К содержанию
Новости

Fraunhofer разрабатывает систему выявления дипфейков во время видеоконференций

Инфографика: Fraunhofer — предупреждать сотрудников о подозрительной а
Графика: hegai.media

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