在 AI 驱动的世界中用事实对抗虚构

快速阅读: 据《福布斯》称，深度伪造技术威胁日益加剧，可能导致严重财务损失和隐私侵害。当前防御措施多为被动且有局限性。Polyguard推出实时多渠道防御平台，力求在威胁发生前拦截深度伪造内容，强调多方合作与伦理谨慎，呼吁积极应对以重建数字信任。

重塑数字通信信任：实时多渠道防御，防患于未然

**深度伪造：技术的双刃剑**
人工智能带来了诸多突破性进展，从精准医疗到自动驾驶汽车，但其阴暗面之一便是深度伪造技术的兴起。起初仅是一种小众的新奇技术，如今却已进化为一种极具威胁性的欺骗工具，有能力大规模危害政府、金融机构以及个人隐私。风险正在快速攀升。据预测，美国因人工智能生成的欺诈造成的财务损失预计将在2023年的123亿美元基础上，于2027年跃升至400亿美元。现实中，欺诈手段愈发大胆：诈骗者通过深度伪造技术冒充公司首席财务官进行视频通话，成功说服员工转账2500万美元；另一案例中，骗子利用合成语音欺骗家人，让他们误以为亲人陷入危险。

**信任危机与挑战并存**
深度伪造本质上是利用生成对抗网络（GANs）生成的超高仿真音频或视频伪造内容。这是一种机器学习模型，两个AI互相竞争以生成越来越逼真的合成内容。其结果不仅能够骗过眼睛和耳朵，甚至能让经验丰富的专业人士也难以察觉。深度伪造技术的威胁正迅速降低欺诈门槛，使其更容易被普通人所掌握。模仿声音和面孔的能力意味着任何拥有手机或电子邮件地址的人，都有可能成为诈骗目标。“AI驱动的欺诈不再局限于高价值目标，”Polyguard联合创始人兼首席执行官乔舒亚·麦克肯蒂表示，“任何拥有手机或电子邮件地址的人都可能成为潜在目标。”

**现有防御措施的局限性**
网络安全行业正在努力应对，但许多现有的防御措施从根本上是被动的。它们只能在内容传递后检测深度伪造，通常会有15到30秒的延迟，而在实时发生的欺诈面前，这段等待显得漫长而无力。更糟糕的是，一些基于AI的检测系统可能会被网络犯罪分子用来完善他们的欺骗手段。Polyguard联合创始人兼首席技术官卡德姆·巴迪扬指出：“‘用AI对抗AI’的想法虽然新颖，但也令人担忧，因为这些检测模型可能会被犯罪分子用来训练生成对抗网络（GANs），帮助他们创造出更具说服力的深度伪造，从而加剧一场无休止的军备竞赛。”此外，一些基于AI的检测系统往往只关注音频方面，而对视频和消息——多模态攻击的重要组成部分——几乎毫无防御。即便某些内容被标记为深度伪造，也缺乏有效的机制来阻止它们被执行。

**从反应到预防的转变**
解决问题的关键在于根本性的转变：组织不仅要事后识别深度伪造，还要提前防范它们到达用户手中。这意味着要在通信渠道中融入主动防护措施，屏蔽可疑来电，交互前验证身份，并保障消息平台的安全。正如麦克肯蒂所言：“无论经过多少训练的过度警惕都无法帮助员工识别下一代假货。”现代通信的速度让人们几乎没有时间质疑信息的真实性，特别是在紧迫性成为攻击核心的情况下。

**创新实时防御**
Polyguard正在采取这种主动策略。作为首个旨在实时阻止音频、视频及消息中深度伪造和AI驱动欺诈的平台，Polyguard今天正式推出这项服务。与传统检测工具不同，Polyguard致力于在威胁传递之前拦截它们，通过身份验证加密的通信通道和实时的来电/去电号码阻断来实现。Polyguard还声称能够防范来电显示欺骗，并与Zoom和呼叫中心软件等平台集成，以保护常见的攻击向量。Polyguard的做法体现了更广泛的多渠道、多方防御机制的转变——巴迪扬强调这一点至关重要：“通过采用多渠道防御机制，组织可以在攻击展开之前防止复杂攻击——跨越语音、视频、消息等多个领域。”

**真相与AI的较量**
这不是一场单纯的技术斗争。随着合成媒体变得愈加复杂，真相的概念本身正面临巨大挑战。机构、监管者和技术专家必须携手合作，为数字信任制定新的准则。巴迪扬强调合作的重要性：“技术供应商必须提供强大且注重隐私的身份验证基础设施，可以在多个平台上实现联邦化。政府需要现代化的监管框架，要求对高风险通信进行实时身份检查，就像他们在金融领域所做的KYC一样。同时，企业需要将身份视为关键基础设施——而不是一个检查框。”

**伦理上的谨慎前行**
在伦理层面，我们必须保持高度警惕。正如麦克肯蒂所指出的：“隐私和安全不是冲突的，它们是彼此的前提条件。”解决方案必须避免过度监控、集中式数据收集以及可能带来新风险的不透明算法。

**呼吁积极防范**
深度伪造的困境不会消失。如果有什么不同的话，它正在加速。但解决办法不在于恐惧，而在于预见。主动技术、负责任的创新和知情合作可以帮助我们恢复对数字世界真实性的信心。我们无法阻止AI的崛起，也不应该这样做。但我们必须——而且必须——确保真相仍然有机会战斗。

(以上内容均由Ai生成)