對抗性人工智慧如何在深偽影像時代侵蝕信任

數位隱私與人工智慧中的信任鴻溝

隨著87%的美國人要求企業對數位隱私負責，但僅有34%的人信任其能有效利用人工智慧對抗詐騙，信任鴻溝變得越來越明顯。儘管51%的企業正在部署人工智慧以增強網絡安全和防止詐騙，但全球僅有43%的顧客相信公司正確處理這些問題。這凸顯了企業縮小信任鴻溝並確保其AI驅動的安全措施能增強信心的迫切需求。深度偽造的興起更使這一問題雪上加霜。

信任鴻溝的理解

擴大的信任鴻溝影響了從長期顧客關係到主要全球民主國家的選舉完整性的各個方面。Telesign的2024年信任指數揭示了這一日益加深的鴻溝，以及信任擔憂如何影響消費者行為和國家的選舉過程。

深度偽造與錯誤資訊的影響

深度偽造和錯誤資訊在企業、顧客以及參與選舉的公民之間造成了重大不信任。Adobe內容真實性倡議的高級總監Andy Parsons警告說：“一旦被深度偽造所欺騙，你可能再也無法相信網路上看到的內容。當人們無法區分虛構與事實時，民主就危在旦夕。”

社交媒體平臺上深度偽造的傳播容易性，通常是由自動帳號助長，使得辨別真偽內容的能力變得更加複雜。2020年9月，Graphika和Facebook關閉了一個發佈有關地緣政治問題的誤導性內容的中國帳號網絡，這是一個引人注目的案例。國家經常在錯誤資訊運動中投資，以破壞民主並促進社會動盪。

美國情報界的2024年年度威脅評估指出：“俄羅斯利用人工智慧創造深度偽造，能夠欺騙專家，”針對政治不穩定地區的個體施加不良影響。攻擊者利用由生成對抗網絡（GANs）驅動的先進深度偽造技術，影響全球選民。

根據Telesign的指數，72%的全球選民擔心AI生成的深度偽造會破壞選舉的完整性，81%的美國人表達了類似的擔憂。此外，45%的美國人在過去一年中遇到過AI生成的政治內容，17%的人在過去一週內注意到此類內容。

對人工智慧及機器學習的信任

儘管對人工智慧干擾選舉的擔憂存在，Telesign的指數揭示了一絲曙光：71%的美國人表示，如果採用人工智慧和機器學習（ML）來減輕網絡攻擊和詐騙，他們會更信任選舉結果。

GANs與深度偽造的運作原理

生成對抗網絡（GANs）推動了深度偽造內容的真實性提升。從惡意個人到成熟的國家行為者，GANs被用於生成看似真實的視頻和聲音克隆。深度偽造越可信，顧客和選民的信任就越容易受到侵蝕。這項技術經常應用於網絡釣魚攻擊和社會工程，突顯了保持警惕的迫切需求。《紐約時報》甚至提供了一個測驗，以測試讀者辨別真實和AI生成圖片的能力，展示了GAN技術的快速進步。

GAN由兩個競爭的神經網絡組成：生成器創建合成數據，而判別器評估其真實性。生成器旨在提高輸出的質量和真實性，使得深度偽造越難檢測，進一步危害社會信任。

在深度偽造世界中保護信任

Telesign的首席執行官Christophe Van de Weyer強調了信任在數位時代的關鍵角色，他表示：“隨著人工智慧的演進，我們必須優先考慮由AI驅動的詐騙保護解決方案，以保障個人和機構數據安全。” Telesign利用2200多項數位身份信號的見解來增強信任並保障交易，每月防止數百萬的詐騙行為。

根據Telesign的指數，驚人的99%成功的數位入侵發生在帳號缺乏多因素驗證（MFA）時。實施強健的MFA策略對阻止數據洩露和維護顧客信任至關重要。研究顯示，相當數量的前員工仍然持有對敏感公司數據的訪問權限，這凸顯了有效身份和訪問管理（IAM）的重要性。

結論：在日益增長的深度偽造中維護信任

Telesign的信任指數展示了迫切需要解決現有信任鴻溝的問題，尤其是在身份和訪問管理以及多因素驗證的實踐中。隨著GAN技術的持續進步，增強創造誤導性內容的能力，加強安全措施對CISO來說將至關重要。幾乎所有的數據洩露都是從身份被入侵開始的，因此企業必須優先保護這些漏洞，即使深度偽造的威脅在增長。