угроз
Технология Deepfake начиналась как развлечение.
Как мы уже упоминали выше, пользователи Reddit меняли лица местами, создавали мемы и улучшали сцены из фильмов.
Голливуд даже использовал его для цифрового обезжиривания и постпродакшн-магии. Но этот легкомысленный этап длился недолго.
В 2017 году появилось первое крупное злоупотребление. Это был порнография без согласия.
С 2018 по 2022 год технология Deepfake превратилась из безобидной забавы в серьезный инструмент для манипуляций и преступлений.
Ранние примеры включают в себя фейковое видео с президентом Габона в 2018 году, что вызвало политические беспорядки.
К 2023 году, когда появились такие мощные инструменты, как Midjourney 5.1 и DALL-E 2, создание фейков стало легким и опасным.
Затем наступило время, когда жертвами стали не только публичные личности. Повседневные люди теперь сталкиваются с глубокими подделками, используемыми для преследования, шантажа и мести.
Поддельные видеоролики всплывали даже в делах о разводах, при приеме на работу и во внутренних корпоративных спорах.
Случаи политического и корпоративного злоупотребления
Технология Deepfake официально вошла в сферу бизнеса и политики.
Примеры корпоративных злоупотреблений:
В 2024 году мошенники обманули сотрудников компании Arup используя клонирование видео и голоса с помощью deepfake.
Они выдавали себя за руководителей высшего звена в прямом видеоэфире и убеждали сотрудников перевести $25,6 миллиона. Афера сработала, потому что люди доверяли знакомым лицам и голосам на экране.
В том же году хакеры атаковали LastPass клонировав голос генерального директора в WhatsApp.
Они использовали его, чтобы заставить сотрудника принять срочные меры в нерабочее время.
Такие виды мошенничества становятся все более распространенными, потому что преступники могут легко найти публичные записи, например интервью или выступлений, чтобы скопировать чей-то голос или лицо.
Это означает, что любой руководитель, появившийся в сети, может стать мишенью.
Примеры злоупотреблений в политике:
Сайт Всемирный экономический форум назвала дезинформацию, управляемую искусственным интеллектом, одним из главных глобальных рисков 2024 года, в центре которого находятся глубокие подделки.
В августе 2024 года исследователи обнаружили Спамоулавливающая сетьВ социальных сетях действует организация, предположительно связанная с Китаем, которая использовала фейки для дискредитации президента Филиппин.
Подобные тактики уже применялись в военных действиях, например, поддельные видеоролики с Президент Украины Владимир Зеленский казалось, что они сдаются.
Риски и опасности, связанные с подделками
Давайте разберемся, как технология deepfake меняет само представление о том, чему можно доверять.
- Риски для управления и доверия
Если все можно подделать, чему мы можем доверять? Технология Deepfake пошатнула наше доверие к цифровой информации.
Будь то речь политика, ролик новостей или вирусное видео, большинство людей сейчас задаются вопросом, "Это настоящее или сгенерированное искусственным интеллектом?"
Из-за растущих сомнений правительствам, журналистам и институтам становится все труднее поддерживать доверие.
Как мы видели ранее, deepfakes уже использовались для распространения политической дезинформации и даже для подражания государственным деятелям.
- Финансовые и корпоративные катастрофы
В финансовом мире технология deepfake быстро становится проблемой на миллиард долларов.
Мошенники используют клонированные голоса, поддельные видео и синтетические личности, чтобы обмануть сотрудников, инвесторов и целые корпорации.
Мы уже видели, как пародии на руководителей и случаи манипулирования рынком могут потрясти крупные компании: достаточно лишь убедительного видеозвонка или знакомого голоса, говорящего не то, что нужно.
- Технические и социальные уязвимости
Технология глубокой подделки ломает системы, которые мы когда-то считали надежными.
Распознавание лиц и голосовая верификация, которым раньше доверяли для обеспечения безопасности, теперь могут быть обойдены с помощью лиц и голосов, сгенерированных искусственным интеллектом.
Это означает, что даже "доказательство" как фото или видео, не может автоматически вызывать доверие.
Кроме того, риск увеличивает поведение людей. Пожилые люди и активные пользователи социальных сетей чаще верят и делятся фальшивками, что способствует их еще более быстрому распространению.
Как TruthScan защищает организации
TruthScan - это инструмент для обнаружения глубоких подделок, который добавляет слой проверки для самой реальности.
Чем это отличается от традиционных систем?
Традиционные системы глубокого обнаружения подделок анализируют только визуальные или аудиоизображения, но TruthScan использует мультимодальную проверку.
Что такое мультимодальная проверка?
Это значит, что он в режиме реального времени перепроверяет видео, аудио, текст и метаданные, выявляя несоответствия, которые не видят человеческие глаза и устаревшие системы.
- Это проверяет подлинность источника до того, как контент будет опубликован или распространен. Это гарантирует, что бренды, руководители и учреждения не будут неосознанно усиливать манипуляции в СМИ.
- Это Укрепляет проверку личности против клонирования голоса и попыток подмены лица, обнаруживая синтетические отпечатки пальцев, невидимые невооруженным глазом.
- Это защищает организационное доверие Сохраняя подлинность контента, каждое проверенное видео или документ имеют непрерывную цепочку подлинности.
В мире, где сама истина подвергается нападкам, инструмент TruthScan для глубокого обнаружения фальшивок выявляет подделки и восстанавливает доверие к тому, что реально.
Как распознать фальшивки: Лучшие методы выявления фальшивых СМИ
Обнаружение технологии deepfake требует трехслойной защиты, включающей человеческий анализ, криминалистическую экспертизу и адаптивное обнаружение ИИ.
- Ручные способы обнаружения подделок
Подготовленные рецензенты могут правильно выявление высококачественных подделок только 24.5% времени.
Традиционные признаки, такие как несоответствующее освещение, неестественные тени или несинхронные движения губ, стали ненадежными.
Современные GAN сглаживают эти недостатки, а после сжатия видео (например, в социальных сетях) эти незначительные нюансы полностью исчезают.
- Технические и аналитические подходы
Этот метод более надежен, чем ручное рецензирование, но требует больших вычислительных затрат.
Давайте разберемся, как работают эти подходы:
Она начинается с методы криминалистического анализа что является основой технического обнаружения подделок.
Эти инструменты разбивают мультимедиа на микроскопические детали, чтобы увидеть несоответствия, невидимые для человека.
Например:
- Покадровый анализ расчленяет видео на отдельные изображения, что помогает выявить неестественные детали, такие как неравномерное освещение или несовпадающие движения лица.
Затем наступает Анализ уровня ошибок (ELA), который обращает процесс редактирования вспять, выделяя различия в сжатии пикселей. Это верный признак манипуляций.
По мере того как мы продвигаемся все глубже, пространственно-временная когерентность Методы анализируют, как голос, жесты и мимика согласуются во времени. Даже незначительная задержка между движением губ и звуком может выдать синтетическое происхождение.
Но, несмотря на мощь этих методов, они также требовательны к ресурсам.
Масштабная обработка тысяч видеороликов кадр за кадром нецелесообразна, особенно когда ежедневно загружаются миллионы новых медиафайлов.
Технологии глубоких подделок развиваются благодаря тому, как они создаются. Каждый раз, когда детектор фальшивок совершенствуется, генератор фальшивок ("противник") учится на нем и добивается еще более убедительных результатов.
Этот постоянный обмен мнениями известен как "петля противника". Это означает, что статические системы обнаружения подделок устаревают в течение нескольких месяцев.
Единственная надежная защита - это ИИ, который обучается в режиме реального времени, используя нейронные сети, чтобы постоянно обновлять себя по мере появления новых методов глубокой подделки.
- Использование инструментов обнаружения искусственного интеллекта TruthScan
Все рассмотренные выше методы еще не настолько совершенны, чтобы точно обнаружить технологию deepfake. Скорость, масштаб и сложность этих атак требуют специализированных, адаптивных систем ИИ, созданных специально для этого развивающегося поля боя.
Именно здесь TruthScan приходит. TruthScan специально разработан для защиты реального мира.
- Его Система обучения на основе искусственного интеллекта никогда не прекращает обучение, ежедневно изучает новые типы технологий глубокой подделки и автоматически обновляется. Это означает, что он может обнаружить даже самые продвинутые "нулевой день" глубокие подделки, которые никто не видел раньше, без необходимости переучивания людей.
- Он также работает в режиме реального времени по всем основным каналам связи от видеозвонков и колл-центров до цифровых медиаплатформ. TruthScan не просто анализирует что-то одно. Он проверяет видео, аудио и текст вместе, чтобы убедиться, что все соответствует друг другу.
Вот как он защищает различные типы организаций:
- Финансовые институты: TruthScan ловит фальшивые голоса в звонках в службу поддержки, блокирует поддельные технологические идентификаторы при проверке KYC (число которых быстро растет) и не позволяет поддельным руководителям утверждать мошеннические электронные переводы.
- Предприятия: Это позволяет поддерживать реальную внутреннюю коммуникацию. Он выявляет поддельные носители, которые могут быть использованы для шантажа, дезинформации или нанесения ущерба бренду. Она также может анализировать старые записи коммуникаций, чтобы обнаружить шаблоны синтетического контента, обеспечивая долгосрочную безопасность.
- Правительство и государственный сектор: TruthScan проверяет носители, используемые в расследованиях и публичных объявлениях, защищая от поддельных политических видео или манипулируемых заявлений, которые могут подорвать доверие общества или национальную безопасность.
TruthScan - это инструмент для обнаружения глубоких подделок, который обеспечивает организациям скорость, точность и адаптивность, необходимые для того, чтобы оставаться впереди.
Попробуйте наш детектор искусственного интеллекта и Humanizer прямо в виджете ниже!
Заключение
Технология Deepfake начиналась как умный эксперимент. Это был способ поместить лицо Николаса Кейджа на все подряд.
Но теперь она громит заседания советов директоров, избирательные кампании и банковские счета. И шутки закончились.
То, что когда-то было "Безобидное развлечение" на Reddit превратилась в машину для мошенничества на миллиарды долларов.
Что самое страшное?
Большинство людей до сих пор не могут определить, что является настоящим. Даже эксперты распознают качественные подделки лишь в четверти случаев. Грань между "видеть" и "верить" официально размыта.
А инструменты для обнаружения фейков, на которые мы когда-то возлагали большие надежды, уже на шаг позади.
Подделки постоянно учатся, адаптируются и совершенствуются.
Именно поэтому будущее цифровой обороны зависит от ИИ, который борется с ИИ.
Инструмент для обнаружения глубоких подделок, например TruthScan Адаптивные системы, которые развиваются в реальном времени и обнаруживают то, что не под силу человеку.
В мире, где каждый может "сказать" или "показаться" кем угодно, правда не умерла, ей просто нужна более надежная защита.
Потому что следующее вирусное видео может оказаться не просто фальшивой новостью... оно может оказаться фальшивым вами.