La montée des Deepfakes : Pouvez-vous faire confiance à ce que vous voyez en ligne ?
Dans le paysage numérique actuel, le contenu vidéo et audio est omniprésent et nous faisons instinctivement confiance à ce que nous voyons et entendons, surtout lorsqu’il implique un visage ou une voix familière. Cependant, la montée rapide des deepfakes — des médias hautement convaincants créés ou modifiés par intelligence artificielle (IA) — a perturbé cette hypothèse.
Qu’est-ce qu’un Deepfake ?
Les deepfakes utilisent l’IA pour imiter le visage, la voix et les gestes d’une personne, créant des médias presque impossibles à distinguer de la réalité. La technologie est désormais largement accessible, facilitant ainsi la création de faux convaincants par des acteurs malveillants.
Un défi critique pour la fraude et la criminalistique
Les deepfakes ont évolué d’une nouveauté marginale à un outil sophistiqué de tromperie, créant des risques qui englobent la fraude, le préjudice à la réputation, la désinformation et la perturbation opérationnelle. À mesure que les audios et vidéos générés par IA deviennent de plus en plus réalistes et accessibles, la ligne entre le contenu authentique et fabriqué s’est estompée, posant des défis aux particuliers, aux entreprises et aux professionnels de la criminalistique.
Attaques de fraude et d’usurpation
Les deepfakes peuvent créer des impersonations convaincantes d’exécutifs, de figures publiques ou de contacts de confiance. Cela facilite souvent les attaques pour autoriser des transactions frauduleuses, obtenir des informations sensibles ou manipuler des employés.
Par exemple, une vidéo deepfake d’un directeur financier (CFO) d’une entreprise pouvant instruire un transfert bancaire peut tromper des victimes en leur faisant remettre de l’argent.
Désinformation et préjudice à la réputation
Les vidéos ou audios générés par IA de figures politiques ou d’exécutifs peuvent se répandre rapidement, endommageant la crédibilité et alimentant la désinformation.
Exposition légale/réglementaire
Les organisations peuvent se retrouver impliquées dans des fraudes alimentées par des deepfakes, ou faire l’objet d’un examen si leurs plateformes hébergent du contenu deepfake, déclenchant des obligations de conformité et une responsabilité potentielle.
Défis en criminalistique
Authentifier les médias numériques est désormais beaucoup plus complexe. Les équipes de criminalistique doivent vérifier ce qui est réel, identifier les signes de manipulation et retracer les origines.
Exemples récents de fraudes par deepfake
Un exemple notable est celui de l’entreprise britannique Arup, qui a été victime d’une fraude sophistiquée par deepfake, dans laquelle un employé de son bureau à Hong Kong a transféré environ HK$200 millions (environ £20 millions) suite à un appel vidéo avec une version numérique du CFO de l’entreprise.
Des arnaqueurs ont également utilisé des vidéos deepfake du diffuseur de conseils financiers Martin Lewis dans de fausses publicités promouvant des applications d’investissement.
Comment sont créés et détectés les Deepfakes ?
Création
Les deepfakes sont construits à partir d’images ou de vidéos sources de la cible, d’échantillons de voix et d’entraînement de modèles génératifs qui mappent les expressions/voix de la cible à un nouveau contenu.
Détection
Les analystes judiciaires recherchent des incohérences : éclairage/ombres non naturels, clignements d’yeux irréguliers, désynchronisations audio-vidéo, artefacts au niveau des pixels et anomalies de métadonnées.
Conséquences pour les individus et les organisations
Pour les individus
- Ne pas supposer qu’un message vidéo ou audio est authentique simplement parce qu’il montre une personne connue.
- Être prudent en cas de demande urgente combinée avec un visage ou une voix familière.
- Vérifier la source : le média a-t-il été publié par un compte vérifié ? Y a-t-il des confirmations indépendantes ?
- Repérer les signaux d’alerte : mouvements étranges des lèvres ou clignements, éclairage instable sur les images, tonalité de voix décalée.
Pour les organisations et les praticiens de la criminalistique
- Reconnaître que la fraude alimentée par des deepfakes est désormais un risque sérieux et doit être intégrée dans les évaluations des risques et la planification des réponses aux incidents.
- Évoluer en matière de criminalistique : le défi n’est pas seulement de récupérer des données, mais de vérifier l’authenticité.
- La formation et la sensibilisation sont essentielles : les employés et les membres de la direction doivent comprendre cette menace et savoir comment réagir.
Renforcer les défenses organisationnelles contre les Deepfakes
Les attaques alimentées par des deepfakes nécessitent une stratégie à plusieurs niveaux qui dépasse les contrôles de cybersécurité traditionnels.
1. Mettre en œuvre des protocoles de vérification forts et multilayer
Les deepfakes réussissent lorsque les organisations s’appuient sur la confirmation visuelle. Exiger une autorisation secondaire pour toutes les actions sensibles.
2. Intégrer des scénarios de deepfake dans les plans de réponse aux incidents
Mettre à jour ces plans pour inclure des scénarios spécifiques aux deepfakes garantit que les équipes savent comment contenir, vérifier et escalader les médias suspects.
3. Renforcer la gouvernance des IA et des médias synthétiques
Établir des politiques définissant l’utilisation acceptable des outils d’IA générative.
4. Prioriser les groupes à haut risque dans la formation et la sensibilisation
Les équipes exécutives, des ressources humaines et de la finance doivent recevoir une formation ciblée sur les deepfakes.
5. Utiliser des outils et des contrôles techniques pour détecter les médias synthétiques
Les organisations devraient commencer à utiliser des technologies capables de détecter les médias manipulés.
6. Réagir rapidement aux menaces réputationnelles alimentées par des deepfakes
Établir des protocoles de communication qui permettent une vérification rapide et une correction publique.
Conclusion
Dans un monde où vous ne pouvez plus toujours faire confiance à ce que vous voyez ou entendez, le scepticisme et la vérification sont votre première ligne de défense. Les organisations doivent adopter une vigilance active pour faire face à la menace croissante des deepfakes.