ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีแต่ละครั้ง ดูเหมือนว่าจะมีความก้าวหน้าที่สอดคล้องกันในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้เพื่อจุดประสงค์ที่เป็นอันตราย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน ซึ่งวิธีการที่ใช้ในการโต้ตอบกับธนาคารของเราได้ก่อให้เกิด "โจรปล้นธนาคาร" รูปแบบใหม่ เมื่อธุรกรรมประกอบด้วยการไปที่สาขาของธนาคารเพียงอย่างเดียว การคุกคามของการสูญเสียทางการเงินประกอบด้วยการโจมตีด้วยอาวุธเป็นส่วนใหญ่ ขโมย. อย่างไรก็ตาม การถือกำเนิดของอินเทอร์เน็ตได้กลายเป็นจุดเริ่มต้นของการธนาคารออนไลน์ ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับธนาคารและลูกค้า นอกจากนี้ยังแนะนำโจรปล้นธนาคารรุ่นใหม่ในรูปแบบของโปรแกรมเมอร์และแฮกเกอร์ เทคนิคการบินแบบใหม่นี้ไม่ได้อิงจากอาวุธปืน แต่ใช้เทคนิควิศวกรรมสังคม เช่น ฟิชชิง และเทคนิคขั้นสูงอื่นๆ เช่น มัลแวร์ Man-in-the-Mal -Middle และ Man-in-the-Browser การเป็นคอมพิวเตอร์ที่แจกจ่ายเงิน พวกเขาตกเป็นเป้าหมายของการโจมตีของมัลแวร์ แอพสมาร์ทโฟนยังไม่ได้รับการยกเว้นจากมัลแวร์ที่กำหนดเป้าหมายระบบปฏิบัติการของตน ความพยายามของเราในการตอบโต้การโจมตีเหล่านี้มักใช้เทคโนโลยี เช่น การใช้การตรวจสอบสิทธิ์แบบ 2 ปัจจัยโดยใช้รหัสการให้สิทธิ์แบบ SMS ไม่น่าแปลกใจเลยที่เทคนิคเหล่านี้ยังถูกโจมตีจากเทคนิคต่างๆ เช่น การโจมตี SIM swapping และแม้แต่ SS7.Deepfakes การแฮ็กเครือข่ายโทรคมนาคมทั่วโลก มีเทคโนโลยีใหม่ที่เรียกว่า Deepfake ที่ถึงแม้ว่าจะมีต้นกำเนิดที่ไกลมาก แต่เราเชื่อว่ามันจะมีความสามารถที่จะใช้เป็นเวกเตอร์การฉ้อโกงแบบใหม่และมีประสิทธิภาพ Depefake คือการใช้ Machine Learning เพื่อสร้างเสียง/ภาพเลียนแบบคนจริง ใช้เทคนิคที่เรียกว่า Generative Adversarial Network (GAN) ซึ่งสามารถสร้างข้อมูลใหม่จากชุดข้อมูลที่มีอยู่ได้ ซึ่งรวมถึงภาพและเสียง ตัวอย่างเช่น ไฟล์เสียง / วิดีโอที่มีอยู่ของบุคคลที่พูดสามารถใช้เพื่อสร้างวิดีโอ / เสียงสังเคราะห์ใหม่ได้ ขึ้นอยู่กับสิ่งที่อัลกอริทึมได้เรียนรู้จากวิดีโอ / เสียงจริง แม้ว่าในตอนแรกจะใช้เพื่อแปลงดาราเป็นภาพยนตร์โป๊ แต่ความเป็นไปได้ที่เป็นอันตรายของ Deepfakes มีตั้งแต่การปลอมแปลงข้อมูลเท็จไปยังโทรทัศน์ นั่นคือตอนนี้เราสามารถเห็นได้ว่าเป้าหมายพูดกับเราเป็นการส่วนตัว ข่าวลวง ยักยอกการเลือกตั้ง สงครามบิดเบือนข้อมูล และรูปแบบใหม่ทั้งหมด การลดลงของสื่อสิ่งพิมพ์เพื่อสนับสนุนการรับข่าวสารแบบดิจิทัลของเราไม่เพียงแต่นำไปใช้ได้จริงเท่านั้น แต่ยังนำเสนอเนื้อหาที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นอีกด้วย เสียงและวิดีโอ มีไซต์ที่ไม่จำกัดจริง ๆ ที่เราสามารถเยี่ยมชมเพื่อรับข่าวสารและเนื้อหา หากเราเห็นคลิปวิดีโอของบุคคล ไม่รู้จักหรือไม่ กำลังส่งข้อความ เราไม่มีเหตุผลที่จะสงสัยว่าวิดีโอนี้เป็นเท็จ นี่เป็นฟอรัมแบบเบ็ดเสร็จสำหรับผู้ที่ต้องการเผยแพร่ข่าวปลอมผ่าน Deepfakes Mage: Shutterstock (ภาพ: © Shutterstock) ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับบริการทางการเงิน เหตุใด Deepfake จึงส่งผลต่อบริการทางการเงินด้วย ข้อมูลมีการเผยแพร่ในรูปแบบดิจิทัลมากขึ้นเรื่อยๆ เช่นเดียวกับบริการธนาคาร กลยุทธ์การสื่อสารแบบช่องทาง Omni และแบบครบวงจรเกี่ยวข้องกับธนาคารที่สื่อสารกับลูกค้าโดยใช้ระบบเสียง / วิดีโอบนเบราว์เซอร์ นี่อาจเป็นกับตัวแทนของมนุษย์ แต่ในอนาคตด้วยตัวแทนที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ดังนั้นจึงไม่ยากที่จะจินตนาการถึงการสนทนาทางวิดีโอ / เสียงระหว่างลูกค้าที่ร่ำรวยกับนายธนาคารส่วนตัวของเขา หากลูกค้าดูเหมือนและดูเหมือนตัวเองและแน่นอนสามารถให้คำตอบสำหรับคำถามเพื่อความปลอดภัยทั้งหมด (อย่างที่เขาจะทำเสมอ) ทำไมนายธนาคารไม่ยอมรับคำแนะนำใด ๆ ที่ลูกค้าให้มา? ขนาดที่ใหญ่กว่ามากกับธนาคารที่ใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าเพื่อตรวจสอบลูกค้าบนเว็บไซต์และแอพมือถือ? ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการบริการตนเอง การโต้ตอบกับตัวแทนที่เป็นมนุษย์ หรือแชทบอท AI หากใบหน้าตรงกัน และจำได้ว่า Deepfakes ไม่คงที่ แสดงว่ามีความมีชีวิตชีวา การทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงจะดำเนินการ นี่เป็นเพียงสองตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับลูกค้า การสื่อสารและคำสั่งระหว่างธนาคารอาจถูกบุกรุกในลักษณะเดียวกันอย่างไม่ต้องสงสัย เนื่องจากผู้เขียนไม่ได้พิจารณาด้วยซ้ำ เพื่อนร่วมงานหรือพนักงานภายนอกสามารถระบุตัวตนได้อย่างง่ายดายอาจเป็นกุญแจสำคัญในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Deepfake ไม่มีใครอยากโต้แย้งตัวตนของบุคคลที่รู้จักซึ่งมีหน้าตาและเสียงปกติอย่างสมบูรณ์ การตรวจจับ Deepfake แล้วเราจะตรวจจับได้อย่างไรว่าสิ่งที่ดูเหมือนจริงกับดวงตาของเราและเสียงที่เข้าหูของเรานั้นผิดจริง ๆ ? คำตอบอยู่ในเสียงของ Deepfake และการใช้เทคนิคไบโอเมตริกซ์เสียงขั้นสูง โดยไม่คำนึงถึงรูปลักษณ์ที่แท้จริงและ "มนุษย์" ของ Deepfake มันถูกสร้างขึ้นจากการสังเคราะห์ แม้แต่วิดีโอ Deepfake ก็มักจะมีองค์ประกอบเสียงอยู่เสมอ และนั่นคือสิ่งที่เสียงเป็นกุญแจสำคัญในการตรวจจับ อัลกอริธึมเสียงไบโอเมตริกซ์ขั้นสูงประกอบด้วยเทคนิคในการตรวจจับทั้งการบันทึก ที่เรียกว่าการนำเสนอหรือการโจมตีการเล่น รวมไปถึงเสียงที่สร้างขึ้นจากการสังเคราะห์ ไม่ว่าเสียง "มนุษย์" จะฟังดูเข้าหูมนุษย์อย่างไร ก็ไม่สำคัญต่อกลไกตรวจจับสังเคราะห์ การตีความของพวกเขาว่าเสียงนั้นพูดโดยมนุษย์หรือไม่นั้นแตกต่างจากของเราอย่างมาก ไบโอเมตริกซ์เสียงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำที่สุดในการตรวจสอบหรือระบุตัวตนที่แท้จริงของมนุษย์มาโดยตลอด ความสามารถของเครื่องมือพูดไบโอเมตริกซ์ที่ล้ำหน้าที่สุดในการระบุความแตกต่างระหว่างมนุษย์และ "มนุษย์" ที่สังเคราะห์ขึ้นพร้อมกันนั้นมีค่ามาก หากเราเห็น Deepfakes เพิ่มขึ้นอย่างแท้จริง