У мошенников недостаточно данных для качественных дипфейков

У мошенников недостаточно данных для качественных дипфейков

У мошенников недостаточно данных для качественных дипфейков

Технический директор «Лаборатории Касперского» Антон Иванов на полях форума «Финополис» отметил, что злоумышленники пока лишь пробуют использовать дипфейки в реальном времени. Для создания действительно качественных подделок у них недостаточно исходных данных.

«Злоумышленники могут связываться с потенциальной жертвой в мессенджерах, по видеосвязи. Мы видим, что они пытаются использовать дипфейки в реальном времени для обмана людей. Однако пока это не массовое явление», — заявил представитель компании в комментарии для РИА Новости.

По словам Антона Иванова, для создания дипфейков злоумышленники используют изображения людей, доступные в открытых источниках. Такие подделки чаще всего применяются в схемах социальной инженерии — чтобы вызвать доверие у потенциальной жертвы, выдавая себя за знакомого человека. Целью может быть побуждение жертвы перейти по ссылке, открыть файл или перевести деньги, чаще всего под предлогом материальной помощи. Однако из-за недостатка данных такие дипфейки обычно выглядят неубедительно.

При этом в случае целевых атак, направленных на конкретного человека, ситуация меняется. Как подчеркнул Антон Иванов, в таких случаях злоумышленники способны создавать гораздо более реалистичные дипфейки, но для этого требуются серьёзные затраты на сбор данных и высокие технические навыки. Даже при этом подделку можно распознать по характерным признакам — неестественной мимике, отсутствию бликов и отражений, размытым или искажённым контурам.

Между тем, как показало совместное исследование Контур.Толк и Контур.Эгида, почти половина россиян опасается, что их изображения могут быть использованы для создания дипфейков. Особенно эти опасения распространены среди руководителей и сотрудников, занимающих ответственные должности.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru