深度伪造攻击可能花费您比金钱更多

快速阅读: 据《帮助网络安全》称，X-PHY CEO陈绮岚在采访中指出，深度伪造正被用于金融欺诈和政治虚假信息，组织需采用AI驱动的防御策略，更新事件响应计划和内部政策，并符合相关法规以降低风险和责任。

在《帮助网络安全》的采访中，X-PHY首席执行官陈绮岚讨论了深度伪造在真实事件中的危险性，包括其在金融欺诈和政治虚假信息中的应用。她解释了由人工智能驱动的防御策略，并建议更新事件响应计划和内部政策，整合检测工具，并确保符合欧盟《数字运营韧性法案》（DORA）等法规以减轻责任。

攻击者在真实事件中如何使用深度伪造？即使只是假设，这些手段的可信度有多高？我们已经看到深度伪造被用于从金融欺诈到政治虚假信息的各种情况。一个令人担忧的趋势是冒充骗局的发生，攻击者利用合成音频或视频冒充首席执行官或政治家。一个值得注意的例子发生在2020年的香港，一名银行经理在接到一个他认为是公司董事的人的电话后，被骗转账了3500万美元。诈骗者利用基于AI的声音克隆技术完美复制了高管的声音，并用令人信服的电子邮件和文件支持请求。这一案例是金融领域深度伪造声音欺诈最早的且最具代表性的案例之一。这只是其中一个例子，但最近我看到了越来越多的报告，公司因深度伪造的视频通话而被骗转移大量资金——我们的合作伙伴、客户甚至我的内部员工都指出了这一点。所以显然，这些不再是假设——它们正在实际发生。这些手段非常可信，因为它们利用了我们对视觉和听觉信息的信任。还记得那句谚语吗？眼见为实？我们现在不能再说这句话了。只要人们依赖他们所看到和听到的作为证据，这些攻击就会既有效又难以检测，除非有正确的工具。

AI在防御深度伪造方面扮演什么角色？是否有专门为此设计的有前景的模型或架构？当涉及到深度伪造时，AI既是问题也是解决方案。一方面，它推动了合成媒体的创作。另一方面，它是我们的最佳防线。先进的机器学习模型，尤其是多模态AI，在发现微妙复杂的操纵迹象方面变得越来越有效——从不自然的眨眼和面部不一致到不匹配的音视频线索。使用AI的价值在于它能够在实时提供保护，同时具备更好的隐私性和更快的响应时间——随着威胁变得更加精准和动态化，这一点至关重要。

一些有前景的AI模型包括卷积神经网络（CNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）。CNNs用于分析视觉数据中的细微细节，LSTMs和GRUs是基于记忆的AI模型，用于跟踪音视频同步。深度伪造检测也越来越多地集成到更广泛的安全生态系统中，从硬件到数据再到内容的每一层都充当真实性检查点，增加了一层关键的信任。通过将深度伪造检测与强大的端点安全相结合，组织可以确保每个设备都能快速、私密地验证数字通信的完整性，而无需将敏感内容传输到云端。

组织应如何更新其事件响应计划以包含深度伪造场景？将深度伪造视为任何其他网络威胁，并采用零信任心态。这意味着不要仅仅因为看起来或听起来令人信服就认为任何事情都是真实的。更新您的响应计划，包括验证视频或音频内容的步骤，特别是如果它被用来请求敏感操作。构建一个风险模型，考虑深度伪造可能被用来针对关键业务流程的方式，例如高管沟通、财务批准或客户互动。确保您的团队知道如何识别红旗标志、向谁报警以及如何记录事件。使用可以实时扫描媒体并保存标记内容以供审查的检测工具。您识别和行动得越快，能防止的损害就越多。在当今的环境中，质疑第一，验证后再信任更为安全。

组织应制定哪些内部政策以降低深度伪造攻击的风险？组织应在验证、检测和升级方面制定明确的政策。任何涉及金钱、凭据或机密数据的敏感请求都需要额外的验证，如回拨或二次审批。深度伪造意识应纳入常规培训，以便员工能够及早发现警告信号。利用检测工具通过实时扫描和标记可疑媒体来支持团队，帮助他们做出更快、更安全的决策。事件响应计划还必须涵盖如何升级、保存证据以及在怀疑深度伪造时进行沟通。归根结底，质疑异常通信应该成为常态，而非例外。

如果公司成为深度伪造的受害者，是否存在责任或合规暴露的风险？这应该如何纳入规划？是的，绝对存在——特别是在数据泄露或资金损失的情况下。监管机构期望公司采取合理措施防止此类欺诈。依据欧盟《数字运营韧性法案》（DORA）等法律，组织有责任保护个人数据并确保对网络安全威胁的运营韧性。未能预见到或防范深度伪造引发的攻击可能会导致责任、罚款以及声誉受损的风险增加。这就是为什么将深度伪造纳入您的网络安全和风险管理计划非常重要。与法律团队协作，更新流程，并确保系统和员工做好应对准备。如果出现问题，您希望能够证明您对此非常重视并且有所准备。

(以上内容均由Ai生成)