Deepfakes กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วและยากที่จะตรวจจับด้วยตาเปล่าและอัลกอริทึมการวิเคราะห์ แต่นักวิจัยมีคำแนะนำเล็กน้อยสำหรับวิธีที่ผู้คนและธุรกิจสามารถปกป้องตนเองได้
ขณะนี้มีการใช้ Deepfakes and Injection Attun-
บริษัท ดำเนินการตรวจสอบ 5 ล้านครั้งต่อสัปดาห์ในบริการต่าง ๆ และสังเกตว่าพบว่ามีการโจมตีมากกว่า 6,000 ครั้งต่อวันในเดือนมกราคมปี 2568 เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดจาก 1,000 ต่อวันเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ที่ผ่านมา Yoti วางไฟล์กระดาษสีขาวเกี่ยวกับวิธีการต่อสู้กับ Deepfakes เมื่อปีที่แล้วเช่นเดียวกับขนาดของปัญหาที่ชัดเจนสำหรับหลาย ๆ คน
ในทำนองเดียวกันหมายเหตุในโพสต์ LinkedInว่ามันคือ“ เริ่มเห็นความท้าทายนี้ถึงมวลวิกฤต” บริษัท ทำนายไม่เพียง แต่ความซับซ้อนที่ยิ่งใหญ่กว่า แต่การโจมตีเริ่มต้นในโซเชียลมีเดียก่อนที่จะย้ายไปยัง crypto หรือแพลตฟอร์มธนาคาร
นอกจากนี้ซาร์ดีนยังเห็นแนวโน้มเหล่านี้ตัดกับการเติบโตของการฉ้อโกงของบุคคลที่หนึ่งเพื่อสร้าง“ พายุที่สมบูรณ์แบบ” ของการฉ้อโกง
นิ้วปีศาจและภาษาถิ่นยาก
นอกเหนือจากข้อผิดพลาดในรายละเอียดเช่นจำนวนนิ้วที่มีคนมีเงาหรือการสะท้อนที่ไม่สอดคล้องกันและความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาและข้อความข้อ จำกัด ของเทคโนโลยีสามารถใช้ประโยชน์ได้รีวิวยูเรเซีย-พบว่า 60 เปอร์เซ็นต์ของผู้คนมั่นใจว่าพวกเขาสามารถระบุได้อย่างถูกต้อง แต่เพียงอย่างเดียว แต่เท่านั้นโดยการทำเช่นนั้น
Viggo Tellefsen Wivestad นักวิจัยกับสถาบันวิทยาศาสตร์นอร์เวย์ Sintef ชี้ให้เห็นว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งที่อยู่เบื้องหลัง Deepfakes สามารถต่อสู้กับรายละเอียดเช่นภาษาท้องถิ่นของภาษาที่มีวิทยากรจำนวนน้อย เนื่องจากความพร้อมของข้อมูลการฝึกอบรมเขากล่าวว่า“ มันง่ายกว่าที่จะสร้าง Deepfakes จากภาษานอร์เวย์ตะวันออกของ Jonas Gahr Støreมากกว่าภาษานอร์เวย์ทางตะวันออกของ Erna Solberg”
Wivestad แนะนำให้ตั้งค่ารหัสล่วงหน้าก่อนเวลาหรือถามนักต้มตุ๋นที่น่าสงสัยเกี่ยวกับรายละเอียดที่พวกเขาไม่รู้เพื่อแยกความแตกต่างของผู้คนจากปลอมดิจิทัล ผู้คนยังสามารถควบคุมช่องทางที่พวกเขามีปฏิสัมพันธ์
“ คนที่กำลังมองหาการหลอกลวงคุณจะต้องเริ่มต้นการติดต่อด้วยตัวเองดังนั้นหากคุณมีข้อสงสัยให้จบการสนทนาและติดต่อบุคคลผ่านช่องทางที่คุณใช้ตามปกติ” Wivestad บอกกับ Eurasia Review “ มันเป็นไปไม่ได้ที่จะทำให้ความเป็นจริงลึกล้ำดังนั้นคุณอาจต้องการพิจารณาการสนทนาที่ละเอียดอ่อนแบบตัวต่อตัว”
ไบโอเมตริกซ์และเอกสารหลายรูปแบบ
Biometrics Multimodal ยังมีบทบาทในการป้องกัน Deepfakes ASสมาชิกพูดคุยกันในช่วงตอนล่าสุดของ“ On the Pulse Conversation” ขององค์กร
บทสนทนาซึ่งรวมถึงตัวแทนของ JCour Consulting--และนำไปสู่ข้อสรุปว่า Deepfakes อยู่ที่นี่และไม่สามารถป้องกันได้เท่านั้น ผู้เข้าร่วมพิจารณาว่ารัฐบาลควรได้รับการปกป้องจาก Deepfakes ซึ่งอาจรวมถึงชีวภาพหรือไม่
และปัญหาคือปัญหาระดับโลก รัฐบาลของมาเลเซียกำลังพิจารณาว่าการออกกฎหมายเฉพาะนั้นมีความจำเป็นในการควบคุม Deepfakes หรือไม่รายงานAwani International- มาเลเซียมีกฎหมายต่อต้านการเผยแพร่เนื้อหาเท็จ แต่อาจไม่เพียงพอหลังจากมีการรายงานคดีการฉ้อโกง 454 คดีที่เกี่ยวข้องกับ Deepfakes ไปยังกองกำลังตำรวจแห่งชาติของประเทศโดยมีผลขาดทุนจำนวน 2.27 ล้านริงกิตมาเลเซีย (ประมาณ 610,000 ดอลลาร์สหรัฐ)
ในสหรัฐอเมริกาเกี่ยวกับเทคโนโลยีการตรวจจับ Deepfake ขั้นสูง การป้องกันระดับอุปกรณ์กำลังจะมาถึงด้วยการวางแผนเกียรติที่จะเปิดตัวการวิเคราะห์อุปกรณ์เพื่อระวังการโจมตีฉีดในเดือนเมษายนกิซชินา- และAppdomeกำลังเปิดตัวปลั๊กอินการป้องกันแบบไดนามิกใหม่ 30 ตัวเพื่อทำการตรวจจับ Deepfake ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของชุดการป้องกันการครอบครองบัญชีซึ่งกล่าวว่าสามารถช่วยปกป้องความสมบูรณ์ของอุปกรณ์ชีวภาพอุปกรณ์ดั้งเดิม
หัวข้อบทความ
-------
