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

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru