98 секунд.
Це все, що потрібно у 2025 році, щоб клонувати чийсь голос, створити переконливе фейкове відео та спустошити корпоративний банківський рахунок.
Раніше технологія глибокого підроблення була притаманна студіям голлівудського рівня, а місяці роботи тепер відбуваються швидше, ніж наша ранкова перерва на каву.
У 2025 році технологія глибокого підроблення досягла жахливого рівня.
Прийом. 8 мільйонів синтетичних медіафайлів зараз циркулюють в Інтернеті, порівняно з 500 000 два роки тому.
І давайте навіть не будемо говорити про фінансові втрати.
Компанії втрачають в середньому $500,000 за кожен інцидент з глибоким фейкомз шахрайством, керованим штучним інтелектом, за прогнозами, до коштуватиме американському бізнесу 1 трлн 7 трлн 40 млрд доларів до 2027 року.
Ще більш тривожним є те, що люди-рецензенти можуть виявити лише високоякісні підроблені технологічні відео 24.5% часу.
Це означає, що 3/4 підробок проходять непоміченими.
Ласкаво просимо у 2025 рік. Сьогодні технологія глибокого підроблення стала найбільш витонченою зброєю в кіберзлочинності.
У цьому блозі ми розповімо, як працює технологія deepfake, які нові формати з'являться у 2025 році та чому традиційних методів виявлення вже недостатньо.
Ви також побачите, як системи захисту на основі штучного інтелекту допомагають організаціям давати відсіч, і багато іншого.
Почнемо.
Основні висновки
- Діпфейки починалися як нешкідлива розвага на Reddit, але перетворилися на інструменти для масштабних афер, політичних маніпуляцій та корпоративного шахрайства.
- Сучасні формати глибокого фейку включають підміну облич, клонування голосу, синхронізацію губ і відтворення всього тіла.
- Нові формати включають підробку документів за допомогою штучного інтелекту та підробку біометричних даних для обходу систем ідентифікації особи та голосової верифікації.
- Технологія Deepfake може бути використана у фінансових махінаціях, видаванні себе за керівника, політичній дезінформації та особистому вимаганні.
- Традиційні методи виявлення глибоких підробок, такі як ручне виявлення або криміналістичні інструменти, більше не є ефективними проти сучасних глибоких підробок у режимі реального часу.
- Тільки адаптивні системи зі штучним інтелектом, такі як TruthScan, можуть виявляти глибокі підробки нульового дня, пропонуючи захист відео, аудіо та тексту в режимі реального часу.
Що таке технологія Deepfake?
Технологія Deepfake означає створення чогось, що не є справжнім, але виглядає і звучить абсолютно реально.
Це згенеровані штучним інтелектом зображення, відео або аудіокліпи, які показують людей або події, що ніколи не відбувалися.
Чи означає це, що вони схожі на традиційне редагування?
Не зовсім.
Більше ніколи не турбуйтеся про те, що ШІ виявить ваші тексти. Undetectable AI Може допомогти тобі:
- Зробіть так, щоб ваше письмо з допомогою штучного інтелекту з'являлося на екрані схожий на людину.
- Обхід всі основні інструменти виявлення ШІ лише одним кліком.
- Використання ШІ безпечно і впевнено у школі та на роботі.
- Традиційне редагування це те, чим відеоредактори займаються десятиліттями. Це включає в себе вирізання, склеювання, корекцію кольору та додавання візуальних ефектів вручну. Для цього використовуються такі програмні інструменти, як Photoshop або Premiere Pro.
- Глибокі фейки. автоматизувати цей процес. Вони використовують моделі штучного інтелекту, які можуть вивчати тисячі зображень обличчя людини, а потім генерувати нові, реалістичні рухи або вирази, які ніколи не були записані.
Наприклад:
У глибокій підробці ШІ може поміняти обличчя одного актора на обличчя іншого, зіставити кожне моргання та вираз обличчя і навіть змусити їх вимовити слова, яких вони ніколи не говорили.
Перш ніж ми розберемося, як працює ця технологія глибокого підроблення, давайте подивимося, з чого все почалося.
Слово "глибокий фейк" походить від поєднання "глибоке навчання" і "фальшивка".
Вперше він з'явився у 2017 році, коли Користувач Reddit створив спільноту щоб ділитися відео, згенерованими штучним інтелектом.
Незабаром після цього інструменти з відкритим вихідним кодом, такі як DeepFaceLab, FakeApp і ZAO, дозволили практично будь-кому створювати реалістичні глибокі фейки за лічені хвилини.
Сьогодні лише DeepFaceLab забезпечує роботу понад 95% усіх підроблених відео в Інтернеті. І для цього більше не потрібен потужний комп'ютер або досвід кодування.
Маючи лише короткий голосовий кліп і кілька доларів, будь-хто може видати себе за іншу людину в Інтернеті.
Тепер перейдемо до питання "як працює технологія DeepFake?".
Технологія глибокого підроблення ґрунтується на двох ключових моделях ШІ: Генеративні змагальні мережі (GAN) та варіаційні автокодери (VAE).
- GANs працюють як цифрове протистояння. Один штучний інтелект (генератор) намагається створити фейковий контент, а інший (дискримінатор) намагається його зловити. З кожним раундом обидва вдосконалюються, доки фейк не стане майже неможливо виявити.
- VAE, з іншого боку, більше схожі на ретельних студентів реальності. Вони вивчають патерни, освітлення та деталі обличчя реальних людей, стискаючи та реконструюючи зображення знову і знову. Чим більше вони практикуються, тим природніше виглядають їхні відтворені обличчя.
VAE діють як основа. Вони навчають систему, як виглядають, рухаються та реагують на світло реальні обличчя.
Після того, як це розуміння сформовано, GAN вдосконалює вихідні дані. Вони підвищують чіткість деталей, згладжують рух і вдосконалюють вираз обличчя, щоб кожен кадр виглядав переконливо реальним.
Поширені формати: Відео, аудіо, зображення та текст
Технологія глибокого підроблення не обмежується відео. Вони можуть існувати майже в кожному форматі, який ми використовуємо в Інтернеті.
ШІ може маніпулювати звуком, візуальними образами і навіть написаними словами, створюючи синтетичні версії реальності.
Давайте розберемося, як використовується кожен формат.
| Формат | Опис | Приклад | Джерела |
| Відео | Відео, створені штучним інтелектом, які змішують фальшиві візуальні та звукові ефекти за допомогою заміни облич або передачі виконання. | У 2024 році шахраї видавали себе за керівника Arup під час відеодзвінка в прямому ефірі, використовуючи підробки, щоб викрасти $25.6M. | Джерело |
| Аудіо (клонування голосу) | ШІ клонує голос людини, використовуючи короткі зразки, щоб змусити її говорити те, чого вона ніколи не говорила. | У 2024 році клонований голос генерального директора LastPass був використаний у WhatsApp для шахрайства над співробітником, що стало частиною сплеску 680% атак з використанням голосових підробок. | Джерело |
| Зображення | Однокадрові фейкові зображення використовуються для поширення дезінформації або маніпулювання ринками. | У 2023 році фальшиве фото вибуху в Пентагоні стало вірусним, ненадовго спричинивши падіння індексу S&P 500. | Суrce |
| Текст | Написані штучним інтелектом фейкові новини, пропаганда або повідомлення, призначені для обману або маніпуляцій. | Фальшиві політичні пости та сфабриковані фінансові аналізи, створені за допомогою інструментів штучного інтелекту, поширилися в Інтернеті. |
Клонування голосу - найнебезпечніший з усіх форматів, оскільки він доступний і простий у створенні.
Технології підробки відео також становлять загрозу, але вони все ще потребують потужних комп'ютерів і тривалого часу на обробку.
Фальшивий голос можна створити всього за кілька хвилин, іноді використовуючи не більше ніж 60-секундний аудіокліп.
Ці клоновані голоси вже використовуються в телефонних шахрайствах, фальшивих дзвінках керівників та шахрайстві в кол-центрах.
Але на цьому все не закінчується. Технологія глибоких підробок швидко розвивається, і два нових формати вже створюють проблеми.
- Підробка цифрових документів
Тепер ШІ може створювати або змінювати офіційні документи, такі як паспорти, посвідчення особи, навіть фінансові звіти.
Лише у 2024 році випадки Кількість підробок цифрових документів зросла на 244%що становить понад половину всіх випадків шахрайства з документами у світі.
Багато з цих атак спрямовані на національні системи ідентифікації особи, такі як Tax ID в Індії та Національна ідентифікаційна картка Пакистану.
- Підробка біометричних даних (обхід KYC)
Існує також підробка біометричних даних. Діпфейки, створені для того, щоб обдурити системи розпізнавання обличчя або голосу.
Подумайте про перевірку особи під час реєстрації в банку або корпоративного вступу на роботу.
Зараз зловмисники використовують синтетичні обличчя або голоси, щоб обійти ці системи, і такі атак підскочила на 704% у 2023 році. Ось чому простий "Перевірка на живучість" вже недостатньо.
Зростання технологій глибокого підроблення
Збільшимо масштаб даних.
| Метрика | 2023 | Прогноз на 2025-27 роки | Ключова ідея |
| Підроблені файли в обігу | 500,000 | 8 мільйонів | Вибухове зростання 900% |
| Спроби шахрайства, пов'язані з глибокими підробками | Базовий рівень | +3,000% р/р (2023) | Організована, широкомасштабна експлуатація |
| Середні втрати бізнесу на один інцидент | - | ~$500,000 | Серйозний фінансовий ризик |
| Збитки від шахрайства, спричиненого штучним інтелектом (США) | $12.3B | $40B (до 2027 року) | 32% щорічний приріст |
| Точність виявлення людини | - | 24.5% | Ручний перегляд більше не є надійним |
Щоб боротися з глибокими фейками, нам потрібна технологія, яка навчається так само швидко, як і фейки. І одним із найнадійніших інструментів для виявлення глибоких підробок сьогодні є TruthScan.
Якщо ви не знаєте про це, то це платформа для виявлення глибоких підробок у режимі реального часу, створена для масштабування.
Він використовує Генеративні змагальні мережі (GAN) і Мовні моделі бачення (ММБ) виявляти найменші невідповідності у відео, аудіо та тексті.
Кілька тестів показали, що TruthScan досягає точності до 98%порівняно з приблизно 70% зі старими інструментами для криміналістики.
Він здійснює безперервну перевірку цифрових каналів. Це означає, що організації можуть виявляти глибокі підробки до того, як вони завдадуть шкоди, а не після.
Від розваг і мемів до серйозних загроз
Технологія Deepfake починалася як розвага.
Як ми вже згадували вище, користувачі Reddit міняли обличчя для сміху, створювали меми та покращували сцени з фільмів.
Голлівуд навіть використовував його для цифрового омолодження та постпродукційної магії. Але ця безтурботна фаза тривала недовго.
У 2017 році з'явилося перше серйозне зловживання. Це було несанкціоновану глибоку фальшиву порнографію.
З 2018 по 2022 рік технологія Deepfake перетворилася з нешкідливої забави на серйозний інструмент для маніпуляцій та злочинів.
Ранні приклади включають глибоко підроблене відео з президентом Габону у 2018 році, що спричинило політичні заворушення.
До 2023 року з такими потужними інструментами, як Midjourney 5.1 і DALL-E 2, створення глибоких фейків стало легким і небезпечним.
Згодом настав час, коли мішенню стали не лише публічні особи. Тепер люди щодня стикаються з глибокими фейками, які використовуються для переслідування, шантажу та помсти.
Фальшиві відео з'являються навіть у справах про розлучення, при прийомі на роботу та у внутрішньокорпоративних суперечках.
Випадки політичного та корпоративного зловживання
Технологія глибокого підроблення офіційно увійшла в бізнес і політику.
Приклади корпоративного зловживання:
У 2024 році шахраї ошукали співробітників на Аруп використовуючи глибоке клонування відео та голосу.
Вони видавали себе за топ-менеджерів під час відеодзвінка в прямому ефірі та переконували персонал переказати $25.6 мільйонів. Афера спрацювала, бо люди довіряли знайомому обличчю та голосу на екрані.
Того ж року хакери атакували LastPass шляхом клонування голосу генерального директора у WhatsApp.
Вони використовували його для тиску на працівника, щоб змусити його вжити термінових заходів у неробочий час.
Такі види шахрайства стають все більш поширеними, оскільки злочинці можуть легко знайти публічні записи, такі як інтерв'ю або промови, щоб скопіювати чийсь голос або обличчя.
Це означає, що будь-який керівник, який з'являється в мережі, може стати мішенню.
Приклади політичного зловживання:
У "The Всесвітній економічний форум назвав дезінформацію, керовану штучним інтелектом, одним з головних глобальних ризиків 2024 року, в центрі якого - "глибокі фейки".
У серпні 2024 року дослідники виявили Мережа захисту від спамуоперація в соціальних мережах, яка, як вважають, пов'язана з Китаєм, використовувала глибокі фейки для дискредитації президента Філіппін.
Подібна тактика була помічена у війні, наприклад, фальшиві відео з Президент України Володимир Зеленський здається, що вони здаються.
Ризики та небезпеки фейків
Давайте розберемося, як технологія глибокого підроблення змінює саме уявлення про те, чому ми можемо довіряти.
- Ризики для управління та довіри
Якщо все можна підробити, чому ми можемо довіряти? Технологія глибокого підроблення похитнула нашу довіру до цифрової інформації.
Більшість людей зараз задаються питанням, чи це промова політика, чи екстрений випуск новин, чи вірусне відео, "Це справжнє чи згенероване штучним інтелектом?"
Зростаючі сумніви ускладнюють збереження довіри до урядів, журналістів та інституцій.
Як ми вже бачили раніше, "глибокі фейки" вже використовувалися для поширення політичної дезінформації і навіть для імітації державних службовців.
- Фінансова та корпоративна катастрофа
У фінансовому світі технологія глибокого підроблення швидко стає проблемою на мільярди доларів.
Зараз шахраї використовують клоновані голоси, фальшиві відео та синтетичні особистості, щоб ошукати співробітників, інвесторів та цілі корпорації.
Ми бачили, як інциденти, пов'язані з видаванням себе за керівників та маніпулюванням ринком, можуть похитнути великі компанії - достатньо лише переконливого відеодзвінка або знайомого голосу, який говорить неправду.
- Технічні та соціальні вразливості
Технологія глибокого підроблення зламує системи, які ми колись вважали надійними.
Розпізнавання обличчя та верифікацію голосу, яким колись довіряли для забезпечення безпеки, тепер можна обійти за допомогою згенерованих штучним інтелектом облич та голосів.
Це означає, що навіть "докази" як фото чи відео, не можна автоматично довіряти.
До того ж, людська поведінка збільшує ризик. Люди похилого віку та активні користувачі соціальних мереж більш схильні вірити та поширювати "глибокі фейки", допомагаючи їм поширюватися ще швидше.
Як TruthScan захищає організації
TruthScan - це інструмент глибокого виявлення фейків, який додає рівень перевірки самої реальності.
Чим це відрізняється від традиційних систем?
Традиційні системи виявлення глибоких підробок аналізують лише візуальні або аудіофайли, але TruthScan використовує мультимодальну перевірку.
Що таке мультимодальна перевірка?
Це означає, що він перехресно перевіряє відео, аудіо, текст і метадані в режимі реального часу, щоб виявити невідповідності, які людське око і застарілі системи не помічають.
- Це перевіряє автентичність джерела перед тим, як контент буде опубліковано або поширено. Це гарантує, що бренди, керівники та інституції не будуть несвідомо посилювати маніпуляції в медіа.
- Це посилює перевірку особистих даних проти клонування голосу та спроб підміни облич шляхом виявлення синтетичних відбитків пальців, невидимих неозброєним оком.
- Це захищає довіру до організації зберігаючи походження контенту, тому кожне перевірене відео чи документ має безперервний ланцюжок автентичності.
У світі, де під загрозою сама правда, інструмент глибокого виявлення фейків TruthScan виявляє фейк і відновлює довіру до того, що є справжнім.
Як розпізнати глибокі фейки: Найкращі методи виявлення фейкових медіа
Виявлення технологій глибокого підроблення вимагає трирівневого захисту, такого як людська перевірка, криміналістичний аналіз та адаптивне виявлення штучного інтелекту.
- Ручні способи виявлення глибоких підробок
Підготовлені рецензенти можуть правильно ідентифікувати високоякісні підробки лише 24.5% того часу.
Існують традиційні ознаки, такі як невідповідне освітлення, неприродні тіні або несинхронні рухи губ, які стали ненадійними.
Сучасні GAN згладжують ці недоліки, і коли відео стискається (як у соціальних мережах), ці незначні сигнали повністю зникають.
- Технічний та аналітичний підходи
Цей метод є більш надійним, ніж ручна перевірка, але він пов'язаний з великими обчислювальними витратами.
Давайте розберемося, як ці підходи працюють:
Він починається з методи судово-медичної експертизи що є основою технічного виявлення глибоких фейків.
Ці інструменти розбивають носії на мікроскопічні деталі, щоб побачити невідповідності, невидимі для людини.
Наприклад:
- Покадровий аналіз розбиває відео на окремі зображення, що допомагає виявити неприродні патерни, такі як нерівномірне освітлення або невідповідні рухи обличчя.
Потім приходить Аналіз рівня помилок (ELA)який повертає процес редагування назад, підкреслюючи відмінності у стисненні пікселів. Це явна ознака маніпуляції.
Коли ми просуваємося глибше, просторово-часова узгодженість методи аналізують, як голос, жести та міміка вирівнюються в часі. Навіть незначна затримка між рухом губ і звуком може видати синтетичне походження.
Але хоча ці методи потужні, вони також вимагають багато ресурсів.
Обробка тисяч відео кадр за кадром не є практичною в масштабах, особливо коли щодня завантажуються мільйони нових медіафайлів.
Технологія підробок розвивається через те, як їх виготовляють. Щоразу, коли детектор підробок вдосконалюється, генератор підробок ("супротивник") вчиться на цьому і досягає ще більш переконливих результатів.
Цей постійний рух туди-сюди називається циклом протидії. Це означає, що статичні системи виявлення підробок застарівають протягом декількох місяців.
Єдиний надійний захист - це ШІ, який навчається в режимі реального часу, використовуючи нейронні мережі для постійного оновлення в міру появи нових методів глибокого підроблення.
- Використання інструментів штучного інтелекту TruthScan
Всі методи, які ми розглянули вище, все ще не настільки досконалі, щоб точно виявляти технології глибокого підроблення. Швидкість, масштаб і витонченість цих атак вимагають спеціалізованих, адаптивних систем штучного інтелекту, створених спеціально для цього еволюціонуючого поля бою.
Це там, де TruthScan входить. TruthScan спеціально розроблений для реального захисту.
- Його Система навчання на основі штучного інтелекту ніколи не припиняє тренуватися, щодня вивчає нові типи технологій глибокого підроблення та автоматично оновлюється. Це означає, що він може виявити навіть найсучасніші "нульовий день" глибокі підробки, такі, яких ніхто не бачив раніше, не потребуючи перенавчання людини.
- Це також працює в режимі реального часу по всіх основних каналах зв'язку від відеодзвінків і кол-центрів до цифрових медіаплатформ. TruthScan не аналізує щось одне. Він перевіряє відео, аудіо та текст разом, переконуючись, що все відповідає дійсності.
Ось як він захищає різні типи організацій:
- Фінансові установи: TruthScan виявляє фальшиві голоси під час дзвінків у службу підтримки, блокує підроблені технологічні ідентифікатори під час перевірок KYC (кількість яких стрімко зростає) і запобігає схваленню шахрайських банківських переказів підставними керівниками.
- Підприємства: Це робить внутрішню комунікацію реальною. Вона виявляє фальсифіковані медіа, які можуть бути використані для шантажу, дезінформації або завдання шкоди бренду. Він також може аналізувати старіші записи комунікації, щоб виявити патерни синтетичного контенту, створюючи довгострокову безпеку.
- Уряд та громадський сектор: TruthScan перевіряє медіа, які використовуються в розслідуваннях і публічних заявах, захищаючи від фейкових політичних відео або маніпулятивних заяв, які можуть підірвати суспільну довіру або національну безпеку.
TruthScan - це інструмент глибокого виявлення підробок, який надає організаціям швидкість, точність і адаптивність, необхідні для того, щоб залишатися на крок попереду.
Спробуйте наш ШІ-детектор і гуманізатор прямо у віджеті нижче!
Висновок
Технологія Deepfake починалася як розумний експеримент. Це був спосіб наклеїти обличчя Ніколаса Кейджа на все.
Але тепер він зриває засідання ради директорів, виборчі кампанії та банківські рахунки. Жарти скінчилися.
Те, що колись було "безневинна забава" на Reddit перетворився на машину для шахрайства на мільярди доларів.
Найстрашніше?
Більшість людей досі не можуть відрізнити, що є справжнім. Навіть експерти помічають високоякісні підробки лише у чверті випадків. Межа між тим, що бачити і вірити, офіційно розмита.
А інструменти виявлення глибоких фейків, яким ми колись довіряли для виявлення маніпуляцій, вже на крок відстали.
Підробки продовжують вчитися, адаптуватися та вдосконалюватися.
Ось чому майбутнє цифрової оборони залежить від ШІ, який бореться зі штучним інтелектом.
Інструмент для виявлення глибоких підробок, таких як TruthScan має адаптивні системи, які розвиваються в режимі реального часу і виявляють те, що не може зробити людина.
У світі, де будь-хто може "сказати" або "зробити вигляд", що робить що завгодно, правда не померла, вона просто потребує кращого захисту.
Тому що наступне вірусне відео може бути не просто фейковою новиною... це може бути фейковий ви.