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从图像、视频到语音，DeepFake正在建构一个虚假的世界。
我们看到，在马斯克的这段演讲视频中，Deepfake的换脸技术几乎达到了人眼无法区别的地步。
不过，随着技术的不断成熟，Deepfake却带来隐藏的“虚假”风险。自从2017年，一位网友将美国女星和成人电影女主做了人脸交换，伪造了一段色情视频后，有关滥用Deepfake制造虚假、不良内容的视频一直充斥于网络。
为了应对Deepfake换脸技术带来的种种风险，2019 年，Facebook 斥巨资发起“Deepfake 检测挑战赛”，这项挑战赛一直延续到现在，其识别准确率已经达到了82.56%。
不过，令人担忧的是，有人又将虚假的矛头指向了Deepfake语音。有报道称，一家英国能源公司被敲诈了24万美元，其背后正是利用的音频版Deepfake技术。
攻击者假冒公司CEO制造了一段虚假语音，以电子邮件的方式发给公司下属员工，要求其向指定账户完成汇款。员工介绍称，假冒音频中的音调、口吻和口音都与公司CEO颇为相似，对他产生了误导乖乖转了账。其实，诸如此类的诈骗案件已经发生了不止一起。
对此，安全咨询公司Nisos在分析过伪造音频后发出警告，Deepfake语音诈骗正在兴起，必须提高警惕。
最近一家科技公司也收到了一份自称公司CEO的语音邮件，要求“立即提供协助以完成紧急商业交易”。不过，这次员工发现了语音中的异常，诈骗活动没有取得成功。
https://www.vice.com/en_us/article/pkyqvb/deepfake-audio-impersonating-ceo-fraud-attempt
点击链接收听Deepfake伪造音频
可以听出这段语音的质量并不是很好，有点机械、不连贯，但员工介绍口音和音调还是基本相似的。
Deepfake语音克隆的质量，主要取决于假冒对象的录音，数量越多、质量越高，伪造的逼真度也就越高。对于公司高管而言，他们在电话会议，YouTube，社交媒体或者TED演讲中的录音很容易获得，也由此成为了诈骗团伙的伪造对象。
随后，该公司将这段伪造的音频交给了一家安全咨询公司Nisos。Nisos使用一款名为Spectrum3d的音频频谱图工具，分析了Deepfake的伪造音频。
Deepfake音频频谱图
可以看到频谱图中的音调几乎一直处于峰值状态，这与我们日常讲话的高低音转换显然有很大差异，另外，研究人员称，他们在音频中没有发现任何噪音的痕迹，显然说明音频是通过计算机软件合成的。
与正常人声的频谱图对比来看，结果更是一目了然。音高频率，幅度更加自然，同时也能够检测数微弱的背景噪音。
正常人声频谱图
由于未获取足够的样本，诈骗团伙采用的是何种Deepfake软件合成技术还不得而知。不过，攻击者为制造高逼真的欺诈音频，需要满足以下几个条件：
捕获几乎没有背景噪音的高质量音频。
在无法通话的场景下，分阶段发送音频进行沟通
以留言的方式进行，避免面对面的交谈
虽然这次Deepfake伪造音频存在明显瑕疵，但只要获取高质量的语音样本，其伪造程度还是能够以假乱真。
另外，Nisos公司表示，音频的深度伪造不仅与人的语气有关，还与特定的言语举止有关。但是这一目标已经能够实现，比如攻击者会采用会采用类似于Yandex反向图像搜索的语音工具，通过大量样本的建构和训练，将源语音转换为目标语音的模型。
目前音频欺诈案件已经陆续出现，随着Deepfake软件的使用更加容易，音频合成处理的质量越来越高，此类欺诈案件也会愈加普遍。
不过，Nisos公司强调由于技术的局限性，此类欺诈事件还是很容易识破的。比如通过电话沟通确认。
Deepfake技术无法实现连贯的语音通话，因此攻击者通常采用语音邮件的形式与对方沟通。另外，也可以通过询问一些只有内部了解到的知识来确认对方的身份。此外，攻击者会盗用公司高级管理人员的邮箱账号来与下属员工进行沟通，因此，加强邮箱安全防护也是非常必要的。
此外，除了经济诈骗外，攻击者还可能通过引导员工登录不安全网站等行为，对公司的网络或物理资产造成破坏。
引用链接：雷锋网雷锋网雷锋网
https://www.theverge.com/2020/7/27/21339898/deepfake-audio-voice-clone-scam-attempt-nisos
https://www.theverge.com/2019/9/5/20851248/deepfakes-ai-fake-audio-phone-calls-thieves-trick-companies-stealing-moneyhttps://www.nisos.com/white-papers/rise_synthetic_audio_deepfakes
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