AI 安全白皮书｜"深度仿冒 "产业链调查及四类防御措施--四重措施防御 "深度仿冒 "欺诈行为

随着技术的进步，检测识别“深度伪造”骗局的方法也在不断发展，企业和个人需要通过多种渠道验证身份，采用多重策略来识别与防御“深度伪造”欺诈。

1、行为与生物识别

（1）在视频对话的时候，可以要求对方摁鼻子、摁脸观察其面部变化，如果是真人的鼻子，按下去是会变形的。也可以要求对方吃食物、喝水，观察脸部变化。或者，要求做一些奇怪的动作或表情，比如，要求对方挥手、做某个难做的手势等，以辨别真假。在挥手的过程中，会造成面部的数据的干扰，会产生一定的抖动或者是一些闪烁，或者是一些异常的情况。在一对一的沟通中可以问一些只有对方知道的问题，验证对方的真实性。同时，当有人在视频或录音中提出汇款要求时，必须致电或从其他渠道一再核实。

（2）在点对点的沟通中可以问一些只有对方才知道的问题，以验证对方的真实性。

（3）“深度伪造”可以复制声音，但也可能包含不自然的语调、节奏或微妙的失真，仔细聆听后会显得格外突出。同时，语音分析软件可以帮助识别语音异常。

（4）在涉及文件的情况下，自动文档验证系统可以分析文档是否存在不一致之处，例如字体更改或布局差异。

 

 

2、设备和账号识别

（1）数字签名和区块链账本具有唯一性，可以对行为来源跟踪，并对其进行标记以供审查。

（2）对设备信息、地理位置以及行为操作进行比对识别，能够发现并防范异常操作。顶象设备指纹通过对设备指纹的记录和比对，可以辨别合法用户和潜在的欺诈行为。其对每个设备进行唯一标识和识别的技术，识别出虚拟机、代理服务器、模拟器等被恶意操控的设备，分析设备是否存在多账号登录、是否频繁更换IP地址、频繁更换设备属性等出现异常或不符合用户习惯的行为，帮助追踪和识别欺诈者的活动。

（3）账号异地登录、更换设备、更换手机号、休眠账户突然活跃等等，需要加强频繁验证；此外，会话期间的持续身份验证至关重要，保持持久性检查以确保用户的身份在使用期间保持一致。顶象无感验证可以快速准确地区分操作者是人还是机器，精准识别欺诈行为，实时监控并拦截异常行为。此外，基于最小权限原则限制对敏感系统和账户的访问，确保访问其角色所需的资源，从而减少账户被盗用的潜在影响。

（4）基于人工审查与AI技术相结合的人脸反欺诈系统，防范“深度伪造”的虚假视频。顶象全链路全景式人脸安全威胁感知方案，能够有效检测发现虚假视频。它通过人脸环境监测信息、活体识别、图像鉴伪、智能核实等多维度信息对用户人脸图像进行智能风险评估、风险评级，迅速识别虚假认证风险。顶象全链路全景式人脸安全威胁感知方案，针对人脸识别场景及关键操作的实时风险监测，针对性地监测如摄像头遭劫持、设备伪造、屏幕共享等行为，并触发主动防御机制进行处置。在发现伪造视频或异常人脸信息后，该方案系统支持自动执行防御策略，设备执行命中防御策略之后对应的防御处置，可以有效阻断风险操作。

 

 

3、AI识别与取证

（1）基于深度学习的生成对抗网络（GAN）能够训练一种称之为“鉴别器”神经网络模型，可识别真实版本和创建版本之间的任何差异。大数据模型可以快速分析大量视频和音频数据，以超出人类能力的速度识别异常。并且，机器学习模型可以识别“深度伪造”生产算法的特征模式，从而识别“深度伪造”的内容。而且机器学习模型可以重新训练和调整，保持实时的迭代进化。

（2）AI取证工具在调查和归因“深度伪造”内容方面发挥着至关重要的作用，这些工具分析数字足迹、元数据和创建过程中留下的其他痕迹，帮助识别攻击者的来源并协助法律调查。

 

4、社交防范与公众教育

（1）减少或者杜绝在社交媒体上分享账户、家庭家人、交通出行、工作岗位等敏感信息，防范欺诈分子盗用下载后，进行图片和声音的“深度伪造”，而后进行身份伪造。

（2）持续对公众进行“深度伪造”技术及其相关风险的教育至关重要，鼓励公众保持警惕并快速报告异常情况，也可以显著提高组织检测和响应“深度伪造”威胁的能力。

技术在不断发展，新的欺诈也在不断涌现。尽可能随时了解AI和“深度伪造”技术的最新发展，以相应地调整保障措施。对 AI 模型的持续研究、开发和更新对于在日益复杂的“深度伪造”技术中保持领先地位至关重要。

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