Deepfakes是迫在眉睫的欺诈威胁，但是大多数组织仍然不够认真地对待它们，许多组织对生物识别技术的帮助感到困惑。iproons。
“好，坏和丑陋的：关于人工智能和深瓦威胁的全球研究”汇编了500家企业技术决策者的观察。
它显示了伊普鲁夫总统兼美洲负责人阿贾伊·阿姆拉尼（Ajay Amlani生物识别更新。 “从历史上看，人们已经说过要来了，但是现在很明显它实际上在这里。”
他指出，即使是网络安全公司也根据Deepfake视频雇用了人们。
赌注很高，因为风险是欺诈的威胁可能会将社会恢复需要面对面的身份验证。但是，在政府办公大楼预订约会的日子应该结束。
几乎是在那些遇到至少一个深料（47％）且没有（50％）的组织之间的分裂。调查显示，大多数（73％）正在积极实施网络安全解决方案以防御深层效果。
有一些区域差异，北美企业遇到了深层的可能性，但是在拉丁美洲的企业不太可能期望对组织的影响，无论是从深层蛋糕本身，法律和监管惩罚中受到重大影响。
突然在这里，还是突然看到？
生成的AI正在以美化功能或过滤器的形式变得越来越熟悉，这些特征或过滤器使人们可以实时交换性别或种族。 Amlani说：“人们觉得这种情况如此之快，但是Tiktok在去年具有过滤能力。”
他说，更令人惊讶的是，假货已经达到的质量。
Amlani解释说，结果之一是该技术的相对良性用途之间的分配，其中可能包括一些匿名化，例如在忠诚度计划中，以及扩展欺诈向量。
Amlani具有良好的倡导生物识别技术来防御欺诈行为的记录，同时改善了用户体验，他追溯到国土安全部长汤姆·里奇（Tom Ridge）派遣的人来观察美国访问计划工作，大约20年前。
调查显示，生物识别技术被视为一种用于防止深击的工具，比其他任何技术都要多。接下来的多因素身份验证为69％，其次是基于设备的生物识别技术（67％）和DeepFake检测算法，仅选择了47％。
Amlani说：“现在是时候真正专注于部署概念证明，以确保您已经在市场上测试了解决方案，您已经在市场上集成了解决方案。” “因为当您的一天大规模打击时，您已经想在手上有一个供应商的选择。”
Amlani说，尚未实施生物识别技术的企业并没有迫切需要。但是即使那样，如果他们在做视频通话，他们可以在测试技术时保护这些呼叫，这些技术只会随着时间的流逝而变得越来越重要。
Amlani说，部署系统进行测试系统的成本通常很少，而欺诈的成本通常在20,000美元至50,000美元之间。
人工智能欺诈的专业化将使组织主动准备以抵御深层攻击。
Deepfake欺诈故事已经宣传，Amlani为那些承认受害的组织表示赞赏。他说，大多数攻击都保持沉默，甚至在公司记录中伪装，有时是漏洞赏金。
同时，坏演员正在将攻击的收益重新投资，以加剧更强大的欺诈。
阿姆拉尼（Amlani）承认调查结果中的脱节，因为在十分之二的期望用生成AI制造的深击中将对其组织产生“中等”或“重大”的影响。但是，十分之一的“有些同意”，他们的组织没有足够认真地对待威胁，而另有19％的人“强烈同意”。他将其归结为意识差距，公司的沉默，承认他们被砍成了一个促成因素，但也是生物识别技术采用的滞后。利用违反个人信息的传统攻击仍然足以从许多组织中窃取。
Amlani说，在美国，这种情况仍然受到生物识别技术的影响，而对生物识别法规，隐私和偏见的关注仍然受到影响。
关于本地设备生物识别技术的天真
对基于设备的生物识别技术而不是在调查中反映的DeepFake检测算法的偏爱，至少部分地是网络安全和欺诈团队之间的分裂。
Amlani说：“相机本身实际上是脆弱性的地方。” “设备上的摄像机从未真正被锁定。它们本来是要模仿的，”例如，消费者可以使用第三方网络摄像头。
许多欺诈团队仍在考虑生物识别表现攻击方面的攻击和痛苦，阿姆拉尼称之为“ passe”。
“人们在大规模的任务上没有制作不可能的面具，无法欺骗系统。他们不会花时间并使用AI来创建一个深层捕捞，以在八岁半的11张纸上将其打印出来。”
数字注射攻击是交付的方法。 Amlani解释说，这是一种网络安全攻击，而不是生物识别攻击。因此，许多组织并未完全理解本地装置生物识别技术以防御深层侵害的不足。
Amlani说，像Apple和Google这样的设备制造商确实了解了这个问题。这就是为什么Apple获得移动驾驶执照的注册流量不同，并且很难通过的脸部ID。使用Face ID进行生物特征识别验证的企业正在自行承担风险，但是如果有人参加欺诈性MDL，Apple负有责任，因此该过程包括几个主动的Livices检测步骤，用户希望将任何一边抬起并抬起眉毛。
Amlani说，Iproov的Flashmark无源性能具有相同的目的，该目的是通过验证在摄像机前面存在的人类组织的存在。该公司还采用设备信号，并寻找像素更改和模糊的操纵迹象：“但这只能带您走那么远。”
Amlani还指出，随着对Deepfake欺诈的认识，有47％的人想要专用检测算法是一个积极的信号，并且在未来几个月内可能会增加。
也许是最令人担忧的发现调查关于哪些生物识别方式可以免受深层影响。
5个专业人士中有4多名指纹生物识别技术可有效地打击深击，其次是Iris（68％），Face（67％）和先进的行为生物识别技术（65％）。正如Amlani指出的那样，虽然声音持续了48％，但远程指纹通常是用智能手机的后置摄像头进行的，远程指纹构成，该智能手机无法执行IPROOV的颜色闪光来检测深击。因此，伊普鲁夫（Iproov）正在致力于无人看管的指纹捕获，“但这需要一些时间，” Amlani说。
同时，尽管显然有广泛的误解，但不要使用远程指纹来防御深层效果。
