Table des matières
L'évolution de la technologie de clonage vocal" >L'évolution de la technologie de clonage vocal
Mot de passe vocal convenu. Définissez un mot de code verbal avec vos enfants, les membres de votre famille ou vos amis proches qu'eux seuls connaissent. Élaborez un plan qui les oblige à toujours fournir un mot de code lorsqu'ils appellent, envoient des SMS ou envoient des e-mails pour obtenir de l'aide, surtout s'il s'agit de personnes âgées ou d'enfants. " > Mot de passe vocal convenu. Définissez un mot de code verbal avec vos enfants, les membres de votre famille ou vos amis proches qu'eux seuls connaissent. Élaborez un plan qui les oblige à toujours fournir un mot de code lorsqu'ils appellent, envoient des SMS ou envoient des e-mails pour obtenir de l'aide, surtout s'il s'agit de personnes âgées ou d'enfants.
Maison Périphériques technologiques IA Le clonage vocal de l'IA crée une vulnérabilité de sécurité

Le clonage vocal de l'IA crée une vulnérabilité de sécurité

May 31, 2023 pm 01:43 PM
人工智能 漏洞 语音诈骗

Selon McAfee (McAfee), la technologie de l'IA entraîne une augmentation du nombre d'escroqueries vocales en ligne, et il suffit d'à peine trois secondes d'audio pour cloner la voix de la victime. McAfee a interrogé 7 054 personnes dans sept pays et a découvert qu'un adulte sur quatre avait déjà été confronté à une forme de fraude vocale par l'IA, 10 % ont déclaré avoir été fraudés et 15 % ont déclaré qu'une personne qu'ils connaissaient avait été fraudée. 77 % des victimes ont déclaré avoir perdu de l'argent à cause de cela.

Le clonage vocal de lIA crée une vulnérabilité de sécurité De plus, les chercheurs en sécurité de McAfee Research Labs ont tiré les conclusions importantes suivantes après des recherches approfondies sur la technologie de clonage vocal de l'IA et son utilisation par les cybercriminels.

Les escrocs utilisent la technologie de l'IA pour cloner les voix

La voix de chacun est unique, équivalente à une identification biologique empreintes digitales, c'est pourquoi écouter quelqu'un parler est un moyen largement accepté d'établir la confiance.

Mais 53 % des adultes partagent des données vocales en ligne au moins une fois par semaine (via des canaux tels que les réseaux sociaux et la messagerie vocale), et 49 % des adultes les partagent chaque semaine. Partagez jusqu'à 10 fois, le clonage de la voix de quelqu'un est désormais l'un des outils les plus puissants de l'arsenal d'un cybercriminel.

Avec la diffusion et le développement rapides des outils d'intelligence artificielle, il est plus facile que jamais pour les criminels de manipuler les images, les vidéos et les voix des amis et de la famille (ces dernières peuvent être le plus inquiétant) inquiet).

Les recherches de McAfee montrent que les escrocs utilisent désormais la technologie de l'IA pour cloner des voix, puis envoyer de faux messages vocaux ou appeler les contacts du carnet d'adresses des victimes pour se faire passer pour eux-mêmes. Des difficultés ont été rencontrées. 70 % des adultes déclarent qu'il est difficile de faire la distinction entre les voix clonées et les voix réelles. Il n'est pas étonnant que cette technologie soit de plus en plus populaire parmi les criminels.

45 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles répondraient à un message vocal frauduleux ou à une note vocale prétendant provenir d'un ami ou d'un membre de leur famille, surtout si la voix provenait de leur partenaire ou conjoint (40%), parents (31%) ou enfants (20%).

Les victimes de fraude vocale par l'IA ont subi de lourdes pertes

Les parents de plus de 50 ans sont le groupe le plus susceptible de La proportion de réponses vocales des enfants a atteint 41%. Les messages auxquels on répond le plus sont ceux qui affirment avoir eu un accident de voiture (48 %), avoir été volés (47 %), avoir perdu leur téléphone ou leur portefeuille (43 %) ou avoir besoin d'aide lors d'un voyage à l'étranger (41 %).

Mais si les victimes tombent dans le piège de la fraude vocale par l'IA, elles subissent souvent de lourdes pertes. Plus d'un tiers des victimes ont affirmé avoir perdu plus de 1 000 dollars, et 7 % ont été victimes d'une fraude allant de 5 000 à 15 000 dollars.

L'enquête a également révélé que la montée des deepfakes et de la désinformation a conduit les gens à se méfier davantage de ce qu'ils voient en ligne, avec 32 % des adultes déclarant qu'ils sont désormais plus méfiants à l'égard de ce qu'ils voient en ligne. méfiants que jamais Ils se méfient tous encore moins des médias sociaux.

Steve Grobman, directeur de la technologie chez McAfee, a déclaré : « L'intelligence artificielle offre des opportunités incroyables, mais comme pour toute technologie, cette technologie comporte toujours des défis. mains et être maltraité. C'est ce que nous constatons aujourd'hui, avec des outils d'IA faciles à utiliser qui aident les cybercriminels à intensifier leurs escroqueries de manière de plus en plus réaliste. devient plus facile

Dans le cadre de l'analyse et de l'évaluation de cette nouvelle tendance par McAfee, les chercheurs de McAfee ont passé trois semaines à étudier l'accessibilité, la facilité d'utilisation et l'efficacité de l'IA. outils de clonage vocal, son équipe a trouvé en ligne plus d'une douzaine d'outils gratuits de clonage vocal d'IA.

Des outils gratuits et payants sont facilement disponibles, et beaucoup ne nécessitent qu'une expérience et une expertise de base pour être utilisés. Pour un outil, trois secondes de parole suffisaient pour générer un clone correspondant dans 85 % des cas. La précision pourrait être encore améliorée si les criminels faisaient davantage d’efforts.

En entraînant le modèle de données, les chercheurs de McAfee ont obtenu une correspondance vocale de 95 % en utilisant seulement un petit nombre de fichiers audio.

Plus la voix clonée est précise, plus il est probable que les cybercriminels puissent inciter leurs victimes à remettre de l'argent ou à prendre d'autres mesures demandées. Parce que ces escroqueries exploitent la vulnérabilité émotionnelle inhérente à l’intimité humaine, les escrocs peuvent gagner des milliers de dollars en quelques heures seulement.

L'évolution de la technologie de clonage vocal

Grobman a déclaré : « Les outils avancés d'intelligence artificielle changent les règles du jeu pour les cybercriminels. Ils peuvent désormais cloner la voix de quelqu'un et tromper leurs amis et leur famille avec presque aucun effort. de l'argent."

Grobman a conclu : "Il est important de rester vigilant et de prendre des mesures proactives pour assurer votre sécurité, celle de vos amis et de votre famille, si vous recevez un appel d'un conjoint ou d'un membre de votre famille qui éprouve des difficultés lorsque vous demandez à envoyer de l'argent. , assurez-vous de vérifier la véritable identité de l'appelant - utilisez un mot de passe préalablement convenu ou posez une question que seule l'autre partie connaît. Les services de protection de l'identité et de la vie privée contribueront également à limiter l'empreinte numérique des informations personnelles que les criminels peuvent cloner en utilisant le. Avec l'outil de clonage qu'ils ont découvert, les chercheurs de McAfee ont découvert qu'il était facile de cloner des accents du monde entier, que la victime vienne des États-Unis, du Royaume-Uni ou de l'Inde. Elle est toujours australienne, mais l'accent le plus unique est plus difficile à cloner. Par exemple, les voix des personnes qui parlent à une vitesse, un rythme ou un style inhabituel nécessiteront plus d'efforts pour être copiées avec précision et sont donc moins susceptibles d'être ciblées.

Cependant, l’équipe de recherche estime généralement que l’intelligence artificielle a changé les règles du jeu pour les cybercriminels. La barrière à l’entrée n’a jamais été aussi basse, ce qui signifie que commettre un cybercrime n’a jamais été aussi simple.

Conseils pour empêcher le clonage vocal de l'IA

Mot de passe vocal convenu. Définissez un mot de code verbal avec vos enfants, les membres de votre famille ou vos amis proches qu'eux seuls connaissent. Élaborez un plan qui les oblige à toujours fournir un mot de code lorsqu'ils appellent, envoient des SMS ou envoient des e-mails pour obtenir de l'aide, surtout s'il s'agit de personnes âgées ou d'enfants.

Remettez toujours en question la source. S'il s'agit d'un appel, d'un SMS ou d'un e-mail provenant d'un expéditeur inconnu, ou même d'un appel d'une personne que vous connaissez, vous devez réfléchir calmement lorsque vous recevez un appel de détresse : cela ressemble-t-il vraiment à sa voix ? Vont-ils vous demander cela ? Raccrochez, répondez à l'appelant ou essayez de vérifier l'authenticité du message avant de répondre (et bien sûr avant d'envoyer de l'argent).

Cliquez et partagez avec prudence. Qui fait partie de votre réseau de médias sociaux ? Les connaissez-vous vraiment et leur faites-vous confiance ? Soyez conscient de vos amis et contacts en ligne. Plus votre réseau est étendu et plus vous partagez de contenu, plus le risque de clonage malveillant de votre identité est grand.

Utilisez un service de surveillance de l'identité pour vous assurer que vos informations personnelles identifiables ne peuvent pas être consultées ou divulguées si vos informations privées se retrouvent sur le dark web. Gardez le contrôle de vos données personnelles et évitez de vous faire usurper l'identité des cybercriminels.

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!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

See all articles