TL;DR： Deepfakes 已经从人工智能的新鲜事物演变为 严重威胁为了全球稳定， 促成欺诈 以及大规模的错误信息。它们对 选举、公众信任和商业安全 增长迅速，要求 紧急关注。本指南探讨如何 深度伪造检测软件 和 身份验证 或者 IDV 解决方案 诸如生物特征验证和文件验证等可以帮助 降低风险 和 保护数字完整性.
什么是 Deepfake？
Deepfakes 的名字来源于一种名为深度学习的人工智能 (AI) 技术。具体来说，深度学习算法可以自学解决极其复杂的问题。通过分析海量数据集，它们可以生成超逼真的内容，将人脸无缝地替换到图像、视频、音频等内容中。
世界正迅速陷入一场深度伪造危机。与此同时，人们对这项人工智能技术将如何影响各组织的担忧日益加剧。事实上，它已经在重塑全球社会经济和政治格局。然而，最近，人们对选举公正性的担忧加剧，并引发了严格的审查。
什么是 Deepfake 检测？
Deepfake 检测软件可以识别那些经过人工处理、看起来极其逼真的图像、声音或视频。如今，各大公司纷纷整合 IDV 解决方案，例如证件验证和生物特征验证流程，以检测“真实内容”中不存在的模式。
人工智能驱动的 IDV 解决方案正迅速成为可靠对抗深度伪造技术和减轻此类身份欺诈的唯一方法。与人类相比，这些技术可以更有效地识别伪造内容，能够在给定的时间段内处理更多数据，更准确，更经济高效。
2023 年 9 月，美国国家安全局 (NSA)、联邦调查局 (FBI) 和网络安全和基础设施安全局 (CISA) 三大主要执法机构发布文件，宣称深度伪造威胁呈指数级增长，自动化和预防技术至关重要。
来自合成媒体的威胁，例如 深度伪造成数量呈指数级增长.
随着深度伪造威胁在各个行业日益增多，身份验证的需求也愈发迫切。IDV 解决方案集证件验证、生物识别和活体检测于一体，如今已成为抵御人工智能欺诈的关键防御手段。
文件验证
文件验证 是反洗钱 (AML)、了解你的客户 (KYC) 和身份识别 (IDV) 流程中的两个关键步骤之一。它使用人工智能验证引擎，在 15 秒内读取 KYC 文件，例如驾驶执照。事实上，许多深度伪造欺诈行为都是通过文件验证过程中发现的异常情况首先检测到的，这使得深度伪造检测技术成为任何深度伪造检测软件技术的关键组成部分。
证件验证技术能够同时验证证件真实性并提取可用数据，从而提供强大的身份保障。它还可以作为初步的深度伪造检测软件，识别人工创建的身份证图像。如需了解更多关于 Gen AI、证件验证和深度伪造检测方法的信息，请阅读 生成式人工智能欺诈和身份验证.
生物特征验证
生物特征验证 使用强大的生物特征识别和面部识别技术来扫描、验证和认证用户生物特征。通过分析生物特征信息（例如面部特征、微表情、肤色和纹理）（有时使用虹膜扫描等替代数据），此过程可充当活体检测工具并防止演示攻击（例如深度伪造）。
生物特征认证仍然是验证身份最可靠的方法之一。尽管生物特征数据极难伪造，即使有了人工智能，检测深度伪造仍然绝非易事。
自动化 IDV 解决方案在现代身份验证、客户引导和身份验证中发挥着至关重要的作用。它们使企业能够准确、大规模地处理大量支票。更多信息，请阅读 生物特征验证的优势.
深度伪造和选举诚信
恶意行为者经常利用深度伪造技术来破坏选举。他们传播虚假信息，操纵舆论。艾伦·图灵研究所发现，近九成的人担心深度伪造技术会影响选举结果。
这种担忧反映了现实风险。一些不法分子已经发布了一些备受瞩目的政治人物的“深度报道”，其中包括伪造的音频和视频片段，目的是混淆视听。
2024年英国大选前夕，一些身份不明的黑客制作了深度伪造视频，模仿首相里希·苏纳克、工党领袖基尔·斯塔默和伦敦市长萨迪克·汗的声音。他们在社交媒体上传播这些视频，影响了数十万潜在选民，加剧了公众的误解。
这些操纵包括虚假的腐败丑闻以及关于政治立场和意图的误导性言论。因此，此类内容可能造成严重损害，尤其是在选民难以辨别真伪的情况下。
Deepfake 检测与响应
即使对于像 Meta、谷歌和微软这样的科技巨头来说，深度伪造的检测也变得越来越困难，这些巨头都承诺要打击选举中的欺骗性人工智能。这一挑战源于生成式人工智能工具的日益复杂，它们现在生成的伪造图像几乎与现实难以区分。企业必须集成 IDV 解决方案和实时检测 API，才能在威胁生效之前将其阻止。
例如，Meta 全球事务总裁 Nick Clegg 指出，识别 AI 生成内容存在挑战， 强调恶意行为者可以剥去通常表明操纵的隐形标记.
深度伪造的威胁是全球性的。它甚至似乎会跟踪国际事件。在美国，模仿 总统乔·拜登的声音被用于自动电话通话，以传播有关选举的虚假信息。 这一事件凸显了深度伪造技术抑制选民投票率的可能性。
这一挑战不仅仅局限于检测。深度伪造一旦传播，往往会在事实核查人员能够揭穿之前造成危害。平台必须在欺诈性内容上线之前采取行动。X（原 Twitter）、Facebook 和 Instagram 等社交网络应该采用深度伪造检测软件，该软件应具备上传前扫描功能，并通过 SDK 和 API 进行实时活体检测。欲了解更多信息，请阅读 与活体检测 SDK 集成.
身份验证中的 Deepfake 检测
除了社交媒体之外，深度伪造已成为各行各业的主要欺诈媒介。如今，它们已成为金融服务领域的主要欺诈风险，从银行和交易应用程序到加密平台和支付服务，它们已成为各金融领域的主要欺诈媒介。犯罪分子每天都在使用深度伪造来绕过身份识别验证 (IDV)，盗取资金并在信贷提供商处开设账户。
生成式人工智能对金融行业构成了最大威胁， 到 2027 年，美国欺诈损失可能达到 $400 亿，高于 2023 年的 $123 亿。
这一预测表明，深度伪造欺诈案件可能在四年内增加超过200%，成为全球金融犯罪的主要驱动力。为了防止这种情况激增，各组织必须投资先进的深度伪造检测软件，以便在合成内容造成财务损失之前将其识别出来。
欺诈技术侵蚀信任
除了选举之外，深度伪造的泛滥对公众和私人对信息和身份的信任构成了更广泛的威胁。随着深度伪造技术变得越来越普遍，人们对他们所消费的媒体越来越怀疑。 媒体的这种怀疑态度可能会导致一种被称为 骗子的红利， 虚假内容的存在可能会使个人获得合理的否认，从而损害问责制和真相。IDV 解决方案可以帮助组织机构辨别真伪，在人工智能欺骗盛行的时代重塑数字信任。
这种现象的一个常见例子是媒体对公众人物、政治领袖或商界领袖的负面报道。对真实媒体的怀疑让这些人能够利用这种公众情绪，利用它声称这不是真实的。很容易看出这种影响可能会滚雪球般扩大。
案例研究：Arup 首席执行官 Deepfake 骗局和 $25 百万欺诈
2025年初，网络犯罪分子利用生成式人工智能，冒充奥雅纳公司（Arup）的高管（包括首席执行官），与该公司香港办公室的一名财务员工进行了虚假视频通话。该财务员工误以为该请求合法，将1725万美元转入了诈骗分子控制的账户。
这段深度伪造视频与奥雅纳公司的内部沟通风格高度相似，并出现了多名虚拟的“高管”。值得注意的是，攻击者研究了公司的层级结构和工作流程，并将深度伪造技术与有针对性的社交工程相结合。结果，这名员工没有理由质疑这段互动。等到身份验证检查发现欺诈行为时，资金已无法追回。
此案凸显了深度伪造技术如何轻易绕过传统的验证方法。因此，企业必须采用实时生物识别IDV解决方案，并配备实时生物识别验证和深度伪造检测软件，以应对此类威胁。最终，奥雅纳事件清晰地警示我们，即使是资源雄厚的跨国公司，也仍然容易受到深度伪造欺诈的威胁。
利用 Deepfake 检测软件大规模建立信任
尽管人们充分认识到深度伪造的危害，但监管措施仍然支离破碎。在美国，全国性立法仍然缺乏，但至少有20个州已经颁布了针对选举相关深度伪造的法律。然而，一项统一的联邦战略尚未实现。与此同时， 系 财政部已认可生物特征验证和文件验证等自动化技术，认为它们是预防和打击新兴欺诈技术的最有效工具之一。
英国在这方面的进展也有限。虽然法律禁止制作和传播有害的个人深度伪造视频，但针对其在选举操纵中的应用，更广泛的监管法规尚未出台。
目前，每家企业仍有责任实施包括深度伪造检测软件在内的IDV解决方案，作为应对深度伪造欺诈的一线工具。此外，企业在制定反洗钱 (AML) 策略时，必须在基于风险的方法 (RBA) 中考虑深度伪造威胁。
关键要点
- Deepfakes 加剧了身份欺诈的激增，绕过标准 IDV 解决方案。
- 选举公正性日益受到威胁，因为合成媒体被用来传播虚假信息、操纵公众认知。
- 生物特征验证在打击深度伪造方面发挥着至关重要的作用，使用面部识别、活体检测和微表情分析。
- 人工智能驱动的证件验证对于检测伪造或合成身份证至关重要，使企业能够验证文件的真实性。
- ComplyCube 提供统一平台 它集成了身份验证、文档验证和深度伪造检测软件，以实现全面的欺诈保护。
关于ComplyCube
为了应对人工智能驱动的欺诈行为，深度伪造检测软件和身份识别验证 (IDV) 解决方案已变得至关重要。这些工具使用生成式人工智能来分析用于创建深度伪造的相同数据模式，从而帮助检测合成内容并防止欺诈。ComplyCube 的证件和生物特征验证解决方案在此过程中发挥着关键作用，使全球各地的组织能够验证用户身份并阻止深度伪造尝试。
领先的 IDV 解决方案提供商旨在应对 21 世纪日益增长的创新欺诈方法威胁。通过利用先进的人工智能和机器学习算法，ComplyCube 平台提供全面的 IDV 和生物特征验证服务，确保提供强大的保护，防止身份欺诈和深度伪造内容。
凭借灵活且可定制的解决方案，他们的服务可以根据公司的 RBA 进行定制，以帮助企业增强其安全协议、保持对监管标准的遵守并在日益数字化的世界中与客户建立信任。如需了解更多信息， 立即联系合规专家.
常见问题
什么是深度伪造？它是如何运作的？
深度伪造是一种利用深度学习算法创建的合成媒体，例如视频、图像或音频。这些人工智能系统利用大型数据集进行训练，以复制人类的细微特征，包括面部表情和说话方式。因此，深度伪造可以逼真地模仿真人的声音、面孔和行为。威胁行为者经常利用它们来传播虚假信息、冒充他人或进行身份欺诈。
如何判断视频、音频或图像是否是深度伪造的？
深度伪造可以通过人工智能检测工具来识别，这些工具可以分析其中的不一致性。然而，深度伪造检测软件会寻找面部对称性、眨眼模式、光线或背景扭曲方面的异常。此外，先进的系统还可以扫描元数据，检测人眼无法察觉的篡改痕迹。虽然手动检测并不可靠，但自动化解决方案可以高度准确地标记合成内容。
什么是生物特征验证以及它如何阻止深度伪造？
生物特征验证是一种身份验证方式，通过分析独特的生物特征来验证一个人的身份。这种验证方式最常见的是实时交互过程中的面部特征。它使用活体检测来确保真实人类的存在。这可以防止使用静态图像、视频或人工智能生成的面部进行欺骗。由于合成媒体难以通过这些实时检查，生物特征验证仍然是阻止深度伪造的最有效工具之一。
深度伪造如何影响选举和民主？
深度伪造技术越来越多地被用于传播虚假政治言论、冒充候选人并迷惑选民。例如，它们可以冒充政治候选人、传播虚假言论并削弱选民信任。这最终会损害选举的合法性，并破坏民主制度的根基。通过深度伪造技术干预选举现已成为多个国家公认的安全隐患。
是什么让 ComplyCube 成为一款有效的深度伪造检测软件？
ComplyCube 结合人工智能文档验证、生物识别认证和实时身份验证，以检测基于深度伪造的欺诈行为。其活体检测技术可标记合成媒体，并在用户入职前阻止欺诈身份。此外，ComplyCube 还会分析文档和面部数据，查找篡改迹象，确保在不影响用户体验或合规性的情况下消除深度伪造威胁。ComplyCube 深受全球企业信赖，确保在不影响用户体验或合规性的情况下缓解深度伪造威胁。
