98 秒
这就是 2025 年克隆一个人的声音、制作一个令人信服的深度伪造视频、掏空一个公司银行账户所需要的一切。
深度伪造技术曾经是好莱坞级别的工作室，几个月的工作现在比我们早上喝咖啡的时间还快。
2025 年，深度伪造技术达到了一个可怕的里程碑。
完毕 800 万个合成媒体文件 目前在网上流传的数量仅为 50 万，而两年前仅为 50 万。
更不用说经济损失了。
公司平均损失 $ 每次伪造事件 50 万美元人工智能驱动的欺诈预计将达到 到 2027 年，美国企业将损失 $400 亿美元.
更令人震惊的是......人工审核人员只能检测出高质量的深度伪造技术视频 24.5% 的时间.
这意味着 3/4 的假货会在不知不觉中溜走。
欢迎来到 2025 年。如今，深度伪造技术已成为网络犯罪中最尖端的武器。
在本博客中，我们将分析深度伪造技术的工作原理、2025 年出现的新形式，以及为什么传统的检测方法不再足够。
您还将看到人工智能驱动的防御系统如何帮助企业进行反击等。
让我们开始吧。
主要收获
- 深度伪造最初只是 Reddit 上的一种无伤大雅的娱乐活动，但现在已演变成大规模诈骗、政治操纵和企业欺诈的工具。
- 目前的深度仿真技术形式包括换脸、声音克隆、唇语同步和全身重现。
- 新出现的形式包括人工智能生成的文件伪造和生物识别欺骗，以绕过身份证和语音验证系统。
- Deepfake 技术可用于金融欺诈、高管假冒、政治造谣和个人勒索。
- 传统的深度伪造检测方法（如人工发现或取证工具）已无法有效对付现代的实时深度伪造。
- 只有像 TruthScan 这样的自适应人工智能系统才能检测到零时差深度伪造，提供跨视频、音频和文本的实时保护。
什么是 Deepfake 技术？
Deepfake 技术指的是创造出不真实的东西，但看起来和听起来却完全真实。
这些都是人工智能生成的图像、视频或音频片段，显示的是从未发生过的人或事。
那么，这是否意味着它们与传统编辑一样？
其实不然。
再也不用担心人工智能检测到你的短信了 Undetectable AI 可以帮助您：
- 让人工智能辅助写作显现出来 像人一样
- 旁路 只需点击一下，就能使用所有主要的人工智能检测工具。
- 使用 人工智能 安全地 和 自信地 在学校和工作中。
- 传统编辑 是视频编辑几十年来一直在做的工作。它包括剪切、拼接、校色和手动添加视觉效果。它使用 Photoshop 或 Premiere Pro 等软件工具。
- 深度伪造 将这一过程自动化。他们使用的人工智能模型可以研究成千上万张人物面部图像，然后生成从未被记录下来的新的、逼真的动作或表情。
例如
在深度伪造中，人工智能可以将一个演员的脸换成另一个演员的脸，匹配每一次眨眼和表情，甚至让他们说出从未说过的话。
在了解这种深度伪造技术的工作原理之前，我们先来看看它的起源。
这个词 "deepfake" 来自于将 "深度学习" 和 "假的"
它首次出现在 2017 年，当时一个 Reddit 用户创建了一个社区 分享人工智能生成的视频。
不久之后，DeepFaceLab、FakeApp 和 ZAO 等开源工具让几乎所有人都能在几分钟内制作出逼真的深度伪造产品。
如今，仅 DeepFaceLab 就为超过 95% 的在线深度伪造视频提供了支持。而这不再需要高端计算机或专业编码技术。
只需一段简短的语音片段和几美元，任何人都可以在网上冒充他人。
现在，让我们来谈谈 "DeepFake 技术是如何工作的？
Deepfake 技术依赖于两个关键的人工智能模型：生成式对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）。
- 广域网 就像一场数字对决。一个人工智能（生成器）试图创建虚假内容，而另一个人工智能（鉴别器）则试图抓住它。每进行一轮，两者都会有所提高，直到伪造内容几乎无法被发现为止。
- VAEs、 而另一方面，"图像分析仪 "更像是对现实进行仔细研究的学生。他们通过一遍又一遍地压缩和重建图像，学习真人的形态、光线和面部细节。他们练习得越多，重塑出来的人脸就越自然。
VAE 是基础。它们教会系统真实人脸的外观、动作和对光线的反应。
一旦建立了这种理解，GAN 就会完善输出。它可以锐化细节、平滑动作、完善表情，直到每一帧画面都显得真实可信。
常见格式：视频、音频、图像和文本
深度伪造技术并不局限于视频。它们几乎可以存在于我们在网上使用的所有格式中。
人工智能可以操纵声音、视觉，甚至书面文字，创造出现实的合成版本。
让我们来分析一下每种格式是如何使用的。
| 格式 | 说明 | 示例 | 资料来源 |
| 视频 | 人工智能生成的视频，通过人脸互换或表演转移，将虚假的视觉和音频混合在一起。 | 2024 年，骗子冒充奥雅纳高管进行实时视频通话，利用深度伪造窃取了 $25.6 百万美元。 | 资料来源 |
| 音频（语音克隆） | 人工智能利用简短的样本克隆一个人的声音，让他说出从未说过的话。 | 2024 年，LastPass 首席执行官的克隆语音在 WhatsApp 上被用来诈骗一名员工，这是 680% 语音深度伪造攻击激增的一部分。 | 资料来源 |
| 图片 | 用于传播错误信息或操纵市场的单帧虚假图像。 | 2023 年，一张伪造的五角大楼爆炸照片在网上疯传，导致标准普尔 500 指数短暂下跌。 | 苏rce |
| 文本 | 人工智能编写的假新闻、宣传或旨在欺骗或操纵的报道。 | 用人工智能工具制作的虚假政治帖子和编造的金融分析在网上传播。 |
语音克隆是所有格式中最危险的一种，因为它易于获取和创建。
视频深度伪造技术也很有威胁，但它们仍然需要强大的计算机和较长的处理时间。
只需几分钟就能制作出假声音，有时只需使用 60 秒的音频片段。
这些克隆声音已被用于电话诈骗、假冒高管电话和呼叫中心欺诈。
但问题并不止于此。Deepfake 技术发展迅速，有两种新格式已经造成了麻烦。
- 数字文件伪造
现在，人工智能可以创建或更改官方文件，如护照、身份证甚至财务报表。
仅在 2024 年 244% 数字文档伪造事件大幅上升在全球所有文件欺诈案件中占一半以上。
其中许多攻击针对的是国家身份证系统，如印度的税务身份证和巴基斯坦的国民身份证。
- 生物识别欺骗（KYC 绕过）
还有生物识别欺骗。利用深度伪造来欺骗面部或声音验证系统。
想想在银行注册或企业入职过程中使用的身份检查。
现在，攻击者使用合成面孔或声音来绕过这些系统，而这类 2023 年攻击跳过 704%.这就是为什么简单 "有效性检查" 已经不够了。
深度伪造技术的兴起
让我们放大数据。
| 公制 | 2023 | 预计 2025-27 年 | 主要观点 |
| 流传的 Deepfake 文件 | 500,000 | 800 万 | 爆炸性 900% 增长 |
| 与 Deepfake 相关的欺诈企图 | 基线 | +3,000% 同比（2023 年） | 有组织的大规模开采 |
| 每次事故的平均商业损失 | - | ~$500,000 | 严重的财务风险 |
| 人工智能驱动的欺诈损失（美国） | $12.3B | $40B（2027 年之前） | 32% 年增长率 |
| 人体探测精度 | - | 24.5% | 人工审查不再可靠 |
要打击深度伪造，我们需要能像赝品一样快速学习的技术。当今最可靠的深度假货检测工具之一是 真相扫描.
如果你不知道这个平台，它是一个实时深度伪造检测平台，专为规模化设计。
它使用 生成式对抗网络（GANs） 和 视觉语言模型（VLMs） 以发现视频、音频和文本中最微小的不一致之处。
一些测试表明 TruthScan 精确度高达 98%相比之下，旧版取证工具的数据量大约为 70%。
它可以在数字渠道中进行持续检查。这意味着企业可以在深度伪造造成损害之前而不是之后发现它们。
从娱乐和备忘录到严重威胁
Deepfake 技术始于娱乐。
正如我们上文提到的，reddit 用户通过换脸制造笑料、创造备忘录和增强电影场景。
好莱坞甚至将其用于数字去老化和后期制作魔法。但这一轻松愉快的阶段并没有持续太久。
2017 年，出现了第一次重大滥用。这是一次 非自愿深假色情制品.
从 2018 年到 2022 年，Deepfake 技术从无伤大雅的乐趣变成了操纵和犯罪的严重工具。
早期的例子包括 加蓬总统的深度伪造视频 在 2018 年引发了政治动荡。
到 2023 年，借助 Midjourney 5.1 和 DALL-E 2 等强大的工具，深度伪造变得毫不费力，而且非常危险。
后来，目标不再只是公众人物。现在，普通人也要面对用于骚扰、勒索和报复的深度伪造。
虚假视频甚至出现在离婚案件、求职申请和公司内部纠纷中。
政治和企业滥用案例
深度伪造技术已正式进入商业和政治领域。
公司滥用实例：
2024 年，骗子欺骗了 奥雅纳 使用 deepfake 视频和语音克隆。
他们在实时视频通话中假扮高管，说服员工转账 $2560 万美元。这个骗局之所以成功，是因为人们相信屏幕上熟悉的面孔和声音。
同年，黑客攻击了 LastPass 通过在 WhatsApp 上克隆首席执行官的声音。
他们用它来向一名员工施压，迫使他在下班后采取紧急行动。
这类诈骗越来越常见，因为犯罪分子很容易找到公开录音，如采访或演讲录音，复制某人的声音或面孔。
这意味着任何出现在网上的高管都可能成为攻击目标。
政治滥用的例子：
"(《世界人权宣言》) 世界经济论坛 将人工智能驱动的虚假信息列为 2024 年全球最大的风险之一，而深度伪造是其核心。
2024 年 8 月，研究人员发现了 垃圾邮件伪装网据信，这是一个与中国有关联的社交媒体行动，它利用深度伪造来诋毁菲律宾总统。
类似的战术在战争中也曾出现过，比如伪造的"...... "视频。 乌克兰总统沃洛德梅尔-泽连斯基 似乎在投降。
深度伪造的风险和危险
让我们来分析一下深度伪造技术是如何改变我们的信任理念的。
- 治理和信任面临的风险
如果一切都可以伪造，我们还能相信什么？深度伪造技术动摇了我们对数字信息的信心。
无论是政治家的演讲、突发新闻片段，还是病毒视频，现在大多数人都想知道、 "这是真的还是人工智能生成的？"
这种日益增长的疑虑使政府、记者和机构更难保持公信力。
正如我们之前所看到的，"深度伪造 "已被用于传播政治错误信息，甚至模仿政府官员。
- 金融和企业灾难
在金融领域，深度伪造技术正迅速成为一个价值数十亿美元的问题。
现在，骗子利用克隆声音、虚假视频和合成身份来欺骗员工、投资者和整个公司。
我们已经看到，冒充高管和操纵市场事件如何撼动大公司，只需要一个令人信服的视频通话或一个熟悉的声音说错话。
- 技术和社会脆弱性
深度伪造技术正在打破我们曾经认为万无一失的系统。
人脸识别和语音验证曾一度在安全方面备受信赖，但现在可以通过人工智能生成的人脸和语音绕过它们。
这意味着即使 "证据" 像照片或视频这样的内容并不能自动获得信任。
除此之外，人类行为也增加了风险。老年人和社交媒体的忠实用户更容易相信和分享深度伪造的内容，从而帮助它们更快地传播。
TruthScan 如何保护组织
TruthScan 是一款深度防伪检测工具，它为现实本身添加了一个验证层。
这与传统系统有何不同？
传统的深度防伪检测系统只分析视觉或音频，而 TruthScan 则采用多模态验证。
什么是多模式验证？
这意味着它能实时交叉检查视频、音频、文本和元数据，发现人眼和传统系统遗漏的不一致之处。
- 它 验证来源的真实性 在内容发布或分享之前，对其进行分析。它能确保品牌、高管和机构不会在不知情的情况下放大被操纵的媒体。
- 它 强化身份验证 通过检测肉眼不可见的合成指纹，防止声音克隆和换脸企图。
- 它 保护组织信任 通过保存内容出处，使每个经过验证的视频或文件都拥有完整的真实性链条。
在这个真相本身都受到攻击的世界，TruthScan 深度假货检测工具能检测出假货，恢复人们对真实的信心。
如何识别深度假新闻识别虚假媒体的最佳方法
检测深度伪造技术需要三层防御，如人工审核、取证分析和自适应人工智能检测。
- 人工检测深度伪造的方法
训练有素的评审员可以正确 仅需 24.5% 即可识别高质量的深色赝品 的时间。
一些传统的蛛丝马迹，如不匹配的灯光、不自然的阴影或不同步的唇部动作，都已变得不可靠。
现代的 GAN 可以消除这些缺陷，一旦视频被压缩（比如在社交媒体上），这些微小的线索就会完全消失。
- 技术和分析方法
这种方法比人工审核更可靠，但计算成本很高。
让我们来了解一下这些方法是如何发挥作用的：
它从 法证分析技术 这是技术性深度防伪检测的基础。
这些工具能将媒体分解成微观细节，从而发现人类看不到的不一致之处。
例如
- 逐帧分析将视频分解为单个图像，有助于识别不自然的模式，如不规则的光线或不匹配的面部动作。
然后是 误差水平分析 (ELA)，通过突出像素压缩差异来逆转编辑过程。这是人为操控的明显迹象。
随着我们的深入、 时空一致性 这些方法分析语音、手势和面部表情如何随着时间的推移而调整。即使嘴唇动作和音频之间存在微小的延迟，也会暴露合成的来源。
不过，这些方法虽然功能强大，但也很耗费资源。
逐帧处理数以千计的视频并不现实，尤其是每天都有数以百万计的新媒体文件上传。
深度伪造技术之所以不断发展，是因为它是如何制造出来的。每当深度伪造检测器改进时，伪造生成器 ("对手") 从中吸取经验教训，取得更令人信服的成果。
这种不断的反反复复被称为对抗性循环。这意味着静态的深度伪造检测系统在几个月内就会过时。
唯一可持续的防御方法是人工智能实时学习，利用神经网络在新的深度伪造技术出现时不断自我更新。
- 使用 TruthScan AI 检测工具
上述所有方法都还不够先进，无法准确检测深度伪造技术。这些攻击的速度、规模和复杂程度要求专门为这一不断变化的战场构建专业的自适应人工智能系统。
这就是 真相扫描 进来。TruthScan 专为真实世界的防御而设计。
- 其 人工智能驱动的学习系统 它从不停止训练，每天研究新型深度伪造技术并自动更新。这意味着，即使是最先进的 "零日" 深层伪造，即没有人见过的伪造，而不需要人类重新训练。
- 它还 在所有主要通信渠道实时工作 从视频通话和呼叫中心到数字媒体平台。TruthScan 不仅仅分析一件事。它将视频、音频和文本放在一起进行检查，确保所有内容都一致。
下面介绍它如何保护不同类型的组织：
- 金融机构： TruthScan 可以捕捉客户支持电话中的虚假声音，在 KYC 检查过程中阻止深度伪造技术身份（这种情况正在迅速增加），并防止虚假高管批准欺诈性电汇。
- 企业： 它能保持内部沟通的真实性。它可以标记出可能被用于敲诈、误导或品牌损害的篡改媒体。它还可以分析旧的通信记录，检测合成内容的模式，从而建立长期的安全性。
- 政府和公共部门： TruthScan 可验证调查和公告中使用的媒体，防止可能破坏公众信任或国家安全的虚假政治视频或被操纵的声明。
TruthScan 是一款深度假冒检测工具，可为企业提供保持领先所需的速度、准确性和适应性。
直接在下面的小工具中试用我们的人工智能检测器和 Humanizer！
结论
Deepfake 技术最初只是一个聪明的实验。这是一种把尼古拉斯-凯奇的脸放到所有东西上的方法。
但现在，它正在破坏董事会会议、竞选活动和银行账户。玩笑开大了
曾经的 "无伤大雅的乐趣" Reddit上的""已经变成了一个价值数十亿美元的欺诈机器。
最可怕的是什么？
大多数人仍然无法辨别真假。即使是专家，也只能在四分之一的情况下辨别出高质量的赝品。眼见为实的界限已经正式模糊。
而我们曾经信赖的深度假货检测工具已经落后一步，无法捕捉到操纵行为。
假冒者不断学习、适应和改进。
这就是为什么数字防御的未来取决于能与人工智能对抗的人工智能。
深度伪造检测工具，如 真相扫描 拥有实时进化的自适应系统，并能检测到人类无法检测到的东西。
在一个任何人都可以 "说 "或 "看起来 "做任何事的世界里，真相并没有死，只是需要更好的安全保障。
因为下一个病毒视频可能不仅仅是假新闻......它可能是一个假的你。