Атак с использованием дипфейков стало больше, а выявлять их все сложнее

Атак с использованием дипфейков стало больше, а выявлять их все сложнее

Атак с использованием дипфейков стало больше, а выявлять их все сложнее

В 2024 году атаки с использованием дипфейков — поддельных аудио- и видеоматериалов, созданных нейросетями — приобрели массовый характер. Совершенствование технологий делает их всё сложнее отличить от реальных записей, что даёт злоумышленникам всё больше возможностей для манипуляций.

Количество инцидентов, связанных сприменением дипфейков в России, уже исчисляется десятками тысяч и продолжает стремительно расти. По прогнозам экспертов, включая аналитиков МТС VisionLabs, в 2025 году число подобных атак может увеличиться в несколько раз.

В начале марта в сети широко распространялись фальшивые видео, якобы с участием губернаторов ряда регионов, включая Сахалинскую область и Приморский край. Однако низкое качество этих роликов выдавало подделку. По всей вероятности, за их созданием стояли пропагандистские структуры Украины.

«Пользователям стоит критически относиться к подобным материалам и не доверять всему, что они видят в интернете. Качество дипфейков постоянно растёт, и в будущем их будет ещё сложнее распознать. Поэтому важно развивать критическое мышление», — подчеркнули в Центре управления регионом Сахалинской области.

Однако дипфейки используются не только в политических целях, но и в мошеннических схемах, направленных на кражу денег. Одна из популярных тактик — имитация голоса родственников потенциальных жертв. Мы собрали наиболее распространённые способы обмана, которые уже активно применяются или могут стать угрозой в ближайшем будущем.

Директор по развитию продуктов ГК «Гарда» Денис Батранков предупреждает:

«Раньше ошибки в текстурах изображения, искажения в голосе, низкое качество видео и аудио были явными признаками дипфейков. Однако сегодня такие артефакты встречаются всё реже. Для их выявления необходимо использовать специализированные программы, такие как Resemblyzer и Deepware, которые с точностью выше 90% анализируют контент и находят признаки искусственной модификации».

Также эксперт напомнил, что телефонные звонки от мошенников часто сопровождаются срочными просьбами или указаниями — например, перевести деньги или передать конфиденциальные данные. Чтобы избежать обмана, он рекомендует:

  • Не принимать решения в спешке. Возьмите паузу в разговоре.
  • Задавать проверочные вопросы. Например, спросите о событии, известном только реальному человеку.
  • Использовать секретные пароли или кодовые слова.
  • Связываться через другие каналы. Например, перезвонить с другого номера или встретиться лично.

Современные технологии развиваются стремительно, но и способы защиты от них не стоят на месте. Главное — оставаться бдительными и не поддаваться на уловки злоумышленников.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru