Produit par Big Data Digest
Auteur : Caleb
Le travail en ligne entre progressivement officiellement dans nos vies.
Selon les statistiques de la société de données Emsi Burning Glass, sur les 163 000 offres d'emploi à New York début 2020, seules 6 700 étaient autorisées à travailler en ligne, ce qui représentait 4 % du nombre total de postes, mais en décembre dernier ; Cette année-là, il y avait 243 000 emplois dans la ville. Parmi les postes de recrutement, le nombre d'emplois en ligne est passé à 25 800, représentant 10,6 % du nombre total de postes.
Mais comme le dit le proverbe, les cœurs des gens sont séparés par le ventre, sans compter qu'il y a une couche supplémentaire d'écrans entre eux. Personne ne peut garantir que l'incident de Neso ne se reproduira plus.
Non, selon des enquêtes récentes du FBI, de plus en plus de personnes volent les informations d'identité personnelles d'autrui et utilisent des deepfakes pour postuler à des emplois à distance. C’est précisément parce que la technologie deepfake utilise l’intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique pour générer du contenu tel que des images, des vidéos ou de l’audio qu’il est difficile de la distinguer des matériaux réels.
Par exemple, selon les médias étrangers, un escroc qui travaillait à distance a utilisé deepfake pendant le processus de recherche d'emploi pour tenter d'accéder à un emploi informatique et d'accéder également à ses données client ou financières. comme les données informatiques d'entreprise et les informations professionnelles, etc.
Par coïncidence, selon les rapports d'autres entreprises, les informations personnelles de certains demandeurs d'emploi appartiennent entièrement à une autre personne.
Le 28 juin, le Centre des plaintes contre la cybercriminalité du FBI a déclaré lors d'une consultation publique que le nombre de plaintes concernant des personnes se faisant passer pour des demandeurs d'emploi avait récemment augmenté. Les fraudeurs utilisent une technologie deepfake et des informations personnelles identifiables volées aux victimes pour inciter les employeurs à les embaucher pour des emplois à distance ou à domicile.
Ces emplois impliquent des postes liés à l'informatique, à la programmation informatique, aux bases de données et aux logiciels.
Le déguisement d'identité obtenu par le deepfake est souvent difficile à distinguer entre authenticité et authenticité, permettant aux fraudeurs de voler des informations précieuses au sein de l'entreprise et de mettre en œuvre d'autres stratagèmes d'usurpation d'identité.
Selon les forces de l'ordre fédérales, au cours de l'enquête, elles ont également découvert que la voix de l'intervieweur utilisée lors de l'entretien en ligne avait également été falsifiée par un deepfake.
On ne sait pas combien de personnes ont rejoint l'entreprise avec succès en utilisant cette méthode et combien d'entre elles ont été signalées.
Il n’est pas totalement impossible d’identifier les deepfakes. Le FBI affirme qu’il existe un moyen pour les employeurs de détecter les deepfakes. Dans leur travail quotidien, les salariés ont encore besoin de discuter en vidéo avec leur employeur de temps en temps pour rendre compte de l'avancement des travaux, etc. C'est lorsqu'ils parlent que leurs défauts sont révélés.
"Devant la caméra, si les mouvements et les mouvements des lèvres de la personne interrogée ne peuvent pas être complètement synchronisés avec la voix", "comme une toux soudaine, des éternuements ou d'autres comportements auditifs incompatibles avec le contenu visuellement présenté ", c'est souvent la clé pour voir à travers les deepfakes.
Mais ce n’est pas si facile de voir à travers les deepfakes, surtout si vous n’y prêtez pas une attention particulière. Selon un récent rapport des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon, la précision de l'intelligence artificielle conçue pour détecter les vidéos falsifiées pourrait varier de 30 % à 97 %. Les humains disposent de moyens de détecter les fausses vidéos, en particulier une fois qu'ils ont été formés à détecter certains problèmes visuels, tels que ombres anormales ou texture de peau problématique.
La manière dont le deepfake est utilisé dépend de la personne, qu'il soit utilisé sur le "bord".
En 2021, l'ancien Beatle Paul McCartney a utilisé la technologie deepfake pour "retourner à la jeunesse". Dans le MV avec Beck, le public voit un McCartney jeune et flexible, sans aucune trace du temps.
Musk était également deepfake le mois dernier.
Dans cette vidéo du président de TED, « Chris Anderson », interviewant Musk, Musk a déclaré qu'une plateforme de trading de crypto-monnaie appelée BitVex avait été créée par lui-même et a promis que dans les trois mois, tout dépôt de crypto-monnaie rapporterait 30 % chaque jour.
deepfake fait aussi de bonnes choses parfois.
Récemment, dans une affaire qui a rouvert l'enquête aux Pays-Bas, afin de découvrir la vérité sur Sedar Soares, 13 ans, tué par balle alors qu'il lançait des boules de neige avec ses amis, avec la permission de Sedar Soares ', la police a utilisé deepfake pour créer une vidéo de Sedar Soares afin de solliciter des indices auprès du public et de trouver des témoins. Dans la vidéo d'une minute, des images de la vie de Soares apparaissent alors qu'il salue la caméra et ramasse un ballon de football. Le lendemain de la diffusion de la vidéo, la porte-parole de la police de Rotterdam, Lillian van Duijvenbode, a déclaré : "Le fait que nous ayons reçu des dizaines de conseils est très positif
Pourtant, la valeur de la technologie dépend des gens." qui l'utilise.
En tant qu'outil d'apprentissage profond de l'IA, le deepfake peut remplacer le visage d'une personne dans une image par l'image d'une autre personne, créant ainsi une "fausse" vidéo ou image très réaliste, d'où le nom « qui change de visage ».
Les chercheurs ont utilisé l'architecture neuronale de l'auto-encodeur pour faire de cette idée une réalité. L’idée de base est très simple : entraîner un ensemble d’encodeurs et les réseaux neuronaux de décodage correspondants pour chaque visage. Lors du codage, la photo de la première personne a été utilisée. Lors du décodage, un deuxième décodeur humain est utilisé.
Afin d'aider les gens à mieux identifier les escroqueries deepfake, les chercheurs ont également formé une série de réseaux neuronaux pour détecter les deepfakes à partir de 100 000 vidéos deepfake et 19 154 vidéos réelles hébergées dans les concours publics Kaggle.
De manière générale, il n'existe pas de méthode complètement absolue pour aider à la reconnaissance, mais il y a plusieurs points à noter dans le deepfake :
Ces huit questions peuvent aider les gens à vérifier et à identifier les deepfakes.
Les deepfakes de haute qualité ne sont pas faciles à distinguer, mais grâce à la pratique, les gens peuvent établir une intuition basée sur l'authenticité du deepfake. Il suffit de faire confiance à l'intuition et d'utiliser une vérification auxiliaire appropriée.
Si vous êtes toujours inquiet, vous pouvez également faire un simple test sur ce site : https://detectfakes.media.mit.edu/
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!