marcinMed den aukande utbreiinga av falskt digitalt innhald, er integriteten til informasjon i fare. I dag er det feil å påstå at alt du ser på nettet er autentisk. Den siste framgangen innanfor generativ AI har transformert måten folk skaper visuelt innhald på.
Blant mange andre undrar innanfor AI har Deepfake-teknologien kome fram som ein av dei mest innovative, men farlege utviklingane. Cyber-svindlarar stolar tungt på denne teknologien for å skape ekte utseande bilete å bruke i svindelaktivitetar, som å spre falske nyheiter og gjennomføre økonomiske svindelaktivitetar.
Difor er det no meir viktig enn nokon gong å kunne motkjempe svindel som blir utført gjennom Deepfake-teknologi. Nokre effektive etterforskningsmetodar kan redde deg frå å falle i fellene til nettsvindlarar. Du må lære dei for å verne deg mot uønska problem.
For di bekvemleik, har vi utforma denne artikkelen for å leie deg gjennom nokre nyttige metodar for å kjempe mot visuell svindel. Før vi dykkar djupare inn i denne diskusjonen, la oss først forstå kva Deepfake-teknologi er. Klar til å dykke inn? La oss byrje.
Deepfake-teknologi – Ein heilskapleg gjennomgang
Deepfakes kombinerer termene «djup læring» og «falsk». Det viser til urmateriale visuelt innhald skapt ved hjelp av djup neurale nettverk. For å seie det enkelt, utnyttar Deepfake-teknologien krafta til avanserte maskinlæringsalgoritmar for å generere falske bilete.
Du kan ansla faren ved denne teknologien utfra evna til å plassere personar i situasjonar dei aldri har opplevd. Denne teknologien er så effektiv til å skape realistiske bilete av folk i fiktive miljø at det blir veldig vanskeleg for ein person å oppdage dei.
Ein deepfake blir vanlegvis skapt ved hjelp av to typar generative motsetteleg nettverk (GNNs): generator og diskriminator. Generatoren skapar dei falske bileta, og diskriminatoren kontrollerer deira autentisitet. Med kontinuerlege iterasjonar lukkast generatoren med å generere biletet som diskriminatoren mislykkast i å flagge som falskt.
Som eit resultat blir det generert eit unikt visuelt innhald som liknar høgt på virkeligheten og blir klart til å brukast til ulike føremål. Medan Deepfake-teknologien har gode bruksområde i utdanning- og underhaldningsindustrien, kjem ho også med visse truslar. Ho opnar vegen for cyberkriminelle til å skape falske visuelle framstillingar av truverdige personar i kompromitterande situasjonar som dei seinare brukar til svindelaktivitetar.
Måtar å kjempe mot bileterelatert svindel
Dersom nettsvindlarar kan bli smartere og stole på avanserte teknologiar, kvifor ikkje du? Du treng berre å lære nokre smarte teknikkar for å oppdage svindel forsøk utført gjennom deepfakes. Her er nokre ekspertråd som kan hjelpe deg med å gjenkjenne falske bilete enkelt.
- Vurder tvilsame bilete kritisk
Når du ser eit bilete som får deg til å tvile på autentisiteten, sørg for å undersøke det kritisk for å bli nøgd. Zoom inn på bilete på di eiga enhet og sjå etter unøyaktigheiter som Deepfake-teknologien vanlegvis kan gjere under innhaldsgenerering.
Undersøk kritisk ulike detaljar som hud, fargar, skuggar, refleksjonar osv. Deepfakes inneheld ofte unaturleg hudtekstur, uvanleg belysning, manglande skuggar og rare refleksjonar. Så om du finn tilstrekkelege indikasjonar, er det meir sannsynleg at bilete er AI-generert.
Du kan også analysere hendene, tennene, ansiktet og andre kroppsdelar av personen som er framstilt på biletet. I så måte, ver oppmerksam på at overdreven uskarphet og skarphet ved kantar er tydelege teikn på involvering av Deepfake-teknologien.
- Gjer samanliknande analyse for mistenkelege bilete
Gjennomføring av ein samanliknande analyse av tvilsame bilete er ein annan måte å gjenkjenne Deepfakes på. Det lar deg sjå kor elles det tiltenkte biletet vises på internett og i kva samanheng det er i. Å sjekke tilstede etter eit bilete over nettet kan vera overveldande.
Vel, du kan utnytte eit effektivt biletsøk-verktøy for å finne eit mistenkeleg bilete på fleire nettplattformer. Alt du treng å gjere er å laste opp bilete til dette verktøyet og la det finne visuelt liknande bilete saman med kjeldene deira. Deretter kan du gjennomgå resultata og navigere til ulike kjelder.
Desse resultata kan hjelpe deg med å fastsetje om bilete var opphavleg generert eller falsk. Du kan også sjekke i kva samanheng det vart lasta opp på ulike plattformer. Gjennomgåing av informasjon frå ulike kjelder vil gi deg nokre ledetrådar om autentisiteten hennar.
- Sjekk truverdien til bilets kjelde
Når det kjem til gjennomføring av nettsvindel, nyttar svindlarar mest to kjelder: ein sosial media-konto med falsk identitet og ei nettside særleg laga for svindelaktivitetar. Dei prøver vanlegvis å overtyde folk om å klikke på biletet slik at dei kan gjennomføre ein fiskeutestnad.
Så når du kjem over noko innlegg eller melding som krev at du klikkar på biletet, sjekk kven som posta det eller sende det til deg. Om det er ein sosial media-konto, sjekk tidlegare posthistorikk og finn ut kva type visuelt innhald ho har og om det er nokon inkonsekvensar i innlegg.
Du kan også sjekke kommentarane på innlegga for å vite kva type bilete som blir delt på denne profilen. På same måte, om det er ein nettside, sjekk om ho er beskytta av ein SSL-sertifikat og om opplysingane på Om Oss-sida verkar autentiske. Ein grundig undersøking vil hjelpe deg å vite om kjelda er legitim og unngå å bli offer for svindel.
Oppsummering
Etter å ha gått gjennom denne artikkelen, håper vi at du no er kjent med Deepfake-teknologien og truslane ho utgjer i svindling. Vi forventar også at du har gjort deg kjend med proaktive praksisar for å unngå deepfake-svindel. Så når du kjenner at desse praksisane bør brukast, ikkje nøl med å implementere dei.
