17% HR-менеджеров столкнулись с дипфейками на онлайн-собеседованиях

17% HR-менеджеров столкнулись с дипфейками на онлайн-собеседованиях

17% HR-менеджеров столкнулись с дипфейками на онлайн-собеседованиях

Онлайн-собеседования превратились в театр цифровых двойников. Вместо кандидата на интервью может прийти более опытный человек, а нейросеть в реальном времени одолжит ему чужие лицо и голос. В итоге предложение получает соискатель, которого работодатель фактически никогда не видел.

Масштаб уже не шуточный. Компания Pindrop открыла вакансию разработчика senior backend и проверила 827 откликов своими антифрод-системами.

Около 100 кандидатов, или 12,5%, оказались дипфейками. По данным Resume Genius, с такой подменой сталкивались 17% HR-менеджеров.

Исследование GetReal Security показало ещё более неприятную картину: 41% опрошенных американских компаний в 2025 году наняли и вывели на работу мошеннических кандидатов, не заметив обмана. Gartner прогнозирует, что к 2028 году фейковым окажется каждый четвёртый соискатель.

Чаще всего цифровые самозванцы атакуют ИТ-компании, криптовалютные проекты и организации из сферы кибербезопасности. Одни пытаются получить работу без нужных навыков, другие скрывают страну проживания, а третьи охотятся за корпоративными данными. Более 300 компаний в США, по данным Минюста страны, наняли на ИТ-позиции людей, связанных с Северной Кореей.

Распознать подмену на глаз непросто: люди выявляют дипфейки с точностью лишь около 56%. Выдать их могут рассинхронизация губ и речи, плывущие края лица, странные тени, задержки перед ответами и пустые профили в соцсетях.

Поэтому кандидата просят повернуться в профиль, провести рукой перед лицом или показать три пальца. На таких движениях нейросеть иногда теряет самообладание: лицо расползается, пальцы мутируют, маска слетает.

Раньше на собеседовании проверяли навыки кандидата. Теперь сначала приходится выяснять, существует ли он вообще.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru