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    靠“老板語音”騙走182萬!音頻版Deepfake讓員工真假難辨乖乖轉(zhuǎn)賬

    Deepfake模仿生成人臉效果出眾,真假難辨。

    由此引發(fā)的爭議和擔憂,使得各大平臺先后封殺了Deepfake。

    但最近,外媒又報道了不法之徒用音頻版Deepfake開始了新的詐騙活動,“一血”就拿下24.3萬美元(約182萬人民幣)。

    棘手的是,目前安全專家毫無破解之法。

    發(fā)生了什么?

    今年6月,一家美國的科技公司員工收到了“自家”CEO發(fā)來的語音郵件,要求他“馬上協(xié)助完成一筆緊急的生意”。

    但是,這次CEO的聲音聽起來卻有一點怪:

    是boss的聲音沒錯,但是感覺機械了點,尖銳了點,而且這種語音郵件的聯(lián)系方式也很反常。

    這位員工還是比較機敏,把事情上報給了公司法務(wù),終于證實這是一起合成人類語音的詐騙事件。

    隨后,這家公司把相關(guān)資料提供給了美國安全咨詢公司Nisos來調(diào)查,但結(jié)果卻無法令人滿意。

    專家撓頭,表示無解

    Nisos使用Spectrum3d音頻頻譜圖工具分析了Deepfake語音郵件的音頻記錄。

    技術(shù)人員注意到了音頻頻譜圖中的峰值反復(fù)出現(xiàn)。Nisos懷疑是Deepfake創(chuàng)作者用多個軌道的聲音合成后播放,以此來偽造某一目標人物的音色。

    此外,音頻頻譜斷斷續(xù)續(xù),與正常的人類錄音不一致。以1.2倍速度播放時,這段音頻聽起來更像是文本轉(zhuǎn)語音的軟件合成結(jié)果。

    最重要的一點,研究人員沒有在這段音頻中檢測到任何背景噪音。

    比較Deepfake音頻和正常人類錄音,可以發(fā)現(xiàn)真實情況下,頻譜的音高和音調(diào)更加平滑,而且背景中總能檢測到噪音。

    但是,Nisos的分析也只能到此為止了,因為缺乏更多的數(shù)據(jù)樣本,研究人員無法知曉或推測生成音頻的算法模型細節(jié)。

    Nisos找到了一個疑似詐騙犯使用的電話號碼,但是沒有任何注冊身份信息,出于法律原因,Nisos沒有回撥號碼去聯(lián)系。

    所以,目前來看,還沒有識別和追蹤詐騙者的技術(shù)手段。

    但研究人員總結(jié)了Deepfake音頻的特點。Deepfake音頻創(chuàng)作者為了創(chuàng)建更為逼真的音頻,通常需要滿足如下幾個條件:

    1、截獲目標人物幾乎沒有背景噪音的高質(zhì)量音頻;

    2、在對方不需要或無法回電、交談的情況下發(fā)送音頻;

    3、以留言的形式避免與音頻接收者實時交談。

    以前發(fā)生過嗎?

    2019年9月,英國出現(xiàn)了第一起Deepfake音頻詐騙事件。

    犯罪分子使用音頻版Deepfake對英國一家能源公司高管的聲音進行模仿。

    該公司的執(zhí)行董事在接聽詐騙電話后將超過24.3萬美元匯入了一個匈牙利賬戶。

    第一筆進賬后,騙子接著打了第二個要求轉(zhuǎn)賬的電話,這才引起了懷疑。

    目前,該罪犯仍未被抓獲,但據(jù)外媒報道,這起案件中的Deepfake音頻效果及其逼真,不僅模仿了音色,對于標點、語調(diào)的把握也十分到位,甚至還學會了公司boss的德國口音。

    今年2月,互聯(lián)網(wǎng)安全公司Symantec報告了三起Deepfake音頻詐騙案例,犯罪分子通過電話會議、YouTube、社交媒體以及TED演講獲得了公司高管的音頻,然后用Deepfake算法復(fù)制高管的聲音,致電財務(wù)部門的高級成員要求緊急匯款。

    騙子一般利用VoIP網(wǎng)絡(luò)電話賬號聯(lián)系攻擊對象,繞過通話,直接使用語音郵件功能發(fā)送合成音頻。

    Nisos認為,現(xiàn)在的小規(guī)模發(fā)送Deepfake音頻,可能只是犯罪分子在“試水”,隨著Deepfakes的創(chuàng)建或購買變得越來越容易,音頻、視頻的合成處理質(zhì)量不斷提高,此類電子詐騙將更為普遍。

    普通人該怎么辦?

    盡管Nisos的研究人員說,目前這種Deepfake算法還沒有外包給單個個體或大規(guī)模生產(chǎn)的可能。

    但Nisos通過“特殊渠道”聯(lián)系到了熟悉Deepfake項目的開發(fā)者,他們說不確定這種情況將來會不會成為可能。

    音頻Deepfake的核心問題不僅要捕捉人的音色,還要捕捉具體的言談舉止習慣。

    然而,類似Yandex反向圖像搜索工具的語音版,可以用來收集大量樣本,然后建立和訓練Deepfake模型,幫助將源語音轉(zhuǎn)換為目標語音。

    那么當下普通人如何預(yù)防類似的詐騙呢?

    Nisos認為,盡管Deepfake真假難辨,但能力畢竟有限。

    對于可疑的留言或語音郵件,可以使用已知號碼回撥該發(fā)送者進行通話;

    公司員工也可以針對公司內(nèi)部信息或某些機器無法輕易回答的問題在通話過程中進行挑戰(zhàn)性提問,以查明通話對象的身份。

    你曾經(jīng)遇到過AI生成的語音詐騙嗎?(來源:獵云網(wǎng))

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    2020-08-02
    靠“老板語音”騙走182萬!音頻版Deepfake讓員工真假難辨乖乖轉(zhuǎn)賬
    當下普通人如何預(yù)防類似的詐騙呢?

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