Fraunhofer разрабатывает систему выявления дипфейков во время видеоконференций

Как сообщает Digital Trends, исследователи Fraunhofer Institute for Secure Information Technology SIT разрабатывают систему для выявления мошенничества во время корпоративных видеоконференций в реальном времени. Она должна предупреждать сотрудников о подозрительной активности до того, как они выполнят дорогостоящее поручение от поддельного руководителя, созданного с помощью ИИ.
Исследователи вспоминают случай в Гонконге. Сотрудник участвовал в видеоконференции с несколькими предполагаемыми коллегами, однако все остальные участники оказались поддельными. Как сообщается, злоумышленники получили доступ к внутренним видеоматериалам и использовали голоса сотрудников компании, сгенерированные ИИ. Жертва перевела около 2,2 млрд ₽ (24 млн евро), а обман обнаружился только после разговора с настоящим руководителем.
В рамках отдельного исследования 2025 года студентам показали изменённое видео с их преподавателем. Для его создания использовали общедоступный инструмент, который позволяет заменять лица в реальном времени. До объяснения исследователей подделку не распознали 25 из 34 участников, или 74%.
Разработки Fraunhofer в области медиафорензики сочетают глубокое обучение и обработку сигналов. Система ищет размытые структуры лица, несоответствия между областями изображения и другие малозаметные признаки. При этом исследователь Мартин Штайнебах ранее предупреждал: автоматические детекторы дипфейков могут ошибаться достаточно часто и тем самым запутывать участников живого звонка.
Ключевые факты
В Гонконге сотрудника убедили перевести почти ≈ 2,2 млрд ₽ (24 млн евро) после видеоконференции с поддельными коллегами.
В исследовании 2025 года подделку не распознали 25 из 34 участников, или 74%.
Медиафорензика Fraunhofer ищет размытые структуры лица и несоответствия между областями изображения.
Мартин Штайнебах предупреждал об ошибках автоматических детекторов во время живых звонков.
Вопросы и ответы
- Какие признаки система будет искать во время звонка?
Она сочетает глубокое обучение и обработку сигналов, выявляя размытые структуры лица и несоответствия между областями изображения.
- Насколько вероятно, что сотрудник сам не заметит подделку?
В исследовании 2025 года дипфейк преподавателя не распознали 25 из 34 участников, то есть 74%.
- Можно ли полагаться только на автоматическое предупреждение?
Нет: исследователь Мартин Штайнебах предупреждал, что автоматические детекторы могут допускать достаточно ошибок, чтобы запутать участников живого звонка.
Контекст по теме
- Исследование UC Berkeley: современные ИИ-модели плохо справляются с рабочими задачами21 июля 2026 г.
- AI-дипфейки превратили «синтетических инсайдеров» в новую угрозу для компаний20 июля 2026 г.
- BSI и Fraunhofer представили метод обнаружения Deepfake с объяснением подозрительных фрагментов7 июля 2026 г.
- Интерес к deepfakes‑as‑a‑service на дарквебе вырос на 39%, что усиливает риск «фальшивых начальников»24 июня 2026 г.