Deepfake Teknolojisi Nedir? Tehlikeler ve Tespit

98 saniye. 

Birinin sesini klonlamak, ikna edici bir deepfake video oluşturmak ve kurumsal bir banka hesabını boşaltmak için 2025'te gereken tek şey bu. 

Deepfake teknolojisi eskiden Hollywood düzeyinde bir stüdyoydu ve aylar süren çalışmalar artık sabah kahve molamızdan daha hızlı gerçekleşiyor.

2025 yılında, deepfake teknolojisi korkunç bir dönüm noktasına ulaştı.

Bitti 8 milyon sentetik medya dosyası iki yıl önce sadece 500.000 iken şu anda internette dolaşıyor. 

Ve mali bedelden başlamayalım bile.

Şirketler ortalama olarak Deepfake olayı başına $500,000yapay zeka kaynaklı dolandırıcılığın 2027'ye kadar ABD'li işletmelere maliyeti $40 milyar. 

Daha da endişe verici olanı... insan yorumcular yalnızca yüksek kaliteli deepfake teknolojisi videolarını tespit edebiliyor Zamanın 24,5%'si. 

Bu, 3/4 sahteciliğin fark edilmeden geçtiği anlamına gelir.

2025'e hoş geldiniz. Günümüzde deepfake teknolojisi siber suçlardaki en sofistike silah haline gelmiştir. 

Bu blogda deepfake teknolojisinin nasıl çalıştığını, 2025 yılında ortaya çıkacak yeni formatları ve geleneksel tespit yöntemlerinin neden artık yeterli olmadığını inceleyeceğiz. 

Ayrıca, yapay zeka destekli savunma sistemlerinin kuruluşların savaşmasına nasıl yardımcı olduğunu ve çok daha fazlasını göreceksiniz.

Hadi başlayalım. 

---

Önemli Çıkarımlar

• Deepfake'ler Reddit'te zararsız bir eğlence olarak başladı ancak büyük ölçekli dolandırıcılık, siyasi manipülasyon ve kurumsal sahtekarlık araçlarına dönüştü.

• Mevcut deepfake teknolojisi formatları arasında yüz değiştirme, ses klonlama, dudak senkronizasyonu ve tüm vücut canlandırmaları yer almaktadır.

• Ortaya çıkan formatlar arasında yapay zeka tarafından üretilen belge sahteciliği ve kimlik ve ses doğrulama sistemlerini atlatmak için biyometrik sahtecilik yer alıyor.

• Deepfake teknolojisi finansal dolandırıcılık, yönetici taklidi, siyasi dezenformasyon ve kişisel şantajda kullanılabilir.

• Manuel tespit veya adli tıp araçları gibi geleneksel deepfake tespit yöntemleri artık modern, gerçek zamanlı deepfake'lere karşı etkili değildir.

• Yalnızca TruthScan gibi uyarlanabilir, yapay zeka destekli sistemler sıfırıncı gün sahtekarlıklarını tespit edebilir ve video, ses ve metin genelinde gerçek zamanlı koruma sunar.

---

Deepfake Teknolojisi Nedir?

Deepfake teknolojisi, gerçek olmayan ancak tamamen gerçek gibi görünen ve ses çıkaran bir şey yaratmak anlamına gelir.

Bunlar, hiç olmamış kişileri veya olayları gösteren yapay zeka tarafından oluşturulmuş görüntüler, videolar veya ses klipleridir.

Yani bu, geleneksel kurgu gibi oldukları anlamına mı geliyor?
Pek sayılmaz. 

• Geleneksel düzenleme video editörlerinin onlarca yıldır yaptığı şeydir. Manuel olarak kesme, birleştirme, renk düzeltme ve görsel efektler eklemeyi içerir. Photoshop veya Premiere Pro gibi yazılım araçlarını kullanır. 

• Deepfakes bu süreci otomatikleştiriyor. Bir kişinin yüzünün binlerce görüntüsünü inceleyebilen ve daha sonra hiç kaydedilmemiş yeni, gerçekçi hareketler veya ifadeler üretebilen yapay zeka modelleri kullanıyorlar.

Örneğin:

Bir deepfake'te, yapay zeka bir aktörün yüzünü diğerininkiyle değiştirebilir, her göz kırpışını ve ifadeyi eşleştirebilir ve hatta onlara hiç söylemedikleri kelimeleri söyletebilir.

Şimdi, bu deepfake teknolojisinin nasıl çalıştığına geçmeden önce, her şeyin nerede başladığına bakalım.

Kelime "deepfake" birleştirilmesinden gelir "derin öğrenme" ve "Sahte."

İlk olarak 2017 yılında, bir Reddit kullanıcısı bir topluluk oluşturdu yapay zeka tarafından oluşturulan videoları paylaşmak için.

Kısa süre sonra DeepFaceLab, FakeApp ve ZAO gibi açık kaynaklı araçlar neredeyse herkesin dakikalar içinde gerçekçi deepfake'ler yaratmasını mümkün kıldı.

Bugün DeepFaceLab tek başına internetteki tüm deepfake videoların 95%'sinden fazlasına güç sağlıyor. Ve artık üst düzey bir bilgisayar ya da kodlama uzmanlığı gerektirmiyor.

Sadece kısa bir ses klibi ve birkaç dolar ile herkes internette başka bir kişinin kimliğine bürünebilir.

Şimdi "DeepFake teknolojisi nasıl çalışıyor?" sorusuna gelelim.

Deepfake teknolojisi iki temel yapay zeka modeline dayanmaktadır: Generative Adversarial Networks (GANs) ve Variational Autoencoders (VAEs).

• GAN'lar dijital bir yüzleşme gibi çalışır. Bir yapay zeka (üretici) sahte içerik yaratmaya çalışırken, diğeri (ayırt edici) bunu yakalamaya çalışır. Her turda, her ikisi de sahteyi tespit etmek neredeyse imkansız hale gelene kadar gelişir.

• VAE'ler, Öte yandan, daha çok gerçekliğin dikkatli öğrencileri gibidirler. Görüntüleri tekrar tekrar sıkıştırıp yeniden yapılandırarak gerçek insanların desenlerini, ışıklarını ve yüz ayrıntılarını öğrenirler. Ne kadar çok pratik yaparlarsa, yeniden yarattıkları yüzler o kadar doğal görünür. 

VAE'ler temel görevi görür. Sisteme gerçek yüzlerin nasıl göründüğünü, hareket ettiğini ve ışığa nasıl tepki verdiğini öğretirler.

Bu anlayış oluşturulduktan sonra, GAN'lar çıktıyı rafine eder. Her kare inandırıcı bir şekilde gerçek görünene kadar ayrıntıları keskinleştirir, hareketi yumuşatır ve ifadeleri mükemmelleştirir.

Yaygın Formatlar: Video, Ses, Görüntü ve Metin

Deepfake teknolojisi sadece videolarla sınırlı değil. Çevrimiçi olarak kullandığımız neredeyse her formatta var olabilirler. 

Yapay zeka, gerçekliğin sentetik versiyonlarını yaratmak için sesi, görselleri ve hatta yazılı kelimeleri manipüle edebilir.

Her bir formatın nasıl kullanıldığını inceleyelim.

Biçim	Açıklama	Örnek	Kaynaklar
Video	Yüz değiştirme veya performans aktarımı yoluyla sahte görselleri ve sesleri karıştıran yapay zeka tarafından oluşturulmuş videolar.	2024 yılında dolandırıcılar canlı bir video görüşmesinde Arup yöneticisi kılığına girerek deepfake kullanarak $25.6M çaldı.	Kaynak
Ses (Ses Klonlama)	Yapay zeka, kısa örnekler kullanarak bir kişinin sesini klonlar ve ona hiç söylemediği şeyleri söyletir.	2024 yılında, LastPass CEO'sunun klonlanmış bir sesi, sesli deepfake saldırılarındaki 680%'lik artışın bir parçası olarak, bir çalışanı dolandırmak için WhatsApp'ta kullanıldı.	Kaynak
Görüntüler	Yanlış bilgi yaymak veya piyasaları manipüle etmek için kullanılan tek kare sahte görüntüler.	2023'te sahte bir Pentagon patlaması fotoğrafı viral oldu ve kısa süreliğine S&P 500'ün düşmesine neden oldu.	Source
Metin	Yapay zeka tarafından yazılmış sahte haberler, propaganda veya aldatma ya da manipüle etme amaçlı raporlar.	Yapay zeka araçlarıyla oluşturulan sahte siyasi paylaşımlar ve uydurma finansal analizler internette yayıldı.

Ses klonlama tüm formatlar arasında en tehlikeli olanıdır, çünkü erişilebilir ve oluşturulması kolaydır. 

Video deepfake teknolojisi de tehdit ediyor, ancak hala güçlü bilgisayarlara ve uzun işlem sürelerine ihtiyaç duyuyorlar. 

Sahte bir ses, bazen 60 saniyelik bir ses klibinden başka bir şey kullanılmadan sadece birkaç dakika içinde oluşturulabilir. 

Bu klonlanmış sesler halihazırda telefon dolandırıcılıklarında, sahte yönetici aramalarında ve çağrı merkezi dolandırıcılığında kullanılıyor. 

Ama iş burada bitmiyor. Deepfake teknolojisi hızla gelişiyor ve iki yeni format şimdiden sorun yaratmaya başladı.

1. Dijital Belge Sahteciliği

Yapay zeka artık pasaport, kimlik kartı ve hatta mali tablolar gibi resmi belgeleri oluşturabilir veya değiştirebilir.

Yalnızca 2024 yılında dijital belge sahteciliği 244% tarafından artırıldıDünya genelindeki tüm belge sahtekarlıklarının yarısından fazlasını oluşturmaktadır.

Bu saldırıların çoğu Hindistan'ın Vergi Kimliği ve Pakistan'ın Ulusal Kimlik Kartı gibi ulusal kimlik sistemlerini hedef almaktadır.

2. Biyometrik Sahtecilik (KYC Bypass)

Bir de biyometrik sahtecilik var. Yüz veya ses doğrulama sistemlerini kandırmak için yapılan derin sahtecilikler.

Banka kayıtları veya kurumsal işe alımlar sırasında kullanılan kimlik kontrollerini düşünün.

Saldırganlar artık bu sistemleri aşmak için sentetik yüzler veya sesler kullanıyor ve bu tür saldırılar 2023'te 704%'ye sıçradı. Bu yüzden basit "canlılık kontrolleri" artık yeterli değil. 

Deepfake Teknolojisinin Yükselişi

Verileri yakınlaştıralım.

Metrik	2023	Öngörülen 2025-27	Anahtar Öngörü
Deepfake dosyaları dolaşımda	500,000	8 milyon	Patlayıcı 900% büyümesi
Deepfake ile ilgili dolandırıcılık girişimleri	Başlangıç Noktası	+3,000% Yıllık (2023)	Organize, büyük ölçekli sömürü
Olay başına ortalama iş kaybı	-	~$500,000	Ciddi finansal risk
Yapay zeka kaynaklı dolandırıcılık kayıpları (ABD)	$12.3B	$40B (2027'ye kadar)	32% yıllık artış
İnsan algılama doğruluğu	-	24.5%	Manuel inceleme artık güvenilir değil

Deepfake'lerle savaşmak için, sahteler kadar hızlı öğrenen bir teknolojiye ihtiyacımız var. Ve günümüzde en güvenilir Deepfake tespit araçlarından biri TruthScan.

Bunu bilmiyorsanız, ölçek için oluşturulmuş gerçek zamanlı bir deepfake algılama platformudur.

Bu kullanır Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar) ve Görme-Dil Modelleri (VLM'ler) video, ses ve metin arasındaki en küçük tutarsızlıkları tespit etmek için.

Çeşitli testler göstermiştir ki TruthScan 98%'ye kadar doğruluğa ulaşıreski adli tıp araçlarıyla yaklaşık 70%'ye kıyasla. 

Dijital kanallarda sürekli kontroller yapar. Bu, kuruluşların derin sahtekarlıkları zarar verdikten sonra değil, zarar vermeden önce tespit edebilecekleri anlamına gelir.

Eğlence ve Memlerden Ciddi Tehditlere

Deepfake teknolojisi eğlence olarak başladı.

Yukarıda da belirttiğimiz gibi, reddit kullanıcıları gülmek için yüzleri değiştiriyor, memler yaratıyor ve film sahnelerini geliştiriyorlardı. 

Hollywood bunu dijital yaşlandırma ve post prodüksiyon sihri için bile kullandı. Ancak bu neşeli dönem uzun sürmedi. 

2017 yılında ilk büyük kötüye kullanım ortaya çıktı. Bu bir rıza dışı deepfake pornografi. 

Deepfake teknolojisi 2018'den 2022'ye kadar zararsız bir eğlenceden manipülasyon ve suç için ciddi bir araca dönüştü. 

İlk örnekler arasında Gabon Cumhurbaşkanı'nın deepfake videosu 2018'de siyasi huzursuzluğu tetikledi.

2023 yılına gelindiğinde, Midjourney 5.1 ve DALL-E 2 gibi güçlü araçlarla deepfake oluşturma zahmetsiz ve tehlikeli hale geldi.

Sonra zaman geldi, artık sadece tanınmış kişiler hedef alınmıyor. Artık sıradan insanlar da taciz, şantaj ve intikam amacıyla kullanılan deepfake'lerle karşı karşıya. 

Sahte videolar boşanma davalarında, iş başvurularında ve şirket içi anlaşmazlıklarda bile ortaya çıkmıştır.

Siyasi ve Kurumsal Kötüye Kullanım Vakaları

Deepfake teknolojisi iş ve siyaset dünyasına resmen giriş yaptı. 

Kurumsal Kötüye Kullanım Örnekleri:

2024 yılında, dolandırıcılar Arup deepfake video ve ses klonlama kullanarak.

Canlı bir video görüşmesinde üst düzey yöneticiler gibi davrandılar ve personeli $25.6 milyon transfer etmeye ikna ettiler. Dolandırıcılık işe yaradı çünkü insanlar ekrandaki tanıdık yüz ve sese güvendi.

Aynı yıl, bilgisayar korsanları LastPass WhatsApp'ta CEO'nun sesini klonlayarak.

Bunu, mesai saatleri dışında acil bir eylemde bulunması için bir çalışana baskı yapmak amacıyla kullandılar.

Bu tür dolandırıcılıklar yaygınlaşıyor çünkü suçlular, birinin sesini veya yüzünü kopyalamak için röportajlar veya konuşmalar gibi halka açık kayıtları kolayca bulabiliyor.

Bu, internette görünen herhangi bir yöneticinin hedef haline gelebileceği anlamına gelir.

Siyasi Kötüye Kullanım Örnekleri:

Bu Dünya Ekonomik Forumu yapay zeka güdümlü dezenformasyonu 2024'ün en önemli küresel risklerinden biri olarak tanımladı.

Ağustos 2024'te, araştırmacılar Spamouflage AğıFilipinler Devlet Başkanı'nı itibarsızlaştırmak için deepfake'ler kullanan ve Çin ile bağlantılı olduğuna inanılan bir sosyal medya operasyonu.

Benzer taktikler savaşta da görülmüştür, örneğin sahte videolar Ukrayna Devlet Başkanı Volodymyr Zelenskyy teslim olmuş gibi görünüyor.

Deepfakes'in Riskleri ve Tehlikeleri

Deepfake teknolojisinin neye güvenebileceğimiz fikrini nasıl değiştirdiğini inceleyelim.

1. Yönetişim ve Güvene Yönelik Riskler

Her şeyin sahtesi yapılabiliyorsa, neye güvenebiliriz? Deepfake teknolojisi dijital bilgiye olan güvenimizi sarstı.

İster bir politikacının konuşması, ister bir son dakika haberi ya da viral bir video olsun, artık çoğu insan merak ediyor, "Bu gerçek mi yoksa yapay zeka tarafından mı üretildi?" 

Artan bu şüphe, hükümetlerin, gazetecilerin ve kurumların güvenilirliklerini korumalarını zorlaştırıyor.

Daha önce gördüğümüz gibi, deepfake'ler siyasi yanlış bilgi yaymak ve hatta kamu görevlilerini taklit etmek için zaten kullanıldı.

2. Finansal ve Kurumsal Felaketler

Finans dünyasında deepfake teknolojisi hızla milyar dolarlık bir sorun haline geliyor.

Dolandırıcılar artık çalışanları, yatırımcıları ve tüm şirketleri kandırmak için klonlanmış sesler, sahte videolar ve sentetik kimlikler kullanıyor. 

Yönetici taklitlerinin ve piyasa manipülasyonu olaylarının büyük şirketleri nasıl sarsabildiğini gördük, tek gereken ikna edici bir görüntülü arama veya tanıdık bir sesin yanlış bir şey söylemesi.

3. Teknik ve Sosyal Zafiyetler

Deepfake teknolojisi, bir zamanlar kusursuz olduğunu düşündüğümüz sistemleri kırıyor.

Bir zamanlar güvenlik için güvenilen yüz tanıma ve ses doğrulama, artık yapay zeka tarafından üretilen yüzler ve seslerle atlanabiliyor.

Bu da demek oluyor ki "kanıt" bir fotoğraf veya video gibi otomatik olarak güvenilir olamaz. 

Bunun da ötesinde, insan davranışları da riski artırmaktadır. Yaşlı insanların ve yoğun sosyal medya kullanıcılarının deepfake'lere inanma ve paylaşma olasılığı daha yüksektir, bu da onların daha da hızlı yayılmasına yardımcı olur. 

TruthScan Kuruluşları Nasıl Korur?

TruthScan, gerçekliğin kendisi için bir doğrulama katmanı ekleyen bir deepfake tespit aracıdır. 

Bunun geleneksel sistemlerden farkı nedir? 

Geleneksel deepfake tespit sistemleri yalnızca görselleri veya sesleri analiz eder, ancak TruthScan çok modlu doğrulama kullanır. 

Çok modlu doğrulama nedir? 

Bu, insan gözünün ve eski sistemlerin gözden kaçırdığı tutarsızlıkları tespit etmek için video, ses, metin ve meta verileri gerçek zamanlı olarak çapraz kontrol ettiği anlamına gelir.

• Bu kaynağın gerçekliğini doğrular içerik yayınlanmadan veya paylaşılmadan önce. Markaların, yöneticilerin ve kurumların farkında olmadan manipüle edilmiş medyayı güçlendirmemelerini sağlar.
  
• Bu kimlik doğrulamasını güçlendirir Çıplak gözle görülemeyen sentetik parmak izlerini tespit ederek ses klonlama ve yüz değiştirme girişimlerine karşı.
  
• Bu kurumsal güveni korur İçerik kaynağını koruyarak, doğrulanmış her video veya belge kesintisiz bir özgünlük zinciri taşır.

Gerçeğin kendisinin saldırı altında olduğu bir dünyada, TruthScan deepfake tespit aracı sahteyi tespit eder ve gerçek olana olan güveni geri kazandırır.

Deepfakes Nasıl Tespit Edilir? Sahte Medyayı Tespit Etmek için En İyi Yöntemler

Deepfake teknolojisini tespit etmek için insan incelemesi, adli analiz ve uyarlanabilir yapay zeka tespiti gibi üç katmanlı bir savunma gerekir.

• Derin Sahtekarlıkları Tespit Etmenin Manuel Yolları

Eğitimli bir hakem doğru bir şekilde sadece 24.5% yüksek kaliteli derin sahtecilikleri tanımlayın zamanın.

Uyumsuz ışıklandırma, doğal olmayan gölgeler veya senkronize olmayan dudak hareketleri gibi geleneksel işaretler artık güvenilmez hale gelmiştir. 

Modern GAN'lar bu kusurları düzeltir ve video sıkıştırıldığında (sosyal medyada olduğu gibi), bu küçük ipuçları tamamen kaybolur.

• Teknik ve Analitik Yaklaşımlar

Bu yöntem manuel incelemeden daha güvenilirdir, ancak ağır bir hesaplama maliyeti vardır. 

Bu yaklaşımların nasıl çalıştığını anlayalım:

Şununla başlıyor adli̇ anali̇z tekni̇kleri̇ Bu da teknik deepfake tespitinin temelidir.

Bu araçlar, insanlar tarafından görülemeyen tutarsızlıkları görmek için medyayı mikroskobik ayrıntılara ayırır. 

Mesela:

• Kare kare analiz, videoları tek tek görüntülere ayırarak düzensiz aydınlatma veya uyumsuz yüz hareketleri gibi doğal olmayan desenlerin belirlenmesine yardımcı olur. 

Sonra da Hata Seviyesi Analizi (ELA)piksel sıkıştırmasındaki farklılıkları vurgulayarak düzenleme sürecini tersine çevirir. Bu, manipülasyonun açık bir işaretidir. 

Daha derine indiğimizde, uzamsal-zamansal tutarlılık yöntemleri sesin, jestlerin ve yüz ifadelerinin zaman içinde nasıl hizalandığını analiz eder. Dudak hareketi ve ses arasındaki küçük bir gecikme bile sentetik bir kökene ihanet edebilir.

Ancak bu yöntemler güçlü olmakla birlikte aynı zamanda kaynaklara da açtır.

Binlerce videoyu kare kare işlemek, özellikle de her gün milyonlarca yeni medya dosyası yüklenirken, büyük ölçekte pratik değildir. 

Deepfake teknolojisi, bunun nasıl yapıldığından dolayı gelişmektedir. Bir deepfake dedektörü her geliştiğinde, sahte jeneratör ("hasım") ondan öğrenir ve daha da ikna edici sonuçlar üretir. 

Bu sürekli ileri geri hareket, düşmanca döngü olarak bilinir. Bu, statik deepfake tespit sistemlerinin aylar içinde modasının geçtiği anlamına gelir. 

Sürdürülebilir tek savunma, yeni deepfake teknikleri ortaya çıktıkça kendini sürekli güncellemek için sinir ağlarını kullanarak gerçek zamanlı öğrenen yapay zekadır. 

• TruthScan Yapay Zeka Tespit Araçlarını Kullanma

Yukarıda gördüğümüz tüm yöntemler hala deepfake teknolojisini doğru bir şekilde tespit edecek kadar gelişmiş değil. Bu saldırıların hızı, ölçeği ve karmaşıklığı, özellikle bu gelişen savaş alanı için inşa edilmiş özel, uyarlanabilir yapay zeka sistemleri gerektirmektedir. 

İşte burası TruthScan geliyor. TruthScan gerçek dünya savunması için özel olarak tasarlanmıştır. 

• Onun Yapay zeka destekli öğrenme sistemi Eğitimini asla durdurmaz, her gün yeni deepfake teknolojisi türlerini inceler ve kendini otomatik olarak günceller. Bu da en gelişmiş deepfake teknolojilerini bile tespit edebileceği anlamına geliyor. "sıfır gün" derin sahtekarlıklar, daha önce kimsenin görmediği sahtekarlıklar, insanların onu yeniden eğitmesine gerek kalmadan.

• Ayrıca tüm önemli iletişim kanallarında gerçek zamanlı olarak çalışır görüntülü aramalar ve çağrı merkezlerinden dijital medya platformlarına kadar. TruthScan sadece tek bir şeyi analiz etmez. Video, ses ve metni birlikte kontrol ederek her şeyin aynı hizada olduğundan emin olur. 

İşte farklı kuruluş türlerini nasıl koruduğu:

• Finansal Kurumlar: TruthScan müşteri destek çağrılarındaki sahte sesleri yakalıyor, KYC kontrolleri sırasında deepfake teknoloji kimliklerini engelliyor (ki bu sayı hızla artıyor) ve sahte yöneticilerin hileli banka havalelerini onaylamasını engelliyor.
  
• Şirketler: Kurum içi iletişimi gerçek tutar. Şantaj, yanlış bilgilendirme veya markaya zarar vermek için kullanılabilecek tahrif edilmiş medyayı işaretler. Ayrıca, sentetik içerik kalıplarını tespit etmek için eski iletişim kayıtlarını analiz edebilir ve uzun vadeli güvenlik oluşturabilir.
  
• Devlet ve Kamu Sektörü: TruthScan, soruşturmalarda ve kamu duyurularında kullanılan medyayı doğrulayarak sahte siyasi videolara veya kamu güvenini veya ulusal güvenliği bozabilecek manipüle edilmiş ifadelere karşı koruma sağlar.

TruthScan, kuruluşlara bir adım önde olmak için gereken hızı, doğruluğu ve uyarlanabilirliği sağlayan bir deepfake tespit aracıdır. 

Yapay Zeka Dedektörümüzü ve İnsancıllaştırıcımızı doğrudan aşağıdaki widget'ta deneyin!

Sonuç

Deepfake teknolojisi zekice bir deney olarak başladı. Nicolas Cage'in yüzünü her şeyin üzerine koymanın bir yoluydu. 

Ama şimdi, yönetim kurulu toplantılarını, seçim kampanyalarını ve banka hesaplarını çökertiyor. Ve şaka bitti.

Bir zamanlar "zararsız eğlence" Reddit'te milyar dolarlık bir dolandırıcılık makinesine dönüştü. 

Korkutucu kısmı mı?

Çoğu insan hala neyin gerçek olduğunu anlayamıyor. Uzmanlar bile yüksek kaliteli sahte ürünleri ancak dörtte bir oranında tespit edebiliyor. Görmek ve inanmak arasındaki çizgi resmen bulanıklaştı.

Ve bir zamanlar manipülasyonu yakalamak için güvendiğimiz deepfake tespit araçları şimdiden bir adım geride kaldı. 

Sahteler öğrenmeye, uyum sağlamaya ve gelişmeye devam ediyor.

Bu nedenle dijital savunmanın geleceği, yapay zeka ile savaşan yapay zekaya bağlıdır. 

Deepfake tespit aracı gibi TruthScan gerçek zamanlı olarak evrimleşen ve insanların yapamadıklarını tespit eden uyarlanabilir sistemlere sahiptir.

Herkesin her şeyi "söyleyebildiği" ya da "yapıyor görünebildiği" bir dünyada hakikat ölmemiştir, sadece daha iyi bir güvenliğe ihtiyacı vardır. 

Çünkü bir sonraki viral video sadece sahte bir haber olmayabilir... sahte bir siz de olabilirsiniz.