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(zhēng)議和擔(dān)憂，使得各大平臺(tái)先后封殺了Deepfake。

但最近，外媒又報(bào)道了不法之徒用音頻版Deepfake開始了新的詐騙活動(dòng)，“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(guó)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(diǎn)怪：

是boss的聲音沒錯(cuò)，但是感覺機(jī)械了點(diǎn)，尖銳了點(diǎn)，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(jī)敏，把事情上報(bào)給了公司法務(wù)，終于證實(shí)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(guó)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(gè)軌道的聲音合成后播放，以此來偽造某一目標(biāo)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(shí)，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(diǎn)，研究人員沒有在這段音頻中檢測(cè)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(shí)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(cè)到噪音。

但是，Nisos的分析也只能到此為止了，因?yàn)槿狈Ω嗟臄?shù)據(jù)樣本，研究人員無法知曉或推測(cè)生成音頻的算法模型細(xì)節(jié)。

Nisos找到了一個(gè)疑似詐騙犯使用的電話號(hào)碼，但是沒有任何注冊(cè)身份信息，出于法律原因，Nisos沒有回?fù)芴?hào)碼去聯(lián)系。

所以，目前來看，還沒有識(shí)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(diǎn)。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(gè)條件：

1、截獲目標(biāo)人物幾乎沒有背景噪音的高質(zhì)量音頻；

2、在對(duì)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(shí)時(shí)交談。

以前發(fā)生過嗎？

2019年9月，英國(guó)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(duì)英國(guó)一家能源公司高管的聲音進(jìn)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(gè)匈牙利賬戶。

第一筆進(jìn)賬后，騙子接著打了第二個(gè)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(bào)道，這起案件中的Deepfake音頻效果及其逼真，不僅模仿了音色，對(duì)于標(biāo)點(diǎn)、語調(diào)的把握也十分到位，甚至還學(xué)會(huì)了公司boss的德國(guó)口音。

今年2月，互聯(lián)網(wǎng)安全公司Symantec報(bào)告了三起Deepfake音頻詐騙案例，犯罪分子通過電話會(huì)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(cái)務(wù)部門的高級(jí)成員要求緊急匯款。

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

Nisos認(rèn)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(gè)個(gè)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(xiàng)目的開發(fā)者，他們說不確定這種情況將來會(huì)不會(huì)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(xí)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(xùn)練Deepfake模型，幫助將源語音轉(zhuǎn)換為目標(biāo)語音。

那么當(dāng)下普通人如何預(yù)防類似的詐騙呢？

Nisos認(rèn)為，盡管Deepfake真假難辨，但能力畢竟有限。

對(duì)于可疑的留言或語音郵件，可以使用已知號(hào)碼回?fù)茉摪l(fā)送者進(jìn)行通話；

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