Deepfake i AI w rękach cyberprzestępców: jak chronić firmę przed nową generacją oszustw?

Wyobraź sobie scenariusz: pilny telefon od dyrektora finansowego z prośbą o natychmiastową realizację niestandardowego przelewu w celu zamknięcia kluczowej, poufnej transakcji. Głos brzmi autentycznie, kontekst jest wiarygodny, a presja czasu ogromna. Przelew zostaje wykonany. Kilka godzin później okazuje się, że dyrektor nigdy nie wykonał tego telefonu, a pieniądze zniknęły bezpowrotnie. Głos, który autoryzował transakcję, został perfekcyjnie sklonowany przez sztuczną inteligencję na podstawie kilku sekund materiału z publicznie dostępnego wywiadu. To nie jest fabuła filmu, to realne zagrożenie, z którym firmy mierzą się już dziś.

Technologie generatywnej sztucznej inteligencji, w tym deepfake, demokratyzują dostęp do narzędzi, które jeszcze niedawno były zarezerwowane dla agencji wywiadowczych i największych studiów filmowych. Dziś stają się one bronią w arsenale cyberprzestępców, otwierając nowy rozdział w historii inżynierii społecznej. Ataki stają się hiperrealistyczne, spersonalizowane i niezwykle trudne do wykrycia dla nieprzygotowanego człowieka. Ten artykuł wyjaśnia, jak działają te technologie, analizuje konkretne wektory ataków na organizacje i przedstawia kompleksową strategię obrony, która pozwoli liderom IT i bezpieczeństwa przygotować swoje firmy na to nieuniknione wyzwanie.

Czym dokładnie jest technologia deepfake i jak ona działa?

Deepfake to termin powstały z połączenia słów „deep learning” (głębokie uczenie) i „fake” (fałszywy). Odnosi się do syntetycznych mediów – obrazów, materiałów wideo lub audio – w których osoba na istniejącym materiale zostaje zastąpiona lub zmieniona tak, aby wyglądała i brzmiała jak ktoś inny. Technologia ta opiera się na zaawansowanych modelach sztucznej inteligencji, a jej fundamentem są najczęściej tzw. Generatywne Sieci Przeciwstawne (Generative Adversarial Networks, GANs).

Model GAN składa się z dwóch konkurujących ze sobą sieci neuronowych: Generatora i Dyskryminatora. Generator ma za zadanie tworzyć fałszywe dane (np. obraz twarzy), które są jak najbardziej podobne do prawdziwych. Dyskryminator z kolei uczy się odróżniać dane prawdziwe od tych wygenerowanych przez Generatora. Obie sieci trenują się nawzajem w pętli: Generator staje się coraz lepszy w tworzeniu fałszywek, aby oszukać Dyskryminatora, a Dyskryminator doskonali swoje umiejętności wykrywania, aby nie dać się oszukać. Ten „pojedynek” prowadzi do powstawania niezwykle realistycznych, syntetycznych treści.

Do stworzenia deepfake’u wideo przestępca potrzebuje materiału źródłowego (twarzy, którą chce nałożyć) oraz materiału docelowego (filmu, na który twarz zostanie nałożona). W przypadku klonowania głosu, nowoczesne algorytmy potrzebują zaledwie kilku sekund próbki autentycznego głosu, aby wygenerować dowolną wypowiedź, która brzmi naturalnie i przekonująco. To właśnie ta niska bariera wejścia i rosnąca jakość sprawiają, że technologia deepfake staje się tak potężnym i niebezpiecznym narzędziem w rękach cyberprzestępców.

Jakie są najczęstsze zastosowania deepfake w cyberatakach na firmy?

Cyberprzestępcy wykorzystują technologię deepfake do przeprowadzania ataków, które są znacznie bardziej wyrafinowane niż tradycyjna inżynieria społeczna. Jednym z najbardziej powszechnych i niebezpiecznych zastosowań jest oszustwo na prezesa (Business Email Compromise, BEC) w wersji 2.0. Zamiast polegać na fałszywym e-mailu, przestępcy używają sklonowanego głosu (deepfake audio), aby zadzwonić do pracownika działu finansów i autoryzować pilny przelew. Realistyczny głos, ton i sposób mówienia przełożonego potrafią ominąć wszelkie ludzkie mechanizmy weryfikacji oparte na zaufaniu.

Drugim kluczowym zastosowaniem jest szantaż i niszczenie reputacji. Przestępcy mogą tworzyć kompromitujące materiały wideo lub audio z udziałem kluczowych menedżerów, grożąc ich publikacją w zamian za okup. Wyobraźmy sobie fałszywe nagranie, na którym CEO przyznaje się do nielegalnych praktyk lub obraża partnerów biznesowych. Nawet jeśli firma ostatecznie udowodni, że materiał jest fałszywy, szkody wizerunkowe i spadek zaufania inwestorów mogą być nieodwracalne.

Trzeci obszar to manipulacja rynkowa i dezinformacja. Fałszywe oświadczenie wideo prezesa dużej spółki giełdowej, informujące o rzekomych problemach finansowych, może wywołać panikę na rynku i gwałtowny spadek cen akcji, na czym mogą skorzystać przestępcy grający na giełdzie. Deepfake’i mogą być również używane do podszywania się pod partnerów biznesowych podczas wideokonferencji w celu wyłudzenia poufnych informacji handlowych lub danych strategicznych, co otwiera zupełnie nowy wymiar szpiegostwa przemysłowego.

W jaki sposób deepfake audio rewolucjonizuje oszustwa typu vishing i BEC?

Vishing (voice phishing) to forma ataku, w której przestępcy używają telefonu do wyłudzania informacji lub nakłaniania do określonych działań. Przez lata jego skuteczność była ograniczona przez fakt, że ludzkie ucho jest w stanie wychwycić próby naśladowania głosu. Technologia klonowania głosu, czyli deepfake audio, całkowicie eliminuje tę barierę. Algorytmy AI potrafią analizować intonację, tempo mowy, akcent i unikalne cechy wokalne danej osoby, tworząc model, który może „wypowiedzieć” dowolne zdanie jej głosem.

W kontekście oszustw typu Business Email Compromise (BEC), deepfake audio stanowi brakujące ogniwo, które uwiarygadnia fałszywy e-mail. Scenariusz ataku często wygląda następująco: pracownik działu księgowości otrzymuje e-mail od rzekomego prezesa z prośbą o pilny przelew. Pracownik, nauczony procedurami, postanawia zadzwonić do prezesa w celu weryfikacji. Przestępcy, którzy przejęli wcześniej kontrolę nad linią telefoniczną (np. przez SIM swapping) lub po prostu dzwonią z innego numeru, odbierają połączenie i odpowiadają sklonowanym głosem prezesa, potwierdzając polecenie. W ten sposób mechanizm weryfikacji zostaje obrócony przeciwko firmie.

Rewolucja polega na przełamaniu psychologicznej bariery. O ile można wątpić w treść e-maila, o tyle usłyszenie znajomego głosu przełożonego w słuchawce buduje niemal absolutne zaufanie. To sprawia, że pracownicy stają się znacznie bardziej podatni na manipulację, szczególnie pod presją czasu i w atmosferze poufności, którą często kreują napastnicy. Obrona przed takimi atakami wymaga odejścia od prostych metod weryfikacji na rzecz bardziej sformalizowanych, wieloetapowych procedur.

Jakie zagrożenia dla reputacji firmy i jej liderów niesie za sobą deepfake wideo?

Deepfake wideo stanowi jedno z najpoważniejszych zagrożeń dla reputacji, ponieważ uderza w najbardziej cenny kapitał każdej organizacji – zaufanie. Materiały wizualne są postrzegane jako znacznie bardziej wiarygodne niż tekst czy dźwięk. Realistycznie wyglądające nagranie z udziałem członka zarządu może w ciągu kilku godzin stać się viralem w mediach społecznościowych, powodując kryzys, z którego firmie będzie niezwykle trudno się podnieść, nawet po udowodnieniu fałszerstwa.

Jednym z kluczowych scenariuszy jest fabrykowanie skandali. Przestępcy mogą stworzyć wideo, na którym prezes lub inny kluczowy menedżer wygłasza rasistowskie komentarze, przyznaje się do mobbingu lub ujawnia poufne, negatywne informacje o produktach firmy. Taki materiał, opublikowany tuż przed ważnym wydarzeniem (np. premierą produktu lub publikacją wyników finansowych), może zdewastować wizerunek lidera i całej organizacji, odstraszyć klientów i zniechęcić inwestorów.

Innym zagrożeniem jest szpiegostwo korporacyjne i manipulacja partnerami biznesowymi. Wyobraźmy sobie wideokonferencję z potencjalnym partnerem, podczas której przestępcy podszywają się pod nasz zespół, używając deepfake’ów w czasie rzeczywistym. Mogą w ten sposób sabotować negocjacje lub wyłudzić wrażliwe dane handlowe. Zagrożenie dotyczy również wewnętrznych procesów. Fałszywe wideo z rzekomym poleceniem od przełożonego może zostać użyte do nakłonienia pracownika do udostępnienia poufnych danych lub haseł dostępowych.

Jakie są techniczne ograniczenia i słabości technologii deepfake, które można wykorzystać w obronie?

Mimo że technologia deepfake rozwija się w zastraszającym tempie, wciąż posiada pewne niedoskonałości, których znajomość może pomóc w identyfikacji fałszywych materiałów. Wykrywanie tych anomalii wymaga jednak dużej spostrzegawczości i świadomości, na co zwracać uwagę. W przypadku materiałów wideo, jednym z częstych artefaktów są nienaturalne ruchy oczu i rzadkie mruganie. Modele AI często nie potrafią idealnie symulować naturalnych, losowych ruchów gałek ocznych i częstotliwości mrugania, co może być sygnałem ostrzegawczym.

Kolejną słabością jest niespójne oświetlenie i cienie. Twarz nałożona na materiał wideo może mieć oświetlenie, które nie pasuje do reszty sceny. Cienie na twarzy mogą padać pod innym kątem niż na otaczających obiektach. Warto również zwracać uwagę na krawędzie twarzy i włosów – często w tych miejscach pojawiają się subtelne rozmycia, migotanie lub nienaturalne przejścia, gdzie fałszywy obraz łączy się z oryginalnym tłem.

W przypadku deepfake’ów generowanych w czasie rzeczywistym, na przykład podczas wideokonferencji, problemem dla algorytmów bywa nietypowy kąt lub częściowe zasłonięcie twarzy. Gdy osoba odwraca się bokiem lub zasłania twarz dłonią, algorytm może mieć problem z poprawnym renderowaniem obrazu, co prowadzi do widocznych zniekształceń. Warto również zwracać uwagę na synchronizację ruchu ust z dźwiękiem oraz na ogólną płynność mimiki. Chociaż najlepsze modele radzą sobie z tym coraz lepiej, tańsze i szybsze narzędzia wciąż mogą generować subtelne opóźnienia lub nienaturalne ruchy.

Jakie procesy i procedury wewnętrzne należy wdrożyć, aby zminimalizować ryzyko oszustw opartych na AI?

Technologia wykrywania deepfake’ów jest ważna, ale znacznie bardziej niezawodną linią obrony są solidne, sformalizowane procesy wewnętrzne, które minimalizują ryzyko oparte na błędzie ludzkim. Najważniejszą procedurą jest wprowadzenie obowiązkowej weryfikacji „poza kanałem” (out-of-band verification) dla wszelkich wrażliwych lub nietypowych próśb, zwłaszcza tych dotyczących transferów finansowych, zmiany danych bankowych kontrahentów czy udostępnienia poufnych informacji.

Weryfikacja „poza kanałem” oznacza potwierdzenie prośby przy użyciu zupełnie innego, wcześniej ustalonego i zaufanego medium komunikacji. Jeśli prośba przyszła e-mailem, weryfikacja powinna nastąpić przez telefon – ale nie pod numer podany w e-mailu, lecz na znany, wewnętrzny numer z książki adresowej. Jeśli prośba padła podczas rozmowy telefonicznej, należy ją potwierdzić, wysyłając wiadomość na wewnętrznym komunikatorze firmowym lub po prostu podchodząc do biurka danej osoby. Taka prosta procedura udaremnia większość prób oszustwa, ponieważ przestępca rzadko ma kontrolę nad wieloma kanałami komunikacji jednocześnie.

Kolejnym kluczowym elementem jest wdrożenie zasady wieloosobowej autoryzacji (multi-person approval) dla wszystkich transakcji finansowych powyżej określonego progu. Żaden pojedynczy pracownik, niezależnie od stanowiska, nie powinien mieć możliwości samodzielnego zatwierdzenia znaczącego przelewu. Wymóg akceptacji przez co najmniej dwie osoby z różnych działów znacząco utrudnia przeprowadzenie oszustwa, nawet jeśli jedna z osób zostanie skutecznie zmanipulowana. Procesy te muszą być jasno zdefiniowane, zakomunikowane i bezwzględnie egzekwowane w całej organizacji.

Jak nFlo może pomóc w obronie przed zagrożeniami opartymi na AI i deepfake?

W nFlo rozumiemy, że obrona przed zagrożeniami nowej generacji, takimi jak deepfake, wymaga podejścia wykraczającego poza standardowe wdrożenia technologiczne. Dlatego naszą strategię opieramy na trzech filarach: zaawansowanych testach, budowaniu odporności ludzkiej oraz tworzeniu solidnych procesów. Pomagamy organizacjom przygotować się na te wyzwania, działając jako partner w budowaniu kompleksowej tarczy obronnej.

Nasze zespoły przeprowadzają zaawansowane symulacje ataków socjotechnicznych, które uwzględniają najnowsze techniki. Zamiast standardowych kampanii phishingowych, realizujemy kontrolowane scenariusze vishingowe z wykorzystaniem technologii klonowania głosu. Taki test w bezpiecznym środowisku pozwala zidentyfikować najsłabsze punkty w procesach weryfikacji i uświadomić pracownikom realność zagrożenia w sposób, którego nie da żadne teoretyczne szkolenie. Usługi Red Teamingu oferowane przez nFlo pozwalają na kompleksową weryfikację odporności całej organizacji na wieloetapowe, złożone ataki.

Kładziemy ogromny nacisk na budowanie świadomości i praktycznych umiejętności pracowników. Nasze programy szkoleniowe są stale aktualizowane o moduły dotyczące dezinformacji i deepfake. Uczymy nie tylko, jak rozpoznawać techniczne artefakty fałszywych materiałów, ale przede wszystkim, jak stosować zasadę ograniczonego zaufania i procedury weryfikacji. W ramach usług doradczych, takich jak wirtualny CISO (vCISO), pomagamy zarządom w opracowaniu i wdrożeniu solidnych polityk i procedur, takich jak weryfikacja „poza kanałem” czy zasada wieloosobowej autoryzacji, które stanowią najskuteczniejszą barierę dla oszustw.

Wspieramy również organizacje w doborze i wdrażaniu technologii wspierających obronę. Pomagamy w implementacji nowoczesnych rozwiązań do ochrony tożsamości, w tym odpornych na phishing metod uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA). Nasze audyty bezpieczeństwa i analizy architektury pozwalają zidentyfikować luki, które mogłyby zostać wykorzystane przez przestępców po udanym ataku socjotechnicznym, wzmacniając całościową odporność infrastruktury.

Jaka jest przyszłość zagrożeń opartych na AI i jak organizacje mogą budować długoterminową odporność?

Przyszłość zagrożeń opartych na sztucznej inteligencji to nieustanny wyścig zbrojeń. Modele generatywne będą stawały się coraz doskonalsze, tańsze i bardziej dostępne, a fałszywe materiały praktycznie niemożliwe do odróżnienia „gołym okiem”. Jednocześnie rozwijać się będą technologie detekcji, które również wykorzystują AI do analizy subtelnych, niewidocznych dla człowieka wzorców i niespójności w danych cyfrowych. Wygrają te organizacje, które zrozumieją, że nie można polegać wyłącznie na jednej stronie tej rywalizacji.

Długoterminowa odporność nie będzie opierać się na magicznym narzędziu, które wykryje każdy deepfake. Będzie ona wynikiem strategii Zero Trust (Nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj), ale rozszerzonej z poziomu sieci i urządzeń na poziom ludzkich interakcji. Oznacza to budowanie kultury organizacyjnej, w której prośba o dodatkową weryfikację nietypowego polecenia nie jest postrzegana jako brak zaufania do przełożonego, ale jako przejaw profesjonalizmu i dbałości o bezpieczeństwo firmy.

Organizacje muszą inwestować w trzy kluczowe obszary. Po pierwsze, w ciągłą edukację i adaptacyjne programy szkoleniowe, które ewoluują wraz z zagrożeniami. Po drugie, w automatyzację i wzmacnianie procesów weryfikacji, tak aby były one jak najmniej uciążliwe dla pracowników, ale jednocześnie maksymalnie skuteczne. Po trzecie, w budowanie odporności operacyjnej, czyli przygotowanie planów reakcji na incydenty zakładających, że atak socjotechniczny w końcu się powiedzie, i skupienie się na minimalizacji jego skutków. W świecie, w którym nie można już w pełni ufać własnym oczom i uszom, zaufanie musi zostać przeniesione z percepcji na proces.