求職者可能是假貨?冒名者用deepfake竊盜身分應徵遠距工作,FBI:說話時能辨識

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發布: 2023-04-09 17:21:01
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求職者可能是假貨?冒名者用deepfake竊盜身分應徵遠距工作,FBI:說話時能辨識

大數據文摘出品

作者:Caleb

線上工作正逐漸正式進入我們的生活。

根據數據公司Emsi Burning Glass統計,2020年初紐約全市16萬3000個招聘職位中,只有6700個允許在線工作,佔總職位數量的4%;但到去年12月,全市24萬3000個招聘職位中,線上工作的職位數量增至2萬5800個,已占到總職位數量的10.6%。

不過俗話說得好,人心隔肚皮,更何況現在還多隔了一層螢幕,誰也保不準Neso事件不會再發生。

這不,最近根據美國聯邦調查局調查,越來越多的人正在竊取別人的個人身份信息,以及利用deepfake來申請遠程工作崗位。也正是由於deepfake技術使用人工智慧或機器學習來產生圖像、視訊或音訊等內容,其很難與真實材料區分開來。

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例如,根據外媒報道,有位詐騙者一直在遠距工作的求職過程中藉助了deepfake,試圖進入IT工作,存取他們的客戶或財務數據,以及企業IT數據和專業資訊等。

無獨有偶,根據其他公司爆料,有些求職者的個人資料更是完全屬於另外一個人。

視訊語音都被deepfake,識破他們到底難不難?

6月28日,FBI網路犯罪投訴中心在一次公開諮詢中表示,最近有關被冒充求職的投訴案件數量增加。詐騙者一直利用deepfake技術以及從受害者那裡盜取的個人識別訊息,騙過雇主僱用他們進行遠端或居家辦公工作。

這些工作涉及IT、電腦程式設計、資料庫以及軟體相關的職位。

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deepfake實現的身份偽裝往往難辨真偽,詐騙者也就能夠從公司內部竊取有價值的詳細信息,以及實施其他身份詐欺計劃。

甚至根據聯邦執法機構補,在調查過程中,他們還發現了線上面試中使用面試者的語音也經過了deepfake偽造。

目前尚不清楚有多少人利用這種方式成功入職,被舉報的在其中佔了多少。

要辨識deepfake也並非完全不可能。聯邦調查局表示,雇主可以透過某種方式來檢測深度偽造。在日常工作中,員工仍需要時不時地與雇主進行視訊以匯報工作進度等,當他們開口說話時,也就是缺陷顯露之時。

“在鏡頭前,如果接受採訪的人的動作和嘴唇運動與聲音無法完全保持同步”,“例如突然的咳嗽、打噴嚏或其他聽覺行為與視覺呈現的內容不一致”,那往往就是識破deepfake的關鍵。

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但真正要去識破deepfake並沒有那麼容易,尤其是在你不特別去注意的情況下。根據卡內基美隆大學研究人員最近的一份報告,旨在檢測被篡改的視頻的人工智能的準確率可能在30%到97%之間,人類有辦法檢測出假視頻,特別是一旦他們被訓練成能夠觀察到某些視覺故障,如影子不正常或皮膚紋理有問題等。

deepfake用得怎麼樣,還得看人

#deepfake用得好不好,到底是不是用在了「刀刃」上,還得看人。

2021年,前披頭四成員Paul McCartney就利用deepfake技術讓自己「重返青春」。在與Beck合作的MV中,觀眾看到的是一個年輕的、靈活的、歲月沒有在他身上留下任何痕跡的McCartney。

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上個月馬斯克也被deepfake了一把。

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在TED主席「克里斯安德森」採訪馬斯克的這段影片中,馬斯克表示,一個名為BitVex的加密貨幣交易平台是他自己創建的,並承諾在三個月內,任何加密貨幣存款每天都有30%的報酬率。

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#deepfake也有做好事的時候。

最近,在荷蘭一項重啟調查的案件中,為了找到13歲的Sedar Soares和朋友們一起扔雪球時被槍殺的真相,在Sedar Soares家人的允許下,警方利用deepfake製作了一個Sedar Soares的視頻,以此向公眾徵集線索,尋找目擊證人。在這一分鐘長的影片中出現了Soares的生活影像,他向攝影機打招呼並撿起一個足球。就在影片發布的第二天,荷蘭鹿特丹警方發言人Lillian van Duijvenbode說:「我們已經收到了數十條線索,這一事實非常積極。」

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還是那句話,技術的價值取向取決於使用該技術的人。

鍛鍊自己的deepfake辨識能力

#作為一種AI深度學習工具,deepfake能夠將一張圖片中人的臉換到其他人的圖片上的技術,從而創建一個非常逼真的“假”視頻或圖片,“換臉”因此得名。

研究人員使用自動編碼器神經結構,使這個想法成為現實。基本想法非常簡單:每張臉都訓練一套編碼器和對應的解碼神經網路。編碼時,使用的是第一個人的圖片。而解碼時,卻是使用第二個人解碼器。

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為了幫助人們更好地識破deepfake騙局,研究人員也從Kaggle公開比賽中託管的100,000個deepfake在影片和19,154個真影片中,訓練了一系列神經網路來偵測deepfake。

總的來說,沒有完全絕對的方法來幫助識別,但在deepfake中有幾個點是值得注意的:

  • 注意臉部:高端的DeepFake操縱幾乎都是基於臉部的;
  • 注意臉頰和額頭:皮膚是否顯得太光滑或太有皺紋?皮膚老化程度是否與頭髮和眼睛老化程度一致? deepfake在某些方面往往是不協調的;
  • 注意眼睛和眉毛:陰影的位置是否正確? deepfake通常無法完全正確地複製出自然物理學的場景;
  • 注意眼鏡:是否存在任何眩光?是否存在太多眩光?當人們移動時,眩光的角度是否改變?再一次,DeepFakes常常無法完全代表照明的自然物理學;
  • 注意臉部毛髮或缺乏毛髮的情況:臉部毛髮看起來是否真實? deepfake可能會添加或去除鬍子、鬢角或鬍鬚,但這樣的行為往往會帶來違和感;
  • 注意臉部的痣:痣看起來真實嗎;
  • 注意眨眼:這個人的眨眼次數是否足夠或過多;
  • 注意嘴唇的大小和顏色:大小和顏色是否與此人臉部的其他部分相符。

這八個問題都能幫助人們檢查並辨識deepfake。

高品質的deepfake並不容易辨別,但透過練習,人們可以建立起一種基於deepfake的真假的直覺,相信直覺,並加以適當的輔助驗證即可。

如果你還是不放心,也可以在這個網站上進行簡單的測驗:https://detectfakes.media.mit.edu/

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