[AI] AI深度伪造欺诈防范

1 AI深度伪造概念

AI深度伪造欺诈现状

• 科技进步始终伴随机遇与挑战，AI深度伪造技术便是典型代表。作为人工智能领域的前沿技术，其正以超乎想象的速度渗透进社会生活，在推动创新应用的同时，也带来了数据安全、伦理信任等重大风险，甚至对社会信任体系的根基构成潜在威胁。

“过去一年基于AI的深度伪造欺诈的数量增长了30倍！”
——奇安信《2024人工智能安全报告》

“到2026年全球将有30%的组织遭遇基于深度伪造的针对性攻击。”
——知名公司Gartner预测

什么是AI深度伪造欺诈

• AI深度伪造欺诈（Deepfake Fraud）指利用AI深度合成技术伪造逼真的图像、音视频内容，冒充他人身份实施诈骗的行为。

• AI深度合成技术

• 生成对抗网络 (GAN)
• 变分自编码器 (VAE)
• 面部替换技术
• 语音合成技术
• 三维重建技术

AI深度伪造技术发展历程

• 初级阶段 : 2017-2019年
  以GANs为核心技术的换脸技术为主，换脸技术受限于模型架构，在面部边缘融合、生物运动一致性及空间物理约束层面存在系统性缺陷，导致合成内容容易被人类视觉系统辨识。

• 发展阶段 : 2020-2022年
  扩散模型与自监督学习的结合，推动深度伪造技术向“全维度合成”方向跨越式发展。这一技术融合不仅实现了高精度换脸等传统功能，更拓展至多模态内容生成领域，涵盖虚假语音、动态表情、肢体动作模拟，甚至能让静态图像实现逼真动态效果。

• 成熟阶段 : 2023年至今
  多模态大模型的融合应用，彻底改变了深度伪造的实现路径，首次实现“文本输入-视频输出”的端到端自动化流程。

AI深度伪造技术演进方向

• 实时化
  AI深度伪造技术已从离线预渲染视频发展为实时换脸/语音克隆，现在最新的技术已可以全自动AI代理（多轮对话、跨语言诈骗）。

• 低成本化
  随着技术的成熟和滥用，在黑灰产中已形成产业链，暗网上经常有低价出售此类工具，进一步拉低了AI深度伪造欺诈的进入门槛。

• 多模态融合
  同步伪造视频、音频、文本等多维度信息，如伪造高管邮件+实时视频会议指令，大幅提升欺诈实施过程中的仿真性与欺骗性。

• 开源滥用
  开源生态加速AI深度伪造技术迭代，如实时语音克隆、多模态融合，而检测工具开发速度难以匹配，形成“攻防失衡”的技术博弈困境。

2 常见欺诈手段与案例

AI深度伪造语音诈骗

• 概要:
  2019年3月，发生了一起全球首例利用人工智能（AI）深度伪造技术实施企业级语音诈骗的案件，涉及一家英国的能源公司，该公司被冒充其CEO的声音骗走22万欧元（约185万人民币）。

• 诈骗过程:
  2019年3月，某能源公司下属子公司的一名财务主管接到一通由人工智能合成的声音电话，模仿其母公司高管声音，指示其向指定账户转账22万欧元；
  财务人员未察觉异常，按指令完成转账。后经查，该母公司高管从未打过此电话；
  事后核实发现该声音仿真程度极高，难以分辨真假。

AI换脸伪造证书

• 新闻报道:
  2021年12月18日，据江苏新闻报道，常州警方发现，一家非法从事证书挂靠行业的公司，竟然使用AI换脸技术“过人脸”，帮助相关人员在政务网站上绕过人脸识别认证。
  该团伙分工明确，通过中间商连接上游黑客与有需要的企业和个人。
  经过侦查，警方在多地抓获嫌疑人8名，查获各类非法注册认证的建筑业资质1000多组，涉案金额120多万元。
  目前，8名犯罪嫌疑人因涉嫌破坏计算机信息系统罪被警方刑事拘留。

AI深度伪造视频会议诈骗

• 背景：
  2024年2月3日，香港警方召开记者会，通报全球首宗使用AI“多人变脸”技术实施的大型诈骗案，涉案金额高达2亿港元（约1.84亿人民币），为香港首例损失最严重之“多人变脸”诈骗案例。

• 作案手法：
  骗子通过YouTube搜集英国公司高层影像，利用AI深度伪造技术合成其面部与声音，伪装成公司高层召开“机密交易”线上会议。

• 诈骗过程：
  2024年1月中旬，骗子以“首席财务官”身份，通过即时通讯软件指示财务人员一周内分15次转账至5个账户；
  会议中出现4至6名“高层”，均系AI伪造，造成高度信任假象；
  受害者于1月底向总部核实后始知被骗。

3 防范措施

国家关于AI深度伪造技术的法律法规要求

互联网信息服务深度合成管理规定

• 第六条
  深度合成服务提供者和使用者不得利用深度合成服务制作、复制、发布、传播虚假新闻信息。转载基于深度合成服务制作发布的新闻信息的，应当依法转载互联网新闻信息稿源单位发布的新闻信息。
• 第七条
  深度合成服务提供者应当落实信息安全主体责任，建立健全用户注册、算法机制机理审核、科技伦理审查、信息发布审核、数据安全、个人信息保护、反电信网络诈骗、应急处置等管理制度，具有安全可控的技术保障措施。
• 第十五条
  深度合成服务提供者和技术支持者应当加强技术管理，……，应当依法自行或者委托专业机构开展安全评估：（一）生成或者编辑人脸、人声等生物识别信息的；（二）生成或者编辑可能涉及国家安全、国家形象、国家利益和社会公共利益的特殊物体、场景等非生物识别信息的。

网络音视频信息服务管理规定

• 第十一条
  网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播非真实音视频信息的，应当以显著方式予以标识。网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者不得利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播虚假新闻信息。转载音视频新闻信息的，应当依法转载国家规定范围内的单位发布的音视频新闻信息。

网络信息内容生态治理规定

• 第四条
  网络信息内容生产者应当遵守法律法规，遵循公序良俗，不得损害国家利益、公共利益和他人合法权益。

• 第六条
  网络信息内容生产者不得制作、复制、发布含有下列内容的违法信息：（一）反对宪法所确定的基本原则的；（二）……；（三）……；（四）……；（五）……；（六）……；（七）……；（八）……；（九）……；（十）侮辱或者诽谤他人，侵害他人名誉、隐私和其他合法权益的；（十一）法律、行政法规禁止的其他内容。

企业如何应对AI深度伪造技术挑战

构建多层级审批验证体系

对大额转账、数据导出等高风险操作，采用多重验证机制，例如采用双人视频核验 + 硬件令牌 + 时间窗口限制等规避机制，杜绝单一通道被欺骗的风险。
建立数字身份凭证链，将高管的身份信息加密存储于可信环境（如零信任架构下的IAM系统），在关键业务场景必须引入可信验证，防止高管个人音视频被盗用后的AI深度伪造欺骗。

最小化权限分级分类管理

按照“角色一职责一数据敏感度”三维模型进行权限划分，实行动态权限授予机制。
关键岗位（财务、法务、高管）通讯录及联系方式应纳入敏感信息保护目录，禁止明文存储、外发或同步至个人设备。

逐步构建AI对抗能力

针对当前主流的AI合成技术（如Deepfake）具有特定的数字痕迹（如频谱不连续、眨眼频率异常、光影一致性偏差）。企业应建立基于AI技术的针对其专门的深度伪造对抗性检测平台。
部署AI检测模型技术平台（如Face X-ray、Forensics Transformer），对进出企业的音视频通信流进行实时扫描与置信度评分，自动标记可疑内容。

加强安全意识培训

员工意识薄弱仍是多数重大诈骗事件的突破口，且适应时代技术发展趋势，针对AI深度伪造欺诈的场景做必要宣贯，并定期开展“AI欺诈攻防演练”，08675 2025-10-13

个人如何防范AI深度伪造欺诈

1. 了解AI深度伪造技术原理和常见欺诈手段
   增强认知：普通人需要了解AI深度伪造技术的原理和常见欺诈手段，从原理到现象再到常见欺诈手段与案例，构建心理防线。
   注意细节破绽：面部光影不自然、眨眼频率过低、嘴唇运动与语音不同步、声音过于平滑、语气语调异常等。

2. 培养数字怀疑主义思维，养成质疑与验证的习惯
   不信任任何视频、语音通话：注意细节破绽，如面部光影不自然、眨眼频率过低、嘴唇运动与语音不同步、声音过于平滑、语气语调异常等。
   反向提问测试法：在通话中提出只有对方才知道的私密问题。

3. 使用鉴别AI深度合成技术的工具与辅助手段
   AI检测平台：使用Deepware Scanner、Sensity AI等工具分析是否存在深度合成痕迹。
   数字水印验证：使用Adobe Content Credentials等工具查看。
   反向图像搜索：将截图上传至Google Lens或TinEye，检查是否为网络已有素材拼接而成。

4. 构建个人信息防护屏障，从源头降低被攻击风险
   控制社交媒体曝光度：避免发布正脸自拍、家庭合照、环境等信息。
   加强账户安全管理：使用密码管理器创建高强度独立密码；开启银行、社交平台的登录提醒。
   教育家人尤其是老年人：定期普及最新诈骗手法；设立亲人之间个性化的私密确认的家庭规则。

X 参考文献