Deepfake 正在快速成熟，變得越來越難以用肉眼和分析算法檢測，但研究人員對人們和企業如何保護自己提出了一些建議。
根據數據，目前，在年齡和身份驗證檢查中，深度偽造和注入攻擊用於未遂欺詐的比例為 3.9%，高於 2023 年的 1.6%。
該公司每週對其各種服務執行 500 萬次檢查，並指出，2025 年 1 月每天觀察到超過 6,000 次攻擊，比去年 2 月每天 1,000 次明顯增加。 Yoti 推出了一個白皮書一年前，當許多人逐漸清楚問題的嚴重性時，我們討論瞭如何打擊深度造假。
相似地，註釋在一個領英帖子它“開始看到這一挑戰達到了臨界點”。該公司預測，攻擊不僅會變得更加複雜，而且還會從社交媒體開始，然後轉移到加密貨幣或銀行平台上。
此外，Sardine 認為這些趨勢與第一方欺詐的爆炸性增長相交叉，從而造成了欺詐的“完美風暴”。
幻指和困難的方言
據介紹，除了人們的手指數量、不一致的陰影或反射以及來源和消息的可信度等細節錯誤之外，還可以利用該技術的局限性。歐亞評論。發現 60% 的人相信他們能夠準確識別 Deepfake，但只有通過實際這樣做。
挪威科學研究所 SINTEF 的研究員 Viggo Tellefsen Wivestad 指出，deepfakes 背後的深度學習算法可能會難以處理諸如使用人數相對較少的語言的當地方言之類的細節。他說，由於訓練數據的可用性，“用 Jonas Gahr Støre 的挪威東部方言創建深度贗品比用 Erna Solberg 的卑爾根方言更容易。”
Wivestad 建議提前設置一個代碼字，或者向可疑的欺詐者詢問他們不知道的細節，以將人們與數字假貨區分開來。人們還可以控制他們正在交互的渠道。
“想要詐騙你的人通常需要自己主動聯繫，因此，如果你有任何疑問，請結束對話並通過你通常使用的渠道聯繫該人，”維維斯塔德告訴《歐亞評論》。 “深度偽造現實也是不可能的，所以你可能需要考慮面對面進行敏感對話。”
多模態生物識別技術和指令
多模態生物識別技術在防禦深度造假方面也可以發揮作用，例如成員們在該組織最近一集的“脈搏對話”中進行了討論。
JCour Consulting 的代表參加了此次對話，,,和得出的結論是，深度造假已經存在，無法預防，只能檢測到。與會者考慮政府是否應該強制採取保護措施，防止深度造假，可能包括生物識別技術。
這是一個全球性的問題。據報導，馬來西亞政府正在考慮是否有必要製定具體立法來監管深度造假阿瓦尼國際。馬來西亞已經制定了禁止傳播虛假內容的法律，但這可能還不夠，因為該國國家警察部隊收到了 454 起涉及 Deepfake 的欺詐案件的報告，損失高達 227 萬馬來西亞林吉特（約 61 萬美元）。
在美國，先進的 Deepfake 檢測技術。據報導，設備級防御也即將到來，榮耀計劃在 4 月份推出設備上分析以防範注入攻擊吉茲奇納。和應用圓頂作為其帳戶接管保護套件的一部分，該公司正在推出 30 個新的動態防禦插件來執行深度偽造檢測，據稱這有助於保護本機設備生物識別技術的完整性。
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