За последние три года качество технологии дипфейков значительно улучшилось, а в связи с ростом популярности программного обеспечения с открытым исходным кодом возможности создания дипфейков стали доступнее, чем когда-либо прежде. Но как злоумышленники могут использовать эту технологию в злонамеренных целях?
Чтобы узнать это подробнее, Мэтт Льюис, директор по исследованиям группы, работал со студентами Университетского колледжа Лондона (UCL), чтобы изучить простоту использования и качество результатов некоторых популярных фреймворков для создания дипфейков с открытым исходным кодом, оценив, как они могут стать еще одним инструментом в арсенале социальной инженерии.
В рамках исследования Мэтт поручил студентам взять трехминутный фрагмент из известного фильма и с помощью двух ведущих программных приложений с открытым исходным кодом изменить сцену, заменив лицо главного актера своим собственным, с целью создания видео, которое могло бы послужить демонстрацией кибербезопасной угрозы.
Благодаря этому исследованию мы смогли понять, каковы последствия подделок в контексте кибербезопасности, каково потенциальное влияние на наших клиентов и, что более важно, какие методы необходимо исследовать для поддержки обнаружения дипфейков. Мы работаем над тем, чтобы понять, как эта технология может быть использована и злоупотреблена злоумышленниками в ближайшем будущем, и как мы можем опередить события с помощью защитных мер и/или предоставления рекомендаций по законодательству и регулированию использования подобных технологий.
Мэтт говорит: «Работать со студентами Центра докторантуры (CDT) по наукам о больших данных в UCL всегда очень приятно, они не только сосредоточены и преданы поставленной задаче, но и с ними просто весело находиться рядом. Привлекая неспециалистов в области кибербезопасности (студенты являются астрофизиками), мы извлекаем выгоду из разнообразия мышления и уменьшаем проблемы предвзятости, что позволяет применять свежие подходы к исследованиям».
Если вы хотите узнать больше о рисках дипфейков, предлагаемых методах минимизации и моделях обнаружения дипфейков, ознакомьтесь с полным отчетом ниже.
