FAKE FACE – ‘זיוף פנים’ במסגרת ‘פייק ניוז’
טכנולוגיית FAKE FACE משנה את כללי המשחק בעולם הדיגיטלי. היא מהווה חלק מטכנולוגיית Deepfake, המשתמשת בבינה מלאכותית ליצירת תוכן מזויף הכולל תמונות וסרטוני וידאו של פנים אנושיות. מדובר ביכולת ליצור תמונות פנים מזויפות ומדויקות, המחקות באופן מושלם בני אדם אמיתיים. הטכנולוגיה הזו טומנת בחובה סכנות רבות ומורכבות, מפגיעה בפרטיות ועד איומים גלובליים. כיצד עובדת טכנולוגיית FAKE FACE? מהן ההשלכות שלה? וכיצד נוכל להתמודד איתה?
FAKE FACE ברשתות חברתיות
רשתות חברתיות הן קרקע פורייה לניצול טכנולוגיית FAKE FACE. לפי נתוני חברת מטא, יותר משני שליש מפעולות ההשפעה (‘לובינג) המנוטרות, מבוקרות וגם מוסרות מהרשת החברתית, השתמשו בתמונות פרופיל שנוצרו על ידי מחשב. על ידי יצירת חשבונות מזויפים המבוססים על תמונות פנים שנראות אמיתיות לחלוטין, משתמשים זדוניים מצליחים לעקוף מערכות אימות ביומטריות, להפיץ דיסאינפורמציה, לבצע הונאות זהות ולתקוף באופן ממוקד קורבנות פוטנציאליים. בשיטות דומות, פריצה באמצעות FAKE FACE הפכה לאיום משמעותי על אבטחת מידע בארגונים.
הסכנה גדולה במיוחד כיוון שקל מאוד לייצר תמונות פנים מזויפות בכלים טכנולוגיים, וכמעט בלתי אפשרי לאתר את המקור שלהן או להגיש תלונה נגד השימוש בהן. מחקר שפורסם לאחרונה מצא שלאנשים יש רק 50% סיכוי לזהות נכון האם פנים הן אמיתיות או מזויפות.
איך דבר כזה קורה?
הטכנולוגיה מתבססת על למידה עמוקה (שימוש ברשתות עצביות מלאכותיות מתקדמות) ורשתות GANs (Generative Adversarial Networks), המאפשרות יצירת תמונות מזויפות באיכות גבוהה. התהליך כולל שני מרכיבים עיקריים: מודול שיוצר את התמונות המזויפות, ומודול שמנסה לזהות האם התמונה אמיתית או מזויפת. המערכת לומדת ומשתפרת באופן מתמיד עד שהתמונות המזויפות נראות כמעט בלתי ניתנות להבחנה מתמונות אמיתיות.
פריצה באמצעות FAKE FACE התרחשה במתקפה המפורסמת על פייסבוק, כאשר תוקפים הצליחו להשתמש בטכנולוגיה זו ליצירת חשבונות מזויפים שהובילו לגניבת מידע אישי של מיליוני משתמשים. מדובר על מקרה ידוע ומוכר של פריצה באמצעות FAKE FACE, אך מקרים רבים נוספים קורים כל העת, רבים מהם טרם נוטרו ואותרו. אולם, למרות ההתפתחות הטכנולוגית בצד ‘הזייפנים’, עדיין קיימים סימנים מחשידים בתמונות פנים מזויפות, הכוללות בין היתר אי-סדירויות וא-נומליה בעיצוב אוזניים ושיער, עיניים מיושרות באופן חשוד, ובגדים ורקעים מוזרים.
האם עולם ה-AI מועיל או מסכן?
בעוד שהבינה המלאכותית מציעה יתרונות רבים בתחומי הרפואה, התחבורה והסייבר, טכנולוגיית FAKE FACE מדגימה את הסכנות הטמונות בהתפתחות זו. אבטחת מידע הופכת למורכבת יותר ככל שהטכנולוגיה משתכללת, והאתגרים בזיהוי תמונות מזויפות הולכים וגדלים.
הסכנות כוללות לא רק גניבת זהות והונאות, אלא גם השפעה על דעת קהל והפצת מידע כוזב. למשל, סרטונים מזויפים של פוליטיקאים יכולים להשפיע על תוצאות בחירות או לגרום למתיחות בינלאומית. הטכנולוגיה משמשת גם ליצירת תוכן פורנוגרפי לא מורשה ולהטרדת פעילים ברשתות החברתיות.
איך ניתן להימנע ממצבים דומים?
הסכנות של שימוש בפנים מזויפות (Fake Face) לארגונים הן משמעותיות: גישה לא מורשית למערכות אבטחה המבוססות על זיהוי פנים והשגת גישה למתקנים או מערכות מאובטחות, הונאות פיננסיות, פגיעה במוניטין באמצעות שימוש בפנים מזויפות של עובדים או מנהלים בכירים אשר עלול לגרום נזק תדמיתי חמור לארגון, וגניבת זהות דרך יצירת זהויות סינתטיות המשלבות מידע אמיתי ומזויף מאפשרת ביצוע פשעים פיננסיים מתוחכמים.
ההתמודדות מחייבת גישה רב-שכבתית של אבטחת מידע. ראשית, חשוב לבצע בדיקת חדירות תקופתית למערכות ארגוניות, כולל בחינה של יכולת המערכת לזהות ניסיונות התחזות. שנית, יש לפתח ולעדכן כלים לזיהוי תמונות מזויפות ולהשתמש באימות רב-שלבי.
ארגונים נדרשים להגביר את המודעות בקרב עובדיהם לסכנות אלו ולשתף פעולה עם גופי סייבר מובילים. שילוב של מודעות אישית, פיתוחים טכנולוגיים מתקדמים ושיתוף פעולה רחב יכול לסייע להתמודד עם האתגרים העתידיים שטכנולוגיה זו מציבה בפנינו. מעבר לכך, חשוב לבצע עדכון מדיניות אבטחה, תוך התאמת נהלי האבטחה הארגוניים להתמודדות עם איומי פנים מזויפות.
אם כן, בעידן הדיגיטלי הנוכחי, חשוב להכיר את הסיכונים הקשורים ל-FAKE FACE, Deepfake וכלים דומים נוספים אשר יכולים לגרום נזק רב לארגון.
‘אינפורמט‘, אחת החברות המובילות בתחום אבטחת המידע ופתרונות מחשוב לעסקים בישראל, מציעה מגוון פתרונות, כלים ותוכנות לשמירה על המידע של הארגון, לרבות כלים לעדכון גרסאות תוכנה, בדיקת חדירות, הצפנה, גיבוי, מעקב, ניטור ומניעת תקיפות סייבר. הנציגים המומחים של אינפורמט ישמחו לייעץ בכל הנוגע להגנה מתקדמת על המידע הארגוני.