深偽技術（Deepfake） 詐騙影片是使用人工智慧 (AI) 來產生模仿人們講話或動作的超逼真影片或音訊，就如同他們真的說過那些話或真的做過那些事情一樣。深偽技術正被歹徒用來從事視訊電話詐騙，對一般個人和企業機構都構成了嚴重風險。
當您在進行視訊電話時，您如何知道對方是否為真人，還使用深偽技術做出來的冒牌貨？在一個充斥著深偽的世界，眼見不再為憑，所以，認識及對抗這類技術所帶來的風險，比以往更加重要。欲了解什麼是深偽，以及如何辨識，請參閱這篇「深偽的第一堂課」(Deepfake 101) 貼文。
繼續閱讀「深偽」(Deepfake) 一詞是深度學習 (deep learning) 與偽造 (fake) 的合體，由 Reddit 的一名使用者在 2017 年所創。深偽可以是一個模仿某人外貌或聲音的偽造照片、影片或錄音，其目的是要用於欺騙或娛樂大眾。在先進的機器學習加持下，深偽有時非常逼真。過去，深偽主要是在社群媒體上作為娛樂用途，但其濫用的潛力很快就被人發現。現在，深偽已成為隱私、安全及資訊傳播的一大威脅。趨勢科技在 2024 年 6 月做了一份研究指出，有 71% 的人對於深偽抱持負面的看法，相信任人們製作深偽的首要原因就是為了詐騙1。
製作深偽需要用到一種叫做「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network，簡稱 GAN) 的高階電腦程式來製作逼真的影像。主要分成四大步驟：
本文討論正確偵測並適當保護 AI 模型檔案及相關資產 （例如「標籤-labels」） 以防止遭到惡意篡改或非預期變更的重要性
AI 個人電腦 (PC) 是一種同時具備中央處理單元 (CPU)、繪圖處理單元 (GPU) 以及神經處理單元 (GPU) 的電腦，其中新增的 NPU 可提升 PC 的能力，讓 AI 應用程式高效率地在本地端執行，除了可以不須隨時連上網際網路之外，同時也避免掉雲端服務與雲端 AI 解決方案天生的隱私權疑慮。
本地端 AI 模型可以讓 AI 模型針對特定應用而客製化，並與工作流程整合。此外，本地端 AI 模型也讓網頁式或混合式應用程式能將一部份的運算保留在本機上執行。相較於完全仰賴線上或網頁式服務，這麼做可節省應用程式或服務供應商的儲存空間與運算成本。
AI 模型有多種不同格式，最流行的有：Open Neural Network Exchange (ONNX) 、PyTorch 、Keras 及 Tensorflow。本文主要討論 ONNX 格式，這是目前最常見的 AI 模型格式，因為它屬於開放標準，並且獲得了許多機構的支持，包括：Linux Foundation、Microsoft 以及多家主要 AI 廠商。正因為這樣，所以 ONNX AI 模型可直接在很多不同的軟體與硬體平台上使用。Microsoft 在最近剛結束的 Microsoft Build 研討會上一再提到了 ONNX，不意外地，未來 Copilot+ AI PC 搭載的 Phi-3-mini小型語言模型 (SLM) 也將採用 ONNX 格式。
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生成式 AI 與大型語言模型 (如 ChatGPT) 的問世讓 AI 走入了民間。您或許還未察覺，但市面上許多熱門的應用程式早已在某些方面運用到 AI。現在，隨著 AI PC 的到來，大家很快就會將AI 應用到更多我們從未想過的地方，並從中受益。
繼續閱讀【2024年6月6日，台北訊】全球網路資安領導廠商趨勢科技(東京證券交易所股票代碼：4704) 正式於COMPUTEX展示第一款專為防範AI PC時代新興威脅的消費性資安解決方案，並計劃於2024下半年推出上市。
趨勢科技將創新擴大至與英特爾的合作，隨著持續聚焦AI及其他新興技術，與業界同儕的合作更顯重要。趨勢科技營運長(COO)Kevin Simzer表示：「我們不僅將AI技術運用在資安防護中，更努力守護AI應用本身的安全。AI時代的價值終將取決於AI的安全性，從企業到一般消費者皆不例外。現今仍有許多廠商尚未發展相關方案，而趨勢科技領先業界讓企業與消費性資安發展齊頭並進。」
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