Cách nhận biết cuộc gọi video deepfake lừa đảo

Deepfake là phương tiện tổng hợp được điều khiển bằng kỹ thuật số để thay thế chân dung của người này bằng chân dung của người khác. Lợi dụng điều đó, kẻ gian có thể giả mạo khuôn mặt, giọng nói thành người thân của đối tượng, nhằm mục đích lừa đảo chiếm đoạt tài sản. 

Nếu phát hiện bất cứ bất thường nào trong cuộc gọi điện video như nền khác, kích thước video, chất lượng video, bất kỳ hình mờ nào, thông tin liên hệ, v.v. thì hãy cảnh giác. Đó có thể là một cuộc gọi video lừa đảo bằng deepfake.

Một người đàn ông ở Trung Quốc đã trở thành nạn nhân của vụ lừa đảo theo công nghệ này. Kẻ lừa đảo đã dùng deepfake giả mạo bạn thân của nạn nhân, thành công thuyết phục nạn nhân chuyển số tiền 4,3 triệu nhân dân tệ (~15 triệu VNĐ). Đến khi người bạn thật sự của nạn nhân tỏ ra không biết gì về cuộc gọi, nạn nhân mới nhận ra mình bị lừa.

Vậy làm thế nào để phát hiện một cuộc gọi video giả mạo? 

Chất lượng video

Do phải thông qua chỉnh sửa, chất lượng các video giả mạo cũng như các cuộc gọi video bằng deepfake thường khá kém. Tuy nhiên, không thể loại trừ khả năng chất lượng cuộc gọi video kém do điều kiện kết nối. 

Để đảm bảo chắc chắn an toàn, người dùng vẫn nên cẩn trọng trước những cuộc gọi video có hình mờ hoặc chất lượng video kém.

Thông tin liên hệ

Hãy kiểm tra kỹ xem người gọi có trong danh bạ hoặc danh sách liên lạc của bạn hay không. Ngoài ra, bạn cần xem xét kỹ lưỡng về tên và thông tin liên hệ của người gọi hiển thị trên cuộc gọi video. Hãy chắc chắn rằng đó đúng là tên người thân hoặc bạn bè của bạn.

Kích thước video

Nếu kẻ gian đang thực hiện cuộc gọi video giả mạo, chúng sẽ phải thay đổi kích thước video để vừa với cửa sổ webcam. Hành động này có thể khiến video bị biến dạng về tỷ lệ và kích thước.

Công nghệ deepfake đã trở thành một vấn đề nhức nhối đối với an ninh toàn xã hội. Quá trình của công nghệ này bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu hình ảnh và giọng nói của mục tiêu thông qua các thông tin công khai của họ trên mạng xã hội. Sau đó, dữ liệu này sẽ được sử dụng để đào tạo một mô hình deep learning nhằm bắt chước khuôn mặt và giọng nói người mục tiêu của deepfake.