太空探索技術公司發射期間，深度偽造的ELON肆虐YouTube，加密貨幣騙局激增
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最近，一些騙子使用深偽技術模仿Elon Musk的聲音和動作，欺騙人們投資於加密貨幣騙局計劃。
詐騙者使用人工智能和機器學習來創建人工智能生成的聲音和知名人士的舉止，以宣傳加密詐騙。
組織應該教育員工識別和處理深度偽造案件。
介紹
科技的進步帶來了比以往更大的風險。例如，一些惡意行為者正在利用人工智能和相關技術來偽造傑出人物的聲音和行動，以誤導他們的觀眾並竊取他們的數字資產。特別是，這些不良行為者偽造新聞和深度偽造視頻，以誤導投資者並欺騙他們。本文探討了一些惡意行為者在SpaceX發射期間對埃隆·馬斯克進行深度偽造的情況。
騙局揭開 - YouTube上出現了35多個假的Elon Musk直播
6月6日，一些騙子在SpaceX發射期間淹沒了YouTube，發佈了以Elon Musk為主題的深度偽造視頻，試圖利用加密貨幣投資者的數字資產。在Starship火箭發射活動期間，騙子通過35個YouTube頻道進行了現場直播，偽造了Musk的聲音和舉止，以吸引投資者參與一個加密貨幣項目，承諾投資者可以獲得雙倍的投資額。
視頻畫面顯示馬斯克似乎是在SpaceX戶外講話。然而，畫面中有模糊的部分，以一種隱藏事實的方式進行編程。這些欺詐性的流媒體與SpaceX的第四次測試發射同時進行，將火箭傳送到從地球進入大氣層的一個點。它還顯示了火箭落入印度洋的時刻，正如計劃的那樣。
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識別偽造的流媒體：使用Deepfake技術模仿Elon Musk的外貌和聲音
冒名頂替者加入了各種元素，讓觀眾相信是馬斯克在與他們交談。根據 Cointelegraph的出版物 據稱，一個冒充 SpaceX 官方賬戶的 YouTube 頻道的詐騙直播吸引了超過 170,000 名觀眾。一些專家認為，大部分觀眾只是被用來欺騙觀眾這是一場合法的直播的機器人。這樣的觀眾影響力旨在誘使加密貨幣投資者投資於馬斯克所謂的投資項目。
以馬斯克的肖像生成的人工智能聲音說服觀眾發送不同類型的加密貨幣資產，例如 比特幣 或者將以太幣發送到所引用的數字錢包地址。這段深度偽造視頻的創作者們竭盡全力地讓人相信這確實是馬斯克在講話。例如，他們包括了他平常的舉止和其他自然聲音的方面，比如結巴和停頓。當時，這一點是顯而易見的。 聲音說“這不是假的，這是真正的贈品。我親自向您保證。”還有一個二維碼，投資者可以掃描該二維碼進行加密貨幣存款。
那個聲音說：“當我們的火箭向星際進發時，您有機會看到您的加密貨幣指數呈指數級增長。”這句話後面是一片掌聲，掌聲也是假的。目前為止，還沒有準確的數字表明有多少人通過這種YouTube騙局被騙了。但是，有證據表明有些人確實將他們的加密貨幣發送到了所說地址之一。下面的截圖顯示了一位將價值30美元的加密資產發送到其中一個騙子錢包的個人。
來源：x.com
然而，視頻流後來被下架，頻道改頭換面模仿 Cardano 基金會。Mysk，一個研究小組，是第一個發出警報的 加密貨幣騙局的加密貨幣社區 正如下一張圖片所示。
來源：x.com
毫無疑問，Musk幫助了加密貨幣社區意識到他們當時所面臨的危險。這樣的在線安全警報對於保護數字資產行業的尊嚴至關重要。然而，這並不是Musk第一次捲入這樣的騙局。騙子們針對這位加密貨幣億萬富翁，正是因為他公開支持加密貨幣，並贊助了幾個加密貨幣項目，比如 Dogecoin 和 柴犬 例如，今年四月份，塔拉爾·哈吉·巴克裡（Talal Haj Bakry）和湯米·邁斯克（Tommy Mysk）發現了另一個假冒的SpaceX YouTube賬號，它發佈了類似的信息，邀請加密貨幣投資者參與一個翻倍利潤的騙局項目。
加密貨幣和在線安全的更廣泛影響
首先，需要注意的是，深度偽造利用人工智能和機器學習等強大技術來操縱音頻和視覺內容，以欺騙社區的某些部分。因此，對抗這種欺詐行為的最佳方法是使用類似的技術來檢測深度偽造並減輕其對網絡安全的威脅。
換句話說，包括數字公司在內的組織應該使用機器學習和人工智能技術來驗證他們可能視為可疑的視覺和音頻內容。因此，組織應該投資相關的機器學習解決方案，利用自動化技術進行活體檢測和驗證。這是因為人眼可能忽略的東西，基於機器學習的系統可以檢測到。
其次，組織應建立處理與深度偽造和冒充相關的新興網絡安全風險的系統。舉例來說，他們應該將深度偽造意識納入組織教育網絡安全項目的一部分。換句話說，他們應該培訓組織各個層面的員工識別深度偽造內容並做出適當響應。
最後，數字領域的組織有必要想出一些方式在深度偽造事件發生時相互溝通。他們還應該與執法機構合作處理這些案件。
結論
深偽案件在數字行業特別是加密貨幣領域不斷增加。最近，一些加密貨幣騙子冒充老馬欺騙一些投資者。 將資金投入加密貨幣騙局中 然而，像Mysk這樣的警惕組織能夠檢測到這種網絡安全威脅。將來，數字領域的組織應該教育他們的員工如何檢測和處理Deepfake案例。
