ในขณะที่ Deepfakes เจริญรุ่งเรืองทั่วโลกประเทศต่าง ๆ พยายามที่จะเกิดขึ้นกับกฎระเบียบที่จะปกครองในการคุกคามที่พวกเขาก่อให้เกิด
ความพยายามล่าสุดมาจากสำนักงานมาตรฐานด้านเทคนิคชั้นนำของยุโรปซึ่งเปิดเผยรายงานความเสี่ยงของการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อจัดการกับการเป็นตัวแทนประจำตัวดิจิตอล สิ่งนี้ไม่เพียง แต่รวมถึงกรณีการฉ้อโกงเช่นในการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงศักยภาพในการหว่านความสับสนบ่อนทำลายการเลือกตั้งและสร้างความขัดแย้ง
รายงานชื่อ Etsi gr Sai 011ได้รับการปล่อยตัวในสัปดาห์นี้โดยกลุ่ม AI ของสถาบันการสื่อสารโทรคมนาคมแห่งยุโรป (Etsi- ในฐานะองค์กรที่ไม่แสวงหาผลกำไร ETSI ทำงานร่วมกับคณะกรรมาธิการยุโรปและสมาคมการค้าเสรีแห่งยุโรป (EFTA) ในการกำหนดมาตรฐานทางเทคนิค
“ เทคนิค AI อนุญาตให้ใช้การจัดการอัตโนมัติซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้งานด้วยตนเองจำนวนมากและในกรณีที่รุนแรงยังสามารถสร้างข้อมูลมัลติมีเดียปลอมตั้งแต่เริ่มต้น” Scott Cadzow ประธาน ETSI ที่ได้รับการสนับสนุนกลุ่มอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์กล่าวในการเปิดตัว
การโจมตี Deepfake ในรูปแบบสื่อต่าง ๆ เช่นรูปภาพวิดีโอเสียงและข้อความสามารถนำมาใช้เพื่อมีอิทธิพลต่อความคิดเห็นของประชาชน กรณีที่มีชื่อเสียงคือวิดีโอ Deepfake ของเดือนมีนาคม 2565 ของประธานาธิบดียูเครน Volodymyr Zelenskyy ประกาศการยอมจำนนของประเทศ พวกเขายังสามารถใช้ในการโจมตีส่วนตัวที่มุ่งทำลายชื่อเสียงของเหยื่อหรือทำให้พวกเขาอับอายเช่นวิดีโอที่ชัดเจนทางเพศที่ชัดเจน
แต่ ETSI ยังเน้นว่าการโจมตีแบบ Deepfake กำลังกำหนดเป้าหมายการระบุไบโอเมตริกซ์ระยะไกลและการรับรองความถูกต้อง
การระบุระยะไกลผ่านวิดีโอใช้ในหลาย ๆ ประเทศในยุโรปโดยธนาคารเพื่อเปิดบัญชีสำหรับลูกค้าและรับรองการปฏิบัติตาม ระบบการจดจำลำโพงยังใช้เพื่อตรวจสอบลูกค้าที่ขอธุรกรรม ระดับความปลอดภัยของขั้นตอนเหล่านี้และความอ่อนแอที่เกิดขึ้นในการโจมตีโดยใช้การเป็นตัวแทนประจำตัวที่มีการจัดการแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญรายงานเตือน
การโจมตีอาจเกี่ยวข้องกับข้อมูลไบโอเมตริกซ์จากบุคคลที่สามที่ได้รับโดยไม่มีความรู้หรือพึ่งพาข้อมูลสังเคราะห์ล้วนๆ ในเดือนสิงหาคมตำรวจฮ่องกงนักต้มตุ๋นที่ถูกจับกุมผู้ใช้ภาพแพทย์และบัตรประจำตัวที่ถูกขโมยไปเพื่อหลอกลวงธนาคาร
การโจมตีของ Deepfake ยังรวมถึงวิศวกรรมสังคมเช่นการโจมตี Fraud Ceo ที่เรียกว่า (เรียกอีกอย่างว่าการประนีประนอมอีเมลธุรกิจ) ซึ่งผู้โจมตีปลอมตัวเป็นคนอย่างเป็นทางการหรือผู้สูงอายุและขอโอนเงิน การสำรวจจากID R&Dตัวอย่างเช่นแสดงให้เห็นว่า40 เปอร์เซ็นต์ของธุรกิจหรือลูกค้าของพวกเขาได้พบกับการโจมตี Deepfake แล้ว
“ Deepfakes ก่อให้เกิดปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งไม่มียาครอบจักรวาล แต่สิ่งใดที่สามารถรวมกันได้ดีที่สุดโดยการรวมกันของมาตรการในระดับต่าง ๆ ” รายงานกล่าว
ETSI เสนอวิธีแก้ปัญหาหลายอย่างเกี่ยวกับการระบาดของ Deepfake รวมถึงการให้ความรู้และสร้างความตระหนักและการแนะนำกฎระเบียบที่ต้องมีการทำเครื่องหมายการเป็นตัวแทนของตัวตนที่มีการจัดการ ในระดับเทคนิคนักวิจัยสามารถใช้วิธีการตรวจจับเช่นนิติวิทยาศาสตร์สื่อหรือใช้ระบบ AI ที่ได้รับการฝึกฝนให้มองเห็นเนื้อหาที่ถูกจัดการ
การโจมตีวิธีการตรวจสอบความถูกต้องรวมถึงชีวภาพสามารถแก้ไขได้โดยการลดโอกาสที่เนื้อหาปลอมจะประสบความสำเร็จหน่วยงานบันทึก กลยุทธ์นี้รวมถึงการแนะนำโปรโตคอลการตอบสนองการท้าทายระดับสูง
ในการระบุระยะไกลผ่านวิดีโอสิ่งนี้อาจหมายถึงการกำหนดให้บุคคลทำการเคลื่อนไหวเฉพาะย้ายวัตถุหรือสร้างการตอบสนองประเภทอื่น ๆ ในการตรวจสอบด้วยเสียงสิ่งนี้อาจขอให้บุคคลพูดคำที่ยากที่จะออกเสียงและวิธีการสร้างเสียงที่ต้องดิ้นรน ท่ามกลางกลยุทธ์อื่น ๆ คือการวัดความล่าช้าในการตอบสนองเนื่องจากความล่าช้าอย่างมากอาจเป็นคำใบ้ว่าคอมพิวเตอร์กำลังประมวลผลการตอบสนอง
“ วิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการจัดการกับความเสี่ยงอาจเป็นไปได้สำหรับ บริษัท และองค์กรในการสร้างกระบวนการที่มีประสิทธิภาพซึ่งการตัดสินใจที่สำคัญและการทำธุรกรรมที่มีมูลค่าสูงจะไม่ถูกนำมาใช้บนพื้นฐานของการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพโดยนัย
หัวข้อบทความ
การรับรองความถูกต้องทางชีวภาพ-การระบุไบโอเมตริกซ์-เฟลค์-Etsi-ระเบียบข้อบังคับ-มาตรฐาน
