Produziert von Big Data Digest
Autor: Caleb
Online-Arbeit hält nach und nach offiziell Einzug in unser Leben.
Laut Statistiken des Datenunternehmens Emsi Burning Glass waren von den 163.000 Stellenangeboten in New York City zu Beginn des Jahres 2020 nur 6.700 Online-Arbeitsplätze zugelassen, was 4 % der Gesamtzahl der Stellen ausmacht; Im Jahr gab es in der Stadt 243.000 Stellen. Unter den Stellenangeboten ist die Zahl der Online-Stellen auf 25.800 gestiegen, was 10,6 % der Gesamtzahl der Stellen ausmacht.
Aber wie das Sprichwort sagt: Die Herzen der Menschen sind durch den Bauch getrennt, ganz zu schweigen davon, dass zwischen ihnen eine zusätzliche Schicht von Schirmen liegt. Niemand kann garantieren, dass der Neso-Vorfall nicht noch einmal passieren wird.
Nein, aktuellen FBI-Ermittlungen zufolge stehlen immer mehr Menschen die persönlichen Identitätsdaten anderer Menschen und nutzen Deepfakes, um sich für Remote-Jobs zu bewerben. Gerade weil die Deepfake-Technologie künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen nutzt, um Inhalte wie Bilder, Videos oder Audios zu generieren, ist es schwierig, sie von echten Materialien zu unterscheiden.
... B. Unternehmens-IT-Daten und Berufsinformationen usw.
Zufälligerweise gehören Berichten anderer Unternehmen zufolge die persönlichen Daten einiger Arbeitssuchender vollständig einer anderen Person. Videos und Stimmen wurden gefälscht, ist es schwierig, sie zu durchschauen? Am 28. Juni erklärte das FBI Cybercrime Complaint Center in einer öffentlichen Konsultation, dass die Zahl der Beschwerden über Personen, die sich als Arbeitssuchende ausgeben, in letzter Zeit zugenommen habe. Betrüger nutzen Deepfake-Technologie und von Opfern gestohlene personenbezogene Daten, um Arbeitgeber dazu zu verleiten, sie für Remote- oder Homeoffice-Jobs einzustellen. Diese Jobs umfassen Positionen in den Bereichen IT, Computerprogrammierung, Datenbank und Software.Die durch Deepfake erreichte Identitätsverschleierung lässt sich oft nur schwer zwischen Authentizität und Authentizität unterscheiden, was es Betrügern ermöglicht, wertvolle Daten aus dem Unternehmen zu stehlen und andere Identitätsbetrugspläne umzusetzen.
Selbst nach Angaben der Strafverfolgungsbehörden des Bundes stellten sie bei den Ermittlungen auch fest, dass die Stimme des Interviewers, die im Online-Interview verwendet wurde, ebenfalls durch Deepfake gefälscht worden war. Es ist unklar, wie viele Menschen mit dieser Methode erfolgreich in das Unternehmen eingestiegen sind und wie viele davon gemeldet wurden. Es ist nicht völlig unmöglich, Deepfake zu identifizieren. Das FBI sagt, dass es für Arbeitgeber eine Möglichkeit gibt, Deepfakes zu erkennen. In ihrer täglichen Arbeit müssen Mitarbeiter immer noch von Zeit zu Zeit per Video-Chat mit ihren Arbeitgebern chatten, um über den Arbeitsfortschritt usw. zu berichten. Wenn sie sprechen, werden ihre Mängel aufgedeckt. „Vor der Kamera, wenn die Bewegungen und Lippenbewegungen der interviewten Person nicht vollständig mit der Stimme synchronisiert werden können“, „wie etwa plötzliches Husten, Niesen oder andere Hörverhaltensweisen, die nicht mit dem visuell dargestellten Inhalt übereinstimmen.“ „Das ist oft der Schlüssel zum Durchschauen von Deepfake.Aber es ist nicht so einfach, Deepfake zu durchschauen, vor allem wenn man nicht besonders aufpasst. Laut einem aktuellen Bericht von Forschern der Carnegie Mellon University könnte die Genauigkeit der künstlichen Intelligenz zur Erkennung gefälschter Videos zwischen 30 und 97 % liegen. Menschen verfügen über Möglichkeiten, gefälschte Videos zu erkennen, insbesondere wenn sie darauf trainiert sind, bestimmte visuelle Störungen zu erkennen, wie z B. abnormale Schatten oder problematische Hautstruktur.
Wie gut Deepfake eingesetzt wird, hängt von der Person ab. Wie gut Deepfake eingesetzt wird, hängt von der Person ab. Im Jahr 2021 nutzte der ehemalige Beatle Paul McCartney die Deepfake-Technologie, um „zur Jugend zurückzukehren“. Im MV mit Beck sieht das Publikum einen jungen, flexiblen McCartney, von dem keine Spur der Zeit mehr übrig ist.Auch Musk war letzten Monat ein Deepfake.
In diesem Video, in dem TED-Vorsitzender „Chris Anderson“ Musk interviewt, sagte Musk, dass er selbst eine Kryptowährungs-Handelsplattform namens BitVex erstellt habe und versprach, dass alle Einzahlungen in Kryptowährungen innerhalb von drei Monaten eine tägliche Rendite von 30 % erzielen würden.
deepfake macht manchmal auch gute Dinge.
Kürzlich wurden in einem Fall die Ermittlungen in den Niederlanden wieder aufgenommen, um die Wahrheit über den 13-jährigen Sedar Soares herauszufinden, der dabei erschossen wurde Er warf mit seinen Freunden in Sedar Schneebälle. Mit der Erlaubnis von Soares‘ Familie erstellte die Polizei mithilfe von Deepfake ein Video von Sedar Soares, um Hinweise aus der Öffentlichkeit zu sammeln und Zeugen zu finden. In dem einminütigen Video erscheinen Bilder aus Soares' Leben, während er die Kamera begrüßt und einen Fußball in die Hand nimmt. Am Tag nach der Veröffentlichung des Videos sagte Lillian van Duijvenbode, Polizeisprecherin von Rotterdam: „Die Tatsache, dass wir Dutzende Tipps erhalten haben, ist sehr positiv.“ 🎜🎜# Auch hier hängt die Wertorientierung der Technologie von den Menschen ab, die sie nutzen.
Üben Sie Ihre Deepfake-Erkennungsfähigkeit aus
Als KI-Deep-Learning-Tool kann Deepfake die Technologie des Austauschs nutzen das Gesicht einer Person auf einem Bild auf das Bild einer anderen Person zu übertragen, um ein sehr realistisches „falsches“ Video oder Bild zu erstellen, daher der Name „Face Swapping“. Forscher nutzten die neuronale Architektur des Autoencoders, um diese Idee Wirklichkeit werden zu lassen. Die Grundidee ist sehr einfach: Trainieren Sie für jedes Gesicht einen Satz Encoder und entsprechende dekodierende neuronale Netze. Bei der Codierung wurde das Bild der ersten Person verwendet. Bei der Decodierung kommt ein zweiter menschlicher Decoder zum Einsatz.Um Menschen dabei zu helfen, Deepfake-Betrug besser zu identifizieren, haben Forscher auch eine Reihe Neuronale Netze wurden darauf trainiert, Deepfakes in 100.000 Deepfake-Videos und 19.154 echten Videos zu erkennen, die in öffentlichen Kaggle-Wettbewerben gehostet wurden.
Im Allgemeinen gibt es keine völlig absolute Methode zur Identifizierung, aber es gibt einige Punkte, die es bei Deepfakes zu beachten gilt: #🎜🎜 ##🎜🎜 #
Achten Sie auf das Gesicht: High-End-DeepFake-Manipulationen basieren fast alle auf dem Gesicht;
Achten Sie auf die Wangen und die Stirn: ob die Haut zu glatt erscheint oder zu faltig? Entspricht die Hautalterung derjenigen von Haaren und Augen? Deepfakes neigen dazu, in gewisser Weise störend zu sein.
Achten Sie auf die Augen und Augenbrauen: Sind die Schatten an der richtigen Stelle? Deepfakes können Szenen mit natürlicher Physik oft nicht vollständig nachbilden.
Achten Sie auf Brillen: Gibt es Blendungen? Gibt es zu viel Blendung? Ändert sich der Blendwinkel, wenn sich eine Person bewegt? Wieder einmal geben DeepFakes die natürliche Physik der Beleuchtung oft nicht vollständig wieder;
Achten Sie auf Gesichtsbehaarung oder deren Fehlen: Sehen Gesichtsbehaarung realistisch aus? Deepfake kann Bärte, Koteletten oder Bärte hinzufügen oder entfernen, aber ein solches Verhalten erzeugt oft ein Gefühl des Ungehorsams;
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKönnte der Bewerber eine Fälschung sein? Betrüger nutzt Deepfake, um Identität zu stehlen, um sich für Remote-Arbeit zu bewerben, kann das FBI beim Sprechen erkennen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!