Deepfake stanowi jedno z najpoważniejszych zagrożeń cyberbezpieczeństwa dla organizacji. Cyberprzestępcy w coraz większym stopniu inwestują w technologię w celu zwiększenia skuteczności kampanii socjotechnicznych czy wyłudzania pieniędzy. Jak rozpoznać deepfake? Jak walczyć z technologią?
Czym są fałszywe materiały deepfake?
Termin deepfake powstał z połączenia wyrazów deep learning (głębokie uczenie) oraz fake (falsyfikat). Oznacza zaawansowaną technikę manipulacji treściami multimedialnymi, głównie wideo lub audio, przy użyciu sztucznej inteligencji (AI) i głębokiego uczenia maszynowego. Technologia deepfake pozwala na tworzenie realistycznych i trudnych do zidentyfikowania fałszywych materiałów, w których wydaje się, że osoba na nagraniu mówi lub zachowuje się w sposób, który nie jest zgodny z rzeczywistością. Deepfake jest wynikiem zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, analizujących ogromne ilości danych, takie jak filmy lub nagrania audio, aby nauczyć się imitować konkretne osoby. Głębokie sieci neuronowe, które są często wykorzystywane w technologii deepfake, pozwalają na generowanie wiarygodnych wizualizacji i dźwięków, co sprawia, że oszustwa mogą być trudne do wykrycia. Istnieje wiele potencjalnych zastosowań technologii deepfake. Niektóre z nich mogą być używane w celach rozrywkowych, takich jak tworzenie efektów specjalnych w filmach. Jednak istnieją również obawy związane z wykorzystaniem deepfake w celach nieetycznych, takich jak tworzenie fałszywych informacji, oszustwa lub manipulacje polityczne. W miarę rozwoju tej technologii pojawiają się także narzędzia i algorytmy służące do wykrywania deepfake, aby chronić przed jej potencjalnymi negatywnymi konsekwencjami.
Jak działają algorytmy deepfake?
Algorytmy deepfake działają na zasadzie wykorzystania głębokich sieci neuronowych, które są rodzajem sztucznej inteligencji (AI) specjalizującej się w przetwarzaniu danych multimedialnych, takich jak wideo i dźwięk. Jaka jest ogólna zasada działania algorytmów deepfake?
- Zbieranie danych
Pierwszym krokiem w tworzeniu algorytmu deepfake jest zebranie dużej ilości danych, które zawierają nagrania wideo lub audio osoby, które mają zostać podrobione.
- Uczenie maszynowe
Algorytm deepfake wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do analizy i nauki z zebranych danych. Sieci neuronowe są wielowarstwowymi strukturami matematycznymi, które mogą wyodrębniać cechy z obrazów i dźwięku, a następnie przekształcać je w odpowiedniki na podstawie wzorców.
- Generowanie fałszywych treści
Po nauczeniu się charakterystyk danej osoby, algorytm deepfake może generować fałszywe treści, takie jak wideo lub audio, na podstawie określonych danych wejściowych. Na przykład, jeśli chcemy stworzyć fałszywe wideo z osobą A, która mówi słowa osoby B, algorytm może wykorzystać obrazy z osoby A i dźwięk z osoby B, aby stworzyć wiarygodny film z fałszywym przekazem.
- Dopasowywanie detali
Aby osiągnąć większą wiarygodność, algorytmy deepfake mogą dokładnie dopasowywać ruchy ust, mimikę twarzy i inne szczegóły do oryginalnych nagrań. Może to wymagać zaawansowanych technik przetwarzania obrazu i dźwięku.
- Ocena i poprawa
Tworzenie udanego deepfake może wymagać wielu prób i błędów. Algorytm musi być oceniany pod kątem jakości i wiarygodności, a następnie modyfikowany, aby poprawić wyniki np. poprzez dostosowywanie parametrów sieci neuronowej i dodawanie dodatkowych danych.
Ostatecznie, zasada działania algorytmów deepfake polega na nauczeniu się charakterystyk danej osoby i ich aplikacji do generowania fałszywych treści z wykorzystaniem danych wejściowych. Przykładem jest realistyczny film z udziałem Marka Zuckerberga. Jego twórcy wykorzystali wywiad dla CBSM, podkładając głos i za pomocą AI zmanipulowali mimikę twarzy szefa Facebooka. Zuckerberg na nagraniu twierdził, że ma „kontrolę nad światem i nad skradzionymi danymi milionów ludzi na całym świecie”.
Dlaczego deepfake może być niebezpiecznym narzędziem?
Ze względu na zdolność technologii do tworzenia realistycznych fałszywych treści multimedialnych, deepfake może stanowić zagrożenie na skalę globalną. Udostępnianie nieprawdziwych informacji, wywiadów, wydarzeń lub wypowiedzi publicznych zagraża wiarygodności źródeł informacji i wprowadza dezinformację w społeczeństwie. Przykładem zagrożeń związanych z deepfake może być również tworzenie fałszywych wypowiedzi i filmów z wykorzystaniem wizerunku znanych osób, co może być podstawą do szantażu, wyłudzeń lub rozprzestrzeniania dezinformacji.
Deepfake jest wykorzystywany m.in. w celach oszustw i przestępstw finansowych. Osoby korzystające z technologii mogą tworzyć fałszywe nagrania audio, które przypominają realne rozmowy telefoniczne z urzędami, bankami lub innymi instytucjami finansowymi. Takie nagrania mogą sugerować ofierze pilną potrzebę przekazania danych osobowych lub pieniędzy. Cyberoszuści za pomocą materiałów audio mogą również podszywać się pod ekspertów i zachęcać do inwestowania w konkretne produkty lub usługi, co może doprowadzić do strat finansowych. Znanym przypadkiem wykorzystania technologii są ataki phishingowe. E-maile lub komunikaty w mediach społecznościowych łudząco przypominają realne wiadomości z zaufanych źródeł. Osoby wprowadzone w błąd mogą kliknąć w niebezpieczny link do strony internetowej lub wyjawić poufne informacje. Wówczas cyberprzestępcy otrzymują dostęp np. do kont bankowych ofiar.
Zagrożenia związane w deepfake mogą dotyczyć zarówno osób prywatnych, jak i organizacji. Deepfake może być wykorzystywany do omijania systemów bezpieczeństwa, takich jak systemy uwierzytelniania biometrycznego, co umożliwia cyberprzestępcom dostęp do danych i systemów firmy. Znanym przypadkiem cyberprzestępstwa w organizacjach jest tworzenie fałszywych reklam lub treści marketingowych, które mogą wprowadzać klientów w błąd, a tym samym prowadzić do strat finansowych i wizerunkowych firmy.
Jak przeciwdziałać zjawisku deepfake?
W miarę rozwoju technologii pojawiają się także narzędzia i algorytmy służące do wykrywania deepfake, aby pomóc w identyfikacji fałszywych treści. Przeciwdziałanie zjawisku deepfake wymaga kompleksowego podejścia, które łączy technologie, edukację i świadomość. Przede wszystkim konieczne jest inwestowanie w rozwój zaawansowanych narzędzi i technologii do wykrywania oszustw. Firmy i organizacje mogą współpracować z ekspertami ds. bezpieczeństwa cybernetycznego i badaczami w celu opracowania skutecznych narzędzi do identyfikacji fałszywych treści multimedialnych.
Kluczowe jest wzmacnianie ogólnego bezpieczeństwa cyfrowego, aby utrudnić cyberprzestępcom dostęp do danych i systemów. To obejmuje m.in. stosowanie silnych haseł, uwierzytelnianie dwuskładnikowe i aktualizacje oprogramowania. Zarówno pracownicy firm, jak i osoby prywatne powinny sprawdzać źródła informacji i treści multimedialnych, zwłaszcza przed podjęciem jakichkolwiek działań. Potwierdzanie tożsamości i autentyczności źródeł może pomóc w uniknięciu oszustw.
Pracownicy firm i użytkownicy internetu powinni być świadomi zagrożeń związanych z deepfake i szkoleni w zakresie rozpoznawania fałszywych treści multimedialnych. Edukacja daje możliwość nabywania umiejętności rozpoznawania potencjalnych oszustw oraz reagowaniu na nie. Kampanie edukacyjne i informacyjne mogą pomóc w zwiększeniu świadomości społeczeństwa na temat zagrożeń związanych z deepfake i sposobów na ich przeciwdziałanie.
Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa poszukiwani
Cyberbezpieczeństwo jest nie tylko branżą przyszłości, ale także jednym z najważniejszych obszarów w dzisiejszym świecie cyfrowym. Ze względu na rosnącą skalę cyberprzestępczości, rośnie zapotrzebowanie na specjalistów zajmujący się ochroną systemów komputerowych i danych przed zagrożeniami związanymi z bezpieczeństwem informacji. Osoby zainteresowane rozwojem kariery zawodowej w tym obszarze zapraszamy do aplikowania na studia podyplomowe Zarządzanie cyberbezpieczeństwem. Program ma na celu przekazanie kompleksowej, praktycznej wiedzy z zakresu zarządzania cyberbezpieczeństwem w organizacjach z sektora publicznego i prywatnego. Uczestnicy zajęć poznają m.in. zasady tworzenia i wdrażania strategii i architektury cyberbezpieczeństwa w organizacji, techniczne aspekty cyberbezpieczeństwa czy prawne aspekty cyberbezpieczeństwa, w tym ochrony informacji poufnych, ochrony danych osobowych czy przestępstw komputerowych. W ramach zajęć studenci uzyskają interdyscyplinarną wiedzę i umiejętności, które będą mogli wykorzystać w praktyce.
