Ai人工智能时代的深度伪造防御

网络安全格局因生成式AI的出现发生根本性转变。攻击者现在利用大语言模型（LLM）大规模伪造可信身份并自动化实施社会工程攻击。

最新威胁情报报告强调AI驱动攻击的复杂化趋势：

1. 语音钓鱼激增：根据CrowdStrike《2025全球威胁报告》，2024年下半年语音钓鱼（vishing）攻击量较上半年激增442%，主因是AI生成的钓鱼语音和身份伪造技术。
2. 社会工程主导攻击：Verizon《2025数据泄露调查报告》指出，钓鱼攻击和虚假借口仍是数据泄露的主要成因。
3. 朝鲜深度伪造行动：朝鲜黑客组织被曝光使用深度伪造技术创建合成身份参与远程职位面试，试图渗透目标组织。

三大趋势推动AI冒充成为新型威胁载体：

1. AI降低欺骗成本：借助开源音视频工具，攻击者仅需数分钟素材即可伪造任意身份。
2. 虚拟协作暴露信任漏洞：Zoom、Teams和Slack等工具默认屏幕后用户的身份真实性，攻击者正利用这一假设。
3. 概率式防御体系失效：现有深度伪造检测工具依赖面部标记分析进行概率判断，无法应对高精度伪造攻击。端点防护工具和用户培训虽有一定作用，但无法实时解答关键问题：正在对话的对象是否可信？

传统检测技术存在根本缺陷：当前防御体系聚焦于事后检测，例如训练用户识别可疑行为或用AI分析人员真伪。但随着深度伪造技术快速进化，基于概率的工具已无法对抗AI生成的欺骗。

构建可验证的信任体系实现主动防御：

1. 身份验证：仅允许持有加密凭证的授权用户加入敏感会议或聊天，取代传统密码/验证码机制。
2. 设备完整性检查：若用户设备被感染、越狱或不合规，即使身份已验证也应阻止其接入会议，直至风险修复。
3. 可视化信任标识：所有会议参与者需看到他人身份与设备安全的可验证证明，从而消除终端用户的判断负担。

Beyond Identity的RealityCheck方案专为填补协作工具信任缺口设计，通过以下功能实现实时防护：

1. 身份核验：为每位参与者生成基于加密设备认证的可视化身份徽章。
2. 动态风险检测：实时验证设备合规性，包括非托管设备。
3. 跨平台支持：目前兼容Zoom和Microsoft Teams（视频与聊天功能）。

该方案通过构建无法被伪造的信任条件，在董事会会议、金融交易等高危场景中彻底阻断AI深度伪造攻击的渗透路径。

消息来源：thehackernews；

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