一起深度伪造欺诈案导致工程公司 Arup 遭受重大财务损失，这是一家著名的英国工程公司。该公司证实使用人工智能制作出其员工的逼真复制品，并在视频通话中导致了 2300 万欧元的资金转移。
总部位于香港的该跨国公司的一名员工成为了欺诈的受害者。他参与了他认为是正当的视频会议，据称涉及公司的财务主管和其他同事。然而，这些参与者最终被证明是由深度伪造技术生成的人工创造物。
尽管初期存在涉及“秘密交易”的邮件引起了员工的怀疑，视频通话的逼真性质消除了他的疑虑。深度伪造冒名者与实际同事惊人相似，说话方式也类似。
这一不幸的安全漏洞导致员工授权了 15 笔分开支付的款项，总计达 2 亿港币，转入各种帐户。关联员工与伦敦总部联络确认后才发现这些交易的异常，警觉到欺诈情况，随即展开进一步调查。
Arup 以其睿智的成就而闻名，例如悉尼歌剧院和北京国家体育馆（俗称“鸟巢”），公司全球约有 18000 名员工，并报告了去年约 23 亿欧元的收入。
挑战与争议：
涉及 Arup 的事件凸显出深度伪造技术所涉及的几项挑战和争议。此类事件引发的主要关切是在真假音视频内容之间难以区分，对数字身份验证流程构成重大威胁。这可能导致财务欺诈，正如 Arup 的案例所证明的那样，还会带来个人声誉损害、虚假信息宣传活动以及潜在的政治后果。
另一个挑战是深度伪造技术的合法和道德使用。尽管它在娱乐行业或教育领域等方面具有合法应用，但滥用的潜力引发了对规范和控制的质疑。法律框架滞后于深度伪造技术的快速发展，这使得受害者难以寻求救济。
优势与劣势：
Arup 的事件还揭示了深度伪造技术的双重性质。一方面，它具有某些优势，如能为电影行业制作超逼真的模拟效果，节约特效制作的成本和时间。它还可以用于培训模拟中，提供逼真的沉浸环境，无需进行实际场景中的存在。
另一方面，劣势在欺诈环境下尤为严重。深度伪造技术可能损害对数字交流和交易的信任，在妨碍关键业务流程的安全防范、增加复杂社会工程攻击风险的同时，还可能危及隐私和安全。
关键问题与回答：
– 什么是深度伪造技术？
深度伪造技术是一种利用机器学习算法制作出似乎高度逼真的假音视频录音的人工智能。它通常涉及将现有图像和视频叠加到源图像或视频上，使用一种被称为生成对抗网络（GAN）的技术。
– 目前有哪些抵御深度伪造欺诈的方法？
对抗深度伪造欺诈的措施包括开发能够识别图像或视频被篡改迹象的检测软件。教育员工关于这种欺诈的潜在风险，实施更严格的验证协议，使用安全的认证通信渠道也是重要的防御方式。
– 公司如何降低深度伪造欺诈受害的风险？
公司可以通过加强内部的资金转移程序，如多步验证、不仅仅依靠视频或语音确认，培训员工对来自公司高级官员的不寻常请求持怀疑态度，从而降低风险。
– 深度伪造技术带来的威胁有多大？
随着技术变得更加容易获得和逼真，这一威胁变得越来越严重。这不仅是个人和企业的问题，也是国家安全的关切，因为它可以用来制造虚假信息并破坏政治和社会系统。
如有兴趣了解深假和相关技术更广泛含义的人，建议参考（非特定链接）可信科技新闻网站、网络安全资源和关于人工智能及数字取证方面的学术期刊。