“Derin öğrenme” ve “sahte” kelimelerinin birleşiminden oluşan yapay zeka odaklı deepfake sahtecilik yöntemleri son birkaç yıldır hızlı bir şekilde yaygınlaşıyor. Bu teknikte makine öğrenimi teknikleri görüntü, video ve ses içeriğinin ilgi çekici sahte örneklerini oluşturmak için kullanılıyor.
Bir sesin sahte mi yoksa gerçek bir insana mı ait olduğunu belirlemek için konuşmanın tınısına, tarzına ve tonlamasına dikkat etmek gerekiyor.
Örneğin deepfake yöntemi ile oluşturulmuş sahte bir ses, doğal olmayan bir monotonluğa sahip olacaktır. Dikkat edilmesi gereken bir diğer özellik de sesin kalitesidir. Bu nedenle bir sesli mesajı veya aramayı dinlerken, anlamsız kelimelere ve garip seslere şüpheyle yaklaşılmalıdır.
Deepfake teknolojisi kendi başına zararsız olsa da, dolandırıcıların elinde aldatma, karalama ve dezenformasyon için fırsatlar sunan tehlikeli bir araç haline gelebiliyor. Neyse ki bugüne dek ses sahteleri içeren herhangi bir kitlesel dolandırıcılık vakası yaşanmadı.
Ancak ses odaklı deepfake örneklerini içeren birkaç yüksek profilli dolandırıcılık vakası yaşandı. Dolandırıcılar 2019’da bu teknolojiyi İngiltere merkezli bir enerji firmasını dolandırmak için kullandı.
Yapılan bir telefon görüşmesinde dolandırıcı, firmanın Alman ana şirketinin genel müdürü gibi davranarak belirli bir tedarikçi şirketin hesabına acilen 220 bin Euro transfer edilmesini talep etti.
Bir yıl sonra, 2020’de, dolandırıcılar bir Japon şirketinden 35 milyon dolara varan parayı çalmak için deepfake kullandı.
