快速概览
结语
本文探讨了深度伪造技术，即利用人工智能生成的合成媒体，这些媒体能够创建逼真但具有欺骗性的图像、视频和音频。深度伪造技术可能造成情感、经济和名誉方面的损害。打击深度伪造技术滥用（尤其是涉及未经同意的性内容）的立法正在制定中，但随着技术的进步，检测和预防仍然面临挑战。
关键点
- 深度伪造是指利用人工智能生成的虚假图像、视频或音频，以歪曲真实人物。
- 常见的恶意用途包括敲诈勒索、诈骗、情感操控和散布虚假信息。
- 澳大利亚《2024 年刑法修正案》针对未经同意的性爱深度伪造行为，处以严厉的处罚。
- 深度伪造技术很难检测，并且可以同时模仿音频和视频。
- 深度伪造的视觉特征包括唇形同步不准、光线不一致、画面故障和面部表情不自然。
- 核实信息来源并保持网络谨慎对保护自身安全至关重要。
常见问题解答
- 什么是深度伪造？
- 深度伪造是指利用人工智能技术创建的合成媒体，以图像、音频或视频的形式虚假地描绘真实人物。
- 在澳大利亚，深度伪造技术是非法的吗？
- 根据 2024 年刑法修正案（深度伪造性材料）法案，某些深度伪造内容，特别是未经同意的性内容，属于非法行为。
- 如何识别深度伪造视频？
- 注意画面模糊、光线奇怪、口型不同步、眨眼不自然、情绪不协调等不一致之处。
目录
这是真人还是 Deepfake？
你是否曾疑惑过，眼前的人是真人还是深度伪造的？想象一下，如果你不幸遭遇网络诈骗（但愿不会），那该是多么糟糕的经历。这不仅会让人感到极度痛苦，还会造成精神创伤和经济损失。但正如达尔文的进化论所揭示的那样，生物会随着时间的推移逐渐改变，并在适应过程中不断进化。我们最初担心的是“和我聊天的人是不是他/她自称的那个人？”，现在则担心的是“屏幕上的人是不是一个活生生的人？”诈骗调查员随时准备为您提供帮助。
然而，这并不是值得想象的进化，人工智能 (AI) 不会消失，只会继续在现代技术时代留下自己的印记。近年来，围绕人工智能出现了一个新术语，并已成为网络安全的威胁——深度伪造。
虽然深度伪造技术确实在教育和娱乐领域取得了重大进步，但其滥用却带来了道德和法律挑战。
深度造假欺骗
被深度伪造技术欺骗与遭遇网络钓鱼有些类似，但并不完全相同。两者都源于欺诈和欺骗，但运作方式不同。深度伪造技术更为先进，因为它能够创建新的图像或内容，而不是依赖预先存在的图像或内容来创建虚假的网络身份。
什么是深度伪造？它们有多危险？在本文中，我们将讨论深度伪造的起源、它们如何影响你的日常生活、它们的合法性以及如何发现它们。
含义和起源
“深度伪造” （Deepfakes）一词源于“深度学习”（deep learning）和“伪造”（fake）两个词。它是一种利用人工智能技术制作逼真的虚假图像、视频和音频的合成媒体，旨在篡改他人言论或行为，使其做出与事实不符的举动。 “深度伪造”一词最早出现于2017年，当时一位Reddit版主（用户名相同）开始发布篡改过的名人色情视频。虽然该术语本身在2010年代末期才开始流行，但诸如使用Adobe Photoshop等软件进行故意伪造的行为已经存在数十年，并且还在不断发展演变。
社会影响
深度伪造技术的主要问题在于，它未经被篡改者本人的明确同意。深度伪造技术不仅具有性暗示，还能操纵个人乃至公众舆论。
人们将深度伪造用于恶意目的，包括但不限于：
- 敲诈勒索：包括在有辱人格的视频中出现，例如威胁发布非自愿色情内容以索要赎金
- 情感操纵：在爱情骗局中，受害者可以在网上虚构一个人物，让受害者相信自己正在与一个并不存在的人建立真实的联系
- 金融欺诈和骗局：受害者可能会被误导，认为他们正在与真实且值得信赖的个人交流，而这可能会导致经济损失。
- 的传播 虚假信息：这可能会在政治环境或紧急情况下造成不信任和混乱
从政治到浪漫，一切都不是表面看起来的那样。
有没有针对深度伪造的法律？
由于深度伪造技术给网络安全带来了独特的挑战，有关深度伪造的立法仍在不断发展。
目前，《2024年刑法修正案（深度伪造性内容）法案》（联邦）已于2024年9月3日生效，旨在打击露骨的深度伪造性内容。该法案新增了一项罪名，即利用深度伪造技术传播未经同意的性图像或视频，最高可判处6年监禁，情节严重者可判处7年监禁。
《1988 年隐私法》（联邦）和《2001 年网络犯罪法》（联邦）也可能适用于深度伪造的受害者，以及该国的各种隐私和诽谤州法律。
虽然上述法律只是一个开始，但仍应通过立法努力保护个人免受深度伪造的侵害。
如何检测 Deepfakes？
据Cyber Daily AU报道，79% 的澳大利亚社交媒体用户发现很难在网上识别人工智能内容，只有 25% 的用户有信心能够识别来自真实朋友或亲戚的电话是否是伪造的。
深度伪造技术越来越逼真，越来越难以识别，也越来越容易被公众获取。但以下是一些需要注意的迹象：
- 视频某些部分模糊、像素化、故障
- 皮肤变色和阴影不一致
- 灯光的变化
- 口型不同步或音频质量不一致
- 传达的情绪与面部表情不匹配
- 眨眼次数不足或过多
一定要交叉引用信息并核实来源。没有什么事情是太安全的。尤其是当“眼见为实”这句话在当今时代不再适用时。
如果您需要更多信息或受到 Deepfake 的影响，请联系我们的调查团队，他们可以协助您进行调查。
