数字欺骗：面对并利用深度伪造时代

执行摘要数字欺骗——应对并利用深度伪造时代作为本文的一部分，我们将探讨应对深度伪造威胁的各种方法，包括人工智能驱动的检测系统、新兴的监管框架，以及，最重要的是，数字身份在减轻这些风险中的作用。基于密码学的安全数字身份解决方案，为在一个信任日益受到攻击的世界中验证真实性奠定了基础。通过确保只有经过验证的个人和实体才能参与数字交易，我们可以显著降低欺诈和冒充的可能性。美国的移动驾驶执照（mDL）和欧盟的eIDAS 2.0法规等数字身份倡议对于建立这种信任至关重要，因为它们提供了一种高度安全且可验证的身份证明方式，深度伪造难以操纵。随着深度伪造威胁的演变，实施这些强大的数字身份解决方案对于维护在线交互的完整性至关重要，使其成为任何长期防御策略的核心。咨询Hyperion在欺诈检测系统、数字身份和密码学方面的深厚专业知识，使我们能够指导组织采用这些解决方案并防范下一波数字欺诈。制定应对深度伪造的策略对于我们保护个人和专业信息至关重要。在当今世界，我们通过数字渠道进行日益频繁的互动。因此，确保这些数字通讯的真实性至关重要。深度伪造对社会组织、政治和金融机构产生了重大影响。深度伪造加剧了错误信息的传播与接受。我们已在政治领域见证了这一点，因为该技术已被证明对操纵政治影响力、影响国家安全以及对我们的生活（无论个人还是专业层面）造成负面影响具有深远影响。虽然人工智能在我们的商业方式中带来了许多优势，但其一个后果是扩大了攻击面，使得恶意行为者获得了新的欺诈领域。其中一个主要领域是利用人工智能和机器学习来创建高度逼真的深度伪造品——这些看起来真实且看似真实，但实际上是伪造品。这包括用于欺骗普通人和他们依赖的系统的生成图像、视频和文档及人物音频。深度伪造技术依赖于多种特征，包括真实感和操控性，以及众多不断发展的先进技术，如生成式人工智能模型。所有这些都在创纪录的速度下发展，因此这是一个需要解决的重大问题。 2 | 页 •1 引言本文分为四个部分进行阐述：数字欺骗——应对并利用深度伪造时代Deepfake生成传统方法到人工智能模型。深度伪造攻击可能导致巨额经济损失。例如，今年早些时候，一名香港金融从业者被诱导将2500万美元转账给一名使用深度伪造技术冒充首席财务官并在视频通话中授权转账的骗子。[3]德勤估计，仅美国与深度伪造相关的欺诈损失将从2023年的123亿美元增长到2027年的400亿美元，复合年均增长率（CAGR）为32%。[4]超越财务影响，深度伪造攻击威胁社会和政治稳定。例如，在2023年12月至2024年1月期间，Meta平台上发现了超过100个冒充时任英国首相里希·苏纳克的深度伪造视频，其中许多引发了强烈的情感反应。[5].世界经济论坛已将虚假信息（包括深度伪造）列为2024年主要的全球风险。[1]. 2023年，约有50万深度伪造内容在社交媒体上传播，预计到2025年这一数字可能飙升至800万[2]这一显著增长凸显了深度伪造威胁的规模和紧迫性。人工智能(AI)的飞速发展已经彻底改变了众多行业，既带来了非凡的机遇，也带来了深刻的挑战。其中最令人担忧的进展之一是深度伪造物的出现，这是一种由人工智能驱动的媒体操纵技术，能够篡改图像、音频、文本和视频，以创造超逼真但虚构的人与事件表征。深度伪造技术传播虚假信息、破坏民主进程、造成重大经济损失以及损害声誉的潜力不可低估。应对这些挑战需要多方位的积极方法。•缓解策略：探索技术措施和组织策略，以检测、预防和减轻深度伪造威胁。•Implications and Risks深度伪造对个人、组织和社会的潜在影响，强调财务、声誉和社会风险。•什么是深度伪造技术：对深度伪造的概述，包括其定义、演变和类型。 3 | 页面: 探索用于创建深度伪造技术的手段，从 2 什么是深度伪造超越负面因素虽然“深度伪造”（deepfake）一词通常让人联想到虚假信息和欺诈等负面含义，但它在娱乐、教育、营销和社交媒体等多个领域也具有积极应用。在金融服务领域，负责任地使用深度伪造技术可以提升客户体验、个性化服务并简化运营。例如，银行可以利用深度伪造技术为客户创建个性化视频信息，或为员工提供互动式培训模拟。此外，深度伪造技术还能帮助全球机构为不同客户群体生成多语种内容。随着生成式人工智能模型的持续进步，深度伪造技术将变得越来越复杂和普遍。因此，组织必须采用伦理框架来负责任地利用其潜力，在最大化收益的同时有效规避相关风险。深度伪造代表了数字操控领域的一种复杂演变。与依赖手动调整（例如面部交换）且通常可通过仔细审查检测到的传统媒体编辑不同，深度伪造利用先进的AI算法来生成极具说服力的伪造品。深度伪造借助生成AI模型（例如生成对抗网络GAN）来制作图像、音频、文本和视频中的逼真变体。这些AI生成的媒体可以无缝模仿真实个体的外观和行为，使其与真实媒体难以区分。深度伪造技术的兴起可归因于多种技术进步，包括数据的可用性、计算能力、人工智能模型的可访问性、数据泄露事件以及社交媒体和在线平台的广泛使用。深度伪造以多种形式出现，每种形式都带来独特的威胁和机遇：•基于视频的深度伪造技术: 这些包括伪造的逼真视频内容，描绘个人从未参与过的情况，用于冒充高管、影响公众舆论、欺骗认证系统（例如，面部生物识别活体检测），导致身份盗窃、潜在欺诈和安全漏洞的风险。•基于音频的深度伪造技术这些能制作出令人信服的虚假音片段，通常用于在电话欺诈（vishing攻击）中冒充个人、操纵信息、进行社会工程诈骗，从而助长金融犯罪并影响公众舆论。•基于图像的深度伪造技术: 这些生成逼真但虚假的图像，可用于创建虚假身份、操纵现有照片以及传播虚假信息，导致潜在的身份盗窃和声誉损害。•基于文本的深度伪造: 这些涉及创建AI生成的书面内容，例如伪造的电子邮件、消息、虚假新闻文章和文件，这些内容可能会误导员工、合作伙伴和客户，传播虚假信息并操纵法律或财务记录。 5 | 页 Deepfake的类型 3 深伪生成3.2 人工智能驱动的方法3.1 传统方法多年来，深度伪造技术从基础的视频编辑技术发展到复杂的AI驱动技术。传统方法在当时虽然有效，但需要大量的手动操作和高超的技术专业知识。如今，深度伪造技术利用复杂的神经网络，并依赖海量数据和强大的计算能力构建。这种从基础视频编辑到先进AI驱动操控的转变，不仅提高了深度伪造创作的可及性和效率，也放大了其被滥用相关的潜在风险。•生成对抗网络（GANs）：生成对抗网络（GANs）是第一种用于创建深度伪造内容的生成式人工智能网络。GANs由两个组件构成：生成器和判别器。生成器创建假数据样本，例如图像或视频，而判别器则评估这些样本相对于真实数据的真实性。通过迭代训练过程，生成器学习生成越来越逼真的媒体内容，从而能够欺骗判别器。GANs使得创建深度伪造内容成为可能，这些内容在形象、声音和举止上与真实个体高度相似，使其成为一种具有创造性和恶意目的的强大技术。在人工智能兴起之前，深度伪造和媒体操纵主要依靠劳动密集型方法，需要显著的专长、复杂的工具和相当多的时间。其中一些技术包括：人工智能革新了媒体操控，显著减少了对人工干预的需求，并使得以空前的便捷性和精确性制作深度伪造内容成为可能。其中的一些技术包括：•动作捕捉和计算机图形：在电影行业中广泛使用，动作捕捉技术与计算机生成图像（CGI）相结合，使得深度伪造图像和视频的创建成为可能。类似于电影制作，演员的动作被记录并转化为数字化身，然后可以使用CGI对它们进行操作，为深度伪造媒体制作高度逼真的动画和特效。•手动编辑：像Adobe Photoshop和After Effects这样的工具使欺诈者能够手动篡改图像和视频，涉及精确编辑以改变面部特征、添加或删除元素以及创建视觉幻象。•音频拼接与编辑：诸如音频拼接和音高校正等技术被用于操控音频轨道。在音乐制作和电影配音中常见，这些方法涉及切割、重新排列和修改音频以生成深度伪造内容。•自编码器：自编码器是深度伪造生成中使用的另一种类型的神经网络。这些网络通过将输入数据压缩成低维表示（编码），然后进行重建（解码）来运行。在深度伪造的背景下，自编码器可以被训练以分析和修改 7 | 页 3.4 深伪技术部署3.3 深假创建过程8 | 页一旦深度伪造内容被创建，它们就可以被部署到各种数字渠道和流程中，针对易受攻击的系统与流程。在金融机构和身份验证系统中，此类攻击尤其令人担忧，因为深度伪造内容能够以破坏信任和危及安全的方式注入数字生态系统。循环神经网络（RNNs）：RNNs（循环神经网络），特别是长短期记忆网络（LSTM），用于生成深度伪造音频和文本。这些模型处理序列数据，适合需要时间上下文的任务，如语音生成或文本合成。特定的特征，例如面部表情或语音模式。例如，编码器可能提取人面部的基本特征，而解码器则用改变的表情或完全新的特征来重建它。变分自编码器（VAEs）是自编码器的一个子集，特别适用于生成与原始输入高度相似的新数据，并且被欺诈者用于深度伪造（deepfake）的创作。使用AI模型创建深度伪造的过程涉及多个步骤，以生成逼真且具有说服力的媒体内容。4.精炼与后处理最后一步涉及使用传统软件工具生成的内容的精炼。这一精炼过程解决了任何不完美之处，并增强了深度伪造的真实感。可能会应用色彩校正、平滑处理和音频平衡等技术，以确保深度伪造具有说服力且难以检测。一种常见的部署方法是通过社交媒体，在那里深度伪造技术可用于传播虚假信息、冒充高管、操纵舆论和2.训练模型：一旦数据收集完成，它就被用来训练神经网络，例如生成对抗网络（GAN）或自动编码器。训练过程涉及将数据输入模型，使其能够学习和复制目标特征和行为。这一步骤需要大量的计算能力和时间，因为模型会迭代地提高其生成逼真内容的能力。1.数据收集制作深度伪造品始于收集目标个人的大量图像、音频或视频数据。这些数据作为训练人工智能模型的基础。这些数据的质量和数量至关重要，因为它们直接影响最终深度伪造品的逼真度。3.生成深度伪造：模型训练完成后，它可以生成模拟目标个体的新媒体内容。根据意图和所用模型，这些内容可以从静态图像和音频片段到全运动视频不等。变压器: 变压器，如OpenAI的GPT（生成式预训练变压器），是先进的AI模型，它们使用注意力机制，这有助于模型关注输入序列中最重要的部分，提高其生成逼真且上下文准确内容的能力，因此它们在创建深度伪造内容方面非常有效。 • 9 | 页此外，深度伪造技术正越来越多地被用于通过操纵关键工作流程（如KYC程序）中的身份文件图像、签名或视频来渗透文档验证过程。犯罪分子利用这些伪造的身份开设虚假账户，通过合法金融渠道转移非法资金，或掩盖非法交易中涉及个人的真实身份。如果没有强大的密码学验证和可信的数字身份解决方案，深度伪造技术将能够绕过当前的安全措施，损害这些生态系统的完整性。在内部企业环境中，深度伪造技术可被应用于视频会议或消息平台等沟通流程中，冒充高级管理人员。此类攻击可被用来诱骗员工批准资金转移、泄露敏感信息，或基于虚假沟通作出高风险决策。此类攻击造成的财务影响可能极为严重，因其利用了内部信任并利用高层权威人物进行欺诈活动。深度伪造技术也可以注入认证系统中。通过模仿认证过程中的面部或语音识别，攻击者可以绕过这些安全检查，导致账户被盗和身份盗窃。这使恶意行为者能够伪装成合法用户，获得未经授权的访问权限，并利用这些账户进行非法活动。引发社会工程诈骗。社会工程诈骗日益普遍，其中名人或公众人物的深度伪造视频会推广产品或服务。例如，名人的一个深度伪造视频可能敦促粉丝为促销产品付款，最终导致他们成为诈骗的受害者。随着更快的支付系统普及，这个问题可能会加剧，因为支付将变得即时且不可撤销，使得欺诈案件中的追回更加困难。这些例子只是深度伪造技术恶意应用方式的少数几个。深度伪造技术的潜在用途几乎是无穷无尽的，因为它们可以植入任何数字交互中。因此，验证一个人是否真的是他们声称的那个人，正变得越来越至关重要。 图：AI驱动的深度伪造创建流程Deepfake生成 4 意义与风险深度伪造攻击对企