什麼是Deepfake深偽詐騙?(2025 最新台灣案例總整理)

深偽技術是利用人工智慧 (AI) 與機器學習 (Machine Learning, ML) 合成的新媒體形式。透過「換臉」、控制嘴唇動作、或植入假造的音源檔等手段,它能產生模仿人們講話或動作的超逼真影片或音訊,使其看起來就像是當事人真的說過或做過這些事情一樣。

最初,這項技術被用於製作色情、政治宣傳或嘲諷影片,且網路上流傳著上萬個深偽造假內容。隨著「換臉」軟體的普及,深度偽造內容也愈來愈多,甚至被廣泛用於犯罪。


深度偽造 (Deepfake)技術能產生模仿人們講話或動作的超逼真影片或音訊,使其看起來就像是當事人真的說過或做過這些事情一樣。現在甚至出現「換臉」軟體,也讓深度偽造 (deepfake)惡搞影片愈來愈多,甚至被用來犯罪。
這項利用人工智慧和機器學習(Machine learning,ML)(AI/ML)合成的媒體資訊(圖片、聲音、影像等),將明星、政客等知名人物的臉孔和聲音合成進成人影片,這種「影片換臉」的技術,不知情的人乍看之下就像以為被盜肖像的受害者 ,真的參與了A片演出。現在網路犯罪集團正利用深偽技術進行視訊電話詐騙,目的是獲取財務利益、欺騙與操縱他人,對一般個人和企業機構構成嚴重風險。

深偽 Deepfake 是「深度偽造」 的簡稱,利用AI與機器學習,它能產生模仿人們講話或動作的超逼真影片或音訊。
隨著「換臉」軟體的普及,目前已被廣泛用於犯罪。

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地下組織如何使用被盜身份和 Deepfake 深偽技術?

越來越多的深偽技術(Deepfake)攻擊正顯著地在改變威脅環境。這些移花接木影片將變臉詐騙攻擊和身份驗證繞過等攻擊提升到了新的境界。它們可能盜用名人圖像改造影片,用來投放汽車廣告、宣傳“理財投資機會”,甚至冒充知名人士時進行視訊通話。

在2020年,趨勢科技與歐洲刑警組織和聯合國區域犯罪和司法研究院(UNICRI)的聯合報告裡概述了人工智慧技術的惡意使用,並預測了網路犯罪分子對深偽技術的濫用。而我們的預測也很快變成了現實 – 我們已經可以看到相關攻擊的出現。

越來越多的深偽技術攻擊正顯著地改變針對企業、金融機構、名人、政治人物甚至普通民眾的威脅環境。深偽技術的使用將變臉詐騙攻擊或稱為商務電子郵件入侵 (Business Email Compromise, BEC)和身份驗證繞過等攻擊提升到了新的境界。

這些攻擊成功的先決條件和原因如下:

  • 所有技術都已經到位。深偽技術的原始碼是公開的,任何想使用的人都可以拿到。
  • 公開可用影像的數量足以讓駭客利用深偽技術製作出數百萬個假身份。
  • 犯罪集團是此類技術的早期應用者,並且會定期討論用深偽技術來提高現有洗錢和貨幣化計劃的有效性。
  • 我們看到了新攻擊場景使用深偽技術的趨勢(如社交工程(social engineering )陷阱攻擊),深偽技術成為關鍵的技術推動力。

讓我們來看看近年來此一新興趨勢是如何發展和演變。

👉 趨勢科技在Computex 展出多項 AI資安相關技術 – Connecting AI Security, 6/4~6/7
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眼見為憑?你親眼看到的未必是真的, Deepfake 惡意視訊假冒俄羅斯反對派人士

近日歐洲國會議員以為他們正在通過Zoom與俄羅斯反對派人員視訊交談,但後來發現是長相看起來一模一樣的個騙子!首次利用深偽技術(Deepfake)來進行惡意視訊可能已經出現……

deepfake

2017年 12月《神力女超人》(Wonder Woman)女主角蓋兒加朵(Gal Gadot) 的臉被移花接木到A片上,逼真度簡直毫無破綻。該段影片是以AI演算法產生,機器大量讀取蓋兒加朵(Gal Gadot)的影像後,複製出一張相似度極高的臉孔,再覆蓋A片女主角臉上。


華盛頓大學研究團隊2017年也發表一系列美國前總統歐巴馬的「造假」影片,當時該團隊僅分析17小時的歐巴馬演講影片就達到惟妙惟肖的成果。台灣總統大選期間,也有某候選人被惡搞。
現在甚至出現「換臉」軟體出,也讓深度偽造 (deepfake)惡搞影片愈來愈多。

趨勢科技在這幾年來一直在警告深偽技術(Deepfake)的技術日趨成熟。它利用AI技術製作聲音和影像來欺騙使用者相信它是真實的。

不幸的是,幾天前的事件顯示出此技術可能已經發展非常迅速,取得長足的進步。

四月底的一個例子讓我們知道此技術在短短幾年內取得了多大的進步。英國、拉脫維亞、愛沙尼亞、立陶宛和荷蘭等歐洲多國的議員,頻頻接到俄羅斯反對派領導人阿列克謝·納瓦尼(Alexei Navalny)的親密盟友兼參謀長列昂尼德·沃爾科夫(Leonid Volkov)的視訊通話。直到其中一位政治人物發出螢幕截圖指出該視訊可能是造假。(相關報導: 俄反對派遭人用Deepfake冒充)

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從移花接木的 Deepfake 影音,看機器學習與網路攻擊

換臉、控制嘴唇,植入假造的音源檔,流傳在網路上萬個造假影片,用 #Deepfake #深偽技術 製造的。如果你的老闆在 Youtube 上有很多影音,得當心被利用了
這項技術已被網路犯罪集團用來圖利,已出現的案例是模仿大老闆的聲音,語調、斷句及腔調,進行語音網路釣魚,騙走 24.3 萬美金。😰

本文說明幾種運用機器學習技術的駭客概念驗證與真實攻擊案例來說明當前機器學習在網路威脅領域的應用現況與未來可能性。

資安廠商正運用機器學習(Machine learning,ML)技術來改善其威脅偵測能力,協助企業強化惡意程式、漏洞攻擊、網路釣魚郵件、甚至未知威脅的防禦能力。Capgemini Research Institute 針對機器學習在資安上的應用做了一份研究,他們發現在所有受訪的 10 個國家 850 位資深高階經理當中,約有 20% 在 2019 年之前便已開始運用機器學習技術,另有 60% 將在 2019 年底前開始採用。

機器學習在網路資安領域的應用已證明相當有效,更別說在其他眾多產業也獲得了相當的成果。不過這項技術卻也存在著被犯罪集團吸收利用的風險。儘管機器學習變成大規模犯罪武器的可能性似乎還很遙遠,但有關這方面的研究,尤其是利Deepfake 深度偽造技術來從事勒索或散布假訊息,近來在 IT 業界與一般大眾之間已掀起了一波熱議。

為了進一步說明當前機器學習在網路威脅領域的應用現況與未來可能性,以下說明近幾年來一些運用機器學習技術的駭客概念驗證與真實攻擊案例:

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