Голосовой дипфейк включили через колонку — ИИ-детекторы не сработали

Голосовой дипфейк включили через колонку — ИИ-детекторы не сработали

Голосовой дипфейк включили через колонку — ИИ-детекторы не сработали

Чем лучше звучит синтетическая речь, тем сложнее отличить её от настоящей. Но теперь выяснилось, что даже хорошо обученные антифейковые модели можно легко обмануть с помощью обычного воспроизведения и повторной записи звука.

В начале июня вышло исследование от команды учёных из Германии, Польши, Румынии и компании Resemble AI, которая, кстати, сама делает голосовой ИИ и детекторы дипфейков. Они показали, как так называемые «replay attacks» (атаки повторным воспроизведением) обманывают системы защиты.

Суть простая: берётся синтетический голос, включается через колонку и записывается заново — уже с искажениями, эхом, шумом комнаты. Для человеческого уха разница минимальна, но для модели это уже почти «настоящий» голос. Вуаля — фейк проходит проверку.

А как это связано с безопасностью?

Сегодня вишинг (это когда звонят и притворяются, скажем, ИТ-специалистом компании) — одна из популярных схем атак. А если ИИ может подделать голос босса или техподдержки, параллельно обойдя защиту, становится страшновато.

Даже если в компании стоит антифрод-система, которая слушает звонки и проверяет голос, — достаточно включить фейковый голос через колонку и перезаписать, чтобы обмануть систему.

Что показали эксперименты?

Исследователи протестировали:

  • 6 разных моделей для распознавания дипфейков (включая W2V2-AASIST и Whisper),
  • 4 синтетических движка,
  • 109 разных связок «колонка + микрофон»,
  • на 6 языках.

И собрали датасет ReplayDF — 132,5 часа переозвученного аудио. Условия — максимально приближены к реальности: шум, искажения, акустика комнаты. И результат:

  • У топовой модели ошибка выросла с 4,7% до 18,2%.
  • Даже если обучать модель заново с учётом акустики — ошибка всё равно 11%.

Почему так? Потому что переозвучка убирает ключевые артефакты, по которым дипфейк можно распознать.

А можно ли защититься?

Учёные попробовали добавить «акустический отпечаток комнаты» (RIR — Room Impulse Response) в обучение моделей. Для этого, например, записывают, как в помещении звучит хлопок или короткий щелчок — это даёт информацию об эхо и реверберации.

С этим подходом точность улучшилась на 10-15%, но полностью проблему он не решает. Replay-атаки всё ещё проходят.

Что в итоге?

ИИ-голоса стали настолько реалистичны, что простые методы защиты больше не спасают. Атака «включил-фейк-записал-заново» уже вполне рабочая. Исследователи выложили свой датасет ReplayDF в открытый доступ — некоммерческое использование разрешено.

Так что теперь у разработчиков защиты от дипфейков есть новая головная боль. А у хакеров — ещё один способ обойти системы безопасности.

Кибершпионы в России переключились на НИОКР и инженерные предприятия

Доля кибератак на российские организации, совершаемых с целью шпионажа, заметно выросла. По данным портала киберразведки BI.ZONE Threat Intelligence, в 2025 году на шпионские операции пришлось уже 37% атак (против 21% годом ранее). Иными словами, если раньше шпионской была примерно каждая пятая атака, то теперь — уже почти каждая третья.

При этом госсектор остаётся для таких группировок целью номер один. На органы государственного управления приходится 27% атак шпионских кластеров.

Но интерес злоумышленников всё чаще смещается и в сторону науки и технологий. Доля атак на организации, связанные с НИОКР, за год выросла вдвое — с 7% до 14%.

Как отмечает руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, рост доли шпионских атак почти в полтора раза стал одним из ключевых трендов 2025 года. По его словам, специалисты наблюдают более 100 кластеров, нацеленных на Россию и страны СНГ, и около 45% из них — это именно шпионские группировки.

Интересно, что такие кластеры сильно различаются по уровню подготовки. В одних случаях злоумышленники применяют технически сложные инструменты, но выдают себя плохо составленными фишинговыми письмами. В других — атаки относительно простые, зато адаптированы под локальный контекст и выглядят максимально правдоподобно.

Так, во второй половине декабря 2025 года группировка Rare Werewolf атаковала научно-исследовательское и производственное предприятие оборонно-промышленного комплекса. Жертве отправили письмо якобы с коммерческим предложением на поставку и монтаж сетевого оборудования — от имени сотрудника научно-производственного центра беспилотных систем.

Во вложении не было классических зловредов. Вместо этого использовались легитимные инструменты: AnyDesk для удалённого доступа, 4t Tray Minimizer для скрытия окон и утилита Blat — для незаметной отправки похищенных данных. Такой подход позволяет дольше оставаться незамеченными и обходить системы защиты.

Впрочем, легитимными программами дело не ограничивается. Почти все шпионские кластеры активно применяют зловред собственной разработки. Новые самописные инструменты помогают обходить средства защиты и закрепляться в инфраструктуре на длительное время.

Кроме того, такие группировки, как правило, не стеснены в ресурсах. Они могут позволить себе покупку дорогостоящих эксплойтов, включая 0-day. Ранее специалисты BI.ZONE фиксировали атаки кластера Paper Werewolf, который, предположительно, приобрёл на теневом форуме эксплойт к уязвимости в WinRAR за 80 тысяч долларов.

Судя по динамике, кибершпионаж становится всё более системным и профессиональным — и явно не собирается сдавать позиции.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru