信息時代一個前所未有的后果就是使誠信受到了打擊。隨著網絡釣魚和其他社會工程詐騙的興起，以及虛假新聞在Facebook和WhatsApp等社交平臺上的傳播，人們越來越難以將真實信息與精心設計和操縱的數據區分開來。

不過，幸運的是，人們開始對“可疑”的電子郵件附件產生戒心，更有可能避免打開那些看起來可疑的電子郵件。然而，人工智能（尤其是”深度偽造”等技術）進入網絡安全戰場后，情況發生了巨大變化。

為了展示”深度偽造”等人工智能軟件可能產生的驚人影響，讓我們考慮兩種不同的情況。第一種情況是，你收到了同事發來的釣魚郵件，要求你給錢;第二種情況是，你接到了同事打來的電話，要求你給錢。在這種情況下，任何個人更有可能落入第二種情況，并在這個過程中受騙。

為了理解”深度偽造”的可怕含義，讓我們簡要概述一下”深度偽造”的技術是什么。

“深度偽造”到底是什么？

或許，”深度偽造”對當前網絡視頻狀況影響的真正性質，可以從專家們所共享的信念中看出：即將到來的視頻流時代將以高度真實的”深度偽造”內容為特色，同時疊加上音頻、視頻和圖像。

了解什么是”深度偽造”是最重要的。”深度偽造”利用生成式對抗網絡（縮寫為GANs），使兩個機器學習模型同時工作，創造出令人信服的贗品。

通常，訓練數據池越大，”深度偽造”的視頻就越有說服力。這就是為什么政客和名人是”深度偽造”最常見的目標;因為已經有大量關于他們的公開視頻。

一旦你超越了學習曲線，偽造的可能性是無限的。你可以取笑唐納德?特朗普（Donald Trump），也可以讓尼古拉斯?凱奇（Nicholas Cage）扮演他從未扮演過的角色。然而，”深度偽造”更容易滋生仇恨和虛假信息，從而導致危險的后果。

“深度偽造”會造成什么威脅？

即便是”深度偽造”人工智能技術的存在，也足以讓政客、名人或任何關心網絡安全的個人感到不安。不僅我們在網上看到的東西的完整性受到威脅，”深度偽造”還把未來描繪成可怕的奧威爾式噩夢。

正如Marco Rubio幾年前所說，你需要適當的武器和工具來威脅美國。任何一個能夠接觸互聯網的人，都可能制造出一個假視頻來發泄仇恨，從而推翻幾乎所有國家的政府，包括美國這樣的超級大國。

也許更令人震驚的是由”深度偽造”技術引發的色情內容，這種技術可以而且已經貶低了好幾個男人和女人的名譽了。

雖然”深度偽造”s對我們脆弱的民主制度構成了威脅，但更可怕的威脅在于它在色情行業的使用。特別是在缺乏控制的情況下，政府機構可以行使對這些視頻的分發，而視頻可能會造成不可挽回的損害。

我們能做些什么來對”深度偽造”s造成的威脅？

在與”深度偽造”s進行長期而有效的斗爭時，最好的應對方法通常是教人們如何從真實數據中發現”深度偽造”s的視頻和圖像。

只有讓員工意識到”深度偽造”技術所帶來的危險，組織和企業才能在打擊”深度偽造”中發揮關鍵作用。此外，還可以以更嚴格的身份驗證過程的形式部署二級保護層。通常，這些過程包括雙因素身份驗證、一次性密碼生成器和其他密碼替代方案。

第三級保護的形式是組織投資創建反軟件，幫助檢測和打擊深度假貨。然而，在這個級別上的任何軟件都需要大量的時間來開發，這就是為什么組織應該優先考慮二級保護。

區塊鏈和人工智能如何幫助？

考慮到”深度偽造”非常像我們今天所生活的“信息時代”，網絡安全專家和組織也需要想出解決”深度偽造”危險的當代方案。

目前，隨著人工智能和區塊鏈的加入，網絡安全領域已經變得非常猖獗，這兩種技術都可以幫助消除深層假貨的威脅。

就區塊鏈技術而言，它可以在數字身份認證中發揮重要作用，特別是涉及到敏感信息的訪問時，如財務細節或社會安全號碼。

此外，可以通過區塊鏈應用程序對可疑的視頻和音頻文件進行身份驗證，并將這些文件與原始文件進行比較。從本質上講，區塊鏈技術可以成為一種工具，將小麥從糠中分離出來，也就是說，將贗品從真貨中分離出來。

在使用人工智能對抗”深度偽造”技術時，機器學習算法可以通過特定的分類技術，在識別大量數據中的模式方面發揮重要作用。

作為一名數據科學家，Alexander Adam博士闡明了這一點;機器學習在從真實文件中檢測虛假音頻文件方面起著特別重要的作用。

結論

在文章的最后，我們只能敦促讀者關注人工智能的最新發展，尤其是當人工智能像深度假貨一樣令人震驚的時候。

盡管世界似乎決心走上一條通往未來的道路，在未來，侵犯隱私將成為一種社會規范，但對”深度偽造”等可怕的技術保持警惕，是實現網絡安全的漫長道路上的第一步。
責任編輯；zl