網路安全中的深偽技術：影響與因應措施

什麼是深偽技術？

 

深偽（Deepfake）是一種合成媒體，通常為影片或音訊檔案，透過人工智慧（AI）技術製作而成。AI 會分析大量資料集，學習一個人的動作、說話方式或情緒表現，並透過疊加臉部影像或生成合成聲音，製作出逼真的假內容，使其看起來彷彿某個人正在做或說一些實際上從未發生的事情。

 

隨著時間推移，深偽技術變得愈發精密，使其更難以透過肉眼辨識。

常見的深偽技術類型

 

• 影片深偽（Video Deepfakes）：最廣為人知的深偽形式，透過竄改影片畫面來替換臉孔、改變說話內容，或製作人物從未說過或做過事情的完整影片。
• 音訊深偽（Audio Deepfakes）：音訊深偽涉及以合成或操控方式生成的語音錄音。透過以某人的聲音訓練的 AI 模型，可產生高度逼真的假音訊，模仿其說話模式、語氣，甚至情緒。這類技術已被用於詐騙行為，例如假冒高階主管發送語音訊息要求進行電匯（亦稱為語音釣魚）。
• 影像深偽（Image Deepfakes）：透過操控靜態影像（如照片）來製造假內容。例如，可能竄改照片中某人的臉部，使其看起來像是出現在從未到訪過的地點。

 

為什麼深偽技術具有危險性？

 

• 錯誤資訊與假訊息：深偽內容可被用來散播不實資訊，導致政治操弄、社會混亂，甚至煽動暴力。假造的公眾人物影片或音訊可能迅速瘋傳，誤導數以百萬計的人。
• 資安威脅：網路犯罪分子可將深偽技術武器化，用於釣魚、勒索，或冒充高知名度人物，誘騙員工洩露敏感資訊。
• 聲譽損害：個人可能因深偽內容被錯誤地描繪於不當情境中，進而名譽受損。這在「深偽色情」情境中特別令人憂慮，因為 AI 生成的影像會將個人置於不適當的場景中。
• 身分盜用：深偽技術讓犯罪分子能模仿個人的臉孔或聲音，未經授權存取個人、企業或政府資源，對金融機構、組織，甚至國家安全構成風險。

 

如何辨識深偽內容？

 

深偽內容通常會呈現以下一些明顯特徵：

 

• 臉部動作不一致：不自然的臉部表情、怪異的眨眼頻率，或嘴型與音訊不同步。
• 光影不一致：陰影或光線與周遭環境或人物臉部不相符。
• 模糊或失真：臉部或身體邊緣出現模糊，特別是在快速動作時，或背景出現扭曲。
• 音畫不同步：聲音與嘴型無法對齊，或語音聽起來機械化、缺乏自然情感。
• 眼部動作不自然：不尋常的眨眼模式，或眼球移動與頭部方向不一致。
• 僵硬或不自然的肢體動作：動作生硬或不連貫，特別是在僅臉部遭到操控的情況下。

 

如何防禦深偽攻擊？

 

為防範日益嚴峻的深偽威脅，偵測與對抗深偽內容至關重要，以下為幾項關鍵做法：

 

AI 驅動的偵測工具

 

機器學習模型與演算法是深偽偵測的核心。這些系統以大量真實與偽造的影片、影像與音訊資料進行訓練，透過分析不自然的臉部動作、嘴型不同步，以及光影異常等不一致之處，來辨識深偽內容。

 

深偽影像與影片分析

 

除了 AI 偵測工具外，也可透過對視覺與音訊元素的深入分析揭露深偽媒體。專門技術著重於辨識人工生成內容所遺留的細微不一致之處。透過像素層級與逐格分析，調查人員能發現肉眼難以察覺的竄改痕跡。

 

• 像素層級分析－此類工具專注於像素層面的細節。深偽內容常會留下光影不一致、紋理不匹配等細微線索，即使使用先進 AI，也難以完全消除這些異常。
• 逐格檢視－影片深偽通常可透過逐格檢查被偵測出來。相關工具會檢視每一個畫格，找出模糊邊緣、眼部動作不一致，以及臉部表情轉換不自然等問題。

 

人工監督與驗證

 

即使 AI 工具十分有用，人工判斷在深偽偵測中仍不可或缺，尤其是在深偽技術日益精進的情況下。

 

• 事實查核與來源驗證：在 AI 可能難以察覺細微操控的情境下，人工驗證仍然關鍵。透過確認媒體來源，並與可信來源比對，有助於判斷內容是否遭到竄改。
• 數位浮水印：部分系統會在真實影片與影像中嵌入不可見的浮水印，讓使用者能驗證內容是否被修改。

 

意識提升與教育訓練

 

由於僅靠技術無法完全解決問題，訓練與教育在對抗深偽內容的擴散上同樣至關重要。

 

• 教育訓練：組織應培訓員工與個人如何辨識潛在的深偽內容，並對看似不合常理或品質異常高的媒體保持懷疑態度。
• 公眾宣導活動：提升大眾對深偽風險的認知，有助於減少其傳播，並降低人們誤信假訊息的機率。

 

與安信資訊安全攜手防範深偽威脅

 

隨著深偽技術持續演進，其對資安造成的破壞力亦不斷提升，使深偽偵測與辨識工具成為個人、企業與政府不可或缺的關鍵防護。

 

為因應當今的深偽威脅，安信資訊安全開發了可即時偵測深偽的解決方案，能辨識並判斷合成或經 AI 強化影片的真實性。其專有技術可即時識別遭竄改的媒體內容，協助組織與個人防範深偽威脅，並防止詐騙內容的散播。

 

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