Voici 3 façons de protéger votre entreprise contre les menaces Deepfake

Améliorations technologiques faire avancer les affaires et nos sociétés de manière significative. Cependant, le progrès apporte également de nouveaux risques difficiles à gérer. Intelligence artificielle (IA) est à la pointe des technologies émergentes. Il trouve sa place dans plus d’applications que jamais.

De automatiser les tâches administratives pour identifier les moteurs commerciaux cachés, l’IA a un immense potentiel commercial. Cependant, l’utilisation malveillante de l’IA peut nuire aux entreprises et entraîner une perte extrême de crédibilité.

La FBI récemment Souligné une tendance à la hausse causée par l’adoption du travail à distance où des acteurs malveillants ont utilisé faux faux se faire passer pour des entretiens d’embauche dans des entreprises américaines. Ces acteurs ont volé l’identité de citoyens américains dans le but d’accéder aux systèmes de l’entreprise. Les implications pour l’espionnage industriel et Sécurité sont immenses.

Comment les entreprises peuvent-elles lutter contre l’utilisation croissante des deepfakes alors même que le La technologie les alimenter devient plus puissant que jamais ? Voici quelques façons d’atténuer les risques de sécurité.

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Vérifier l’authenticité

Revenir à l’essentiel fonctionne souvent mieux lorsqu’il s’agit de combattre une technologie de pointe. Les deepfakes sont créés en volant les informations d’identification d’une personne, telles que ses photos et ses informations d’identification, et en utilisant un moteur d’IA pour créer leur ressemblance numérique. Souvent, les acteurs malveillants utilisent la vidéo, l’audio et les graphiques existants pour imiter les manières et le discours de leur victime.

Une affaire récente a mis en évidence les extrêmes auxquels les acteurs malveillants utilisent cette technologie. Une série de dirigeants politiques européens pensaient qu’ils conversé avec le maire de Kyiv, Vitali Klitschko, pour être informé qu’ils avaient interagi avec un deepfake.

Le bureau du maire de Berlin a finalement découvert le stratagème après qu’un appel téléphonique à l’ambassade d’Ukraine a révélé que Klitschko était engagé ailleurs. Les entreprises feraient bien d’étudier les leçons de cet incident. Identité vérification et des vérifications apparemment simples peuvent révéler une utilisation de deepfake.

Les entreprises sont confrontées à des risques de rencontre de faux faux lorsqu’elles interrogent des candidats potentiels pour positions ouvertes à distance. Faire reculer les normes de travail à distance n’est pas pratique si les entreprises souhaitent embaucher les meilleurs talents de nos jours. Cependant, demander aux candidats d’afficher une forme d’identification officielle, enregistrer des entretiens vidéo et obliger les nouveaux employés à visiter les locaux de l’entreprise au moins une fois immédiatement après l’embauche atténuera les risques d’embauche d’un acteur deepfake.

Bien que ces méthodes ne soient pas prévenir les risques de deepfake, ils réduisent la probabilité qu’un acteur malveillant accède aux secrets de l’entreprise lorsqu’ils sont déployés ensemble. Comme deux facteurs authentification empêche l’accès malveillant aux systèmes, ces méthodes analogiques peuvent créer des obstacles à l’utilisation de deepfake.

D’autres méthodes analogiques incluent la vérification des références d’un candidat, y compris sa photo et son identité. Par exemple, envoyez la photo du demandeur à l’autorité et demandez-lui de valider s’il connaît cette personne. Vérifiez les informations d’identification de la référence en vous engageant avec elle sur des domaines officiels ou commerciaux.

Combattre le feu par le feu

La technologie Deepfake exploite des algorithmes d’apprentissage en profondeur (DL) pour imiter les actions et les manières d’une personne. Le résultat peut être effrayant. L’IA peut créer des images animées et des vidéos apparemment réalistes de nous avec seulement quelques points de données.

Les méthodes analogiques peuvent combattre les deepfakes, mais elles prennent du temps. Une solution pour détecter rapidement les deepfakes consiste à utiliser la technologie contre elle-même. Si les algorithmes DL peuvent créer des deepfakes, pourquoi ne pas les utiliser également pour voir les deepfakes ?

En 2020, Maneesh Agrawala de Université de Stanford créé une solution qui permettait aux cinéastes d’insérer des mots dans les phrases des sujets de la vidéo devant la caméra. A l’oeil nu, rien n’allait. Les cinéastes se sont réjouis car ils n’auraient pas à refaire des scènes en raison d’un son ou d’un dialogue défectueux. Cependant, les implications négatives de cette technologie étaient immenses.

Conscients de ce problème, Agrawala et son équipe ont contré leur logiciel avec un autre outil basé sur l’IA qui a détecté des anomalies entre mouvements des lèvres et prononciation des mots. Les deepfakes qui imposent des mots aux vidéos dans la voix d’un sujet ne peuvent pas modifier ses mouvements de lèvres ou ses expressions faciales.

La solution d’Agrawala peut également être déployée pour détecter les impositions de visage et d’autres techniques de deepfake standard. Comme pour toutes les applications d’IA, cela dépend beaucoup des données que l’algorithme est alimenté. Cependant, même cette variable révèle un lien entre la technologie deepfake et la solution pour la combattre.

Utilisation de deepfakes données synthétiques et des ensembles de données extrapolant à partir d’occurrences réelles pour tenir compte de multiples situations. Par exemple, les algorithmes de données artificielles peuvent traiter les données d’un incident sur un champ de bataille militaire et rassembler ces données pour créer encore plus d’incidents. Ces algorithmes peuvent modifier les conditions du terrain, les variables de préparation des participants, les conditions d’armement, etc., et alimenter les simulations.

Les entreprises peuvent utiliser des données synthétiques de ce type pour lutter contre les cas d’utilisation de deepfake. En extrapolant les données des utilisations actuelles, l’IA peut prédire et détecter les cas d’utilisation de pointe et élargir notre compréhension de l’évolution des deepfakes.

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Accélérer la transformation numérique et l’éducation

Malgré la nature sophistiquée de la technologie combattre deepfakes, Agrawala prévient qu’il n’y a pas de solution à long terme aux deepfakes. C’est un message affligeant en surface. Cependant, les entreprises peuvent lutter contre les deepfakes en accélérant leurs postures numériques et en éduquant les employés sur les meilleures pratiques.

Par exemple, la sensibilisation au deepfake aidera les employés à analyser et à comprendre les informations. Tout matériel circulant avec des informations qui semblent bizarres ou hors de proportion peut être appelé instantanément. Les entreprises peuvent développer des processus pour vérifier les identités dans les situations de travail à distance et s’assurer que leurs employés les suivront grâce aux menaces profondes.

Encore une fois, ces méthodes ne peuvent combattre à elles seules les dangers des deepfakes. Cependant, avec toutes les techniques mentionnées précédemment, les entreprises peuvent adopter un cadre robuste qui minimise les menaces profondes.

La technologie de pointe appelle des solutions innovantes

La solution ultime aux menaces deepfake réside dans avancée technologique. Ironiquement, la réponse aux deepfakes réside dans la technologie qui les alimente. L’avenir révélera sans aucun doute de nouvelles manières de lutter contre cette menace. En attendant, les entreprises doivent rester conscientes des risques que posent les deepfakes et s’efforcer de les atténuer.

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