ディープフェイクとは？AI技術とリスク対策

ディープフェイクは、ここ数年で最も懸念される技術の一つとして急速に台頭しており、その脅威は個人のプライバシーから国家安全保障にまで及びます。最近の統計によると、ディープフェイクを悪用した詐欺事件が世界中で急増しています。2022年から2023年初頭にかけて、ディープフェイク詐欺の件数は世界的に10倍に増加しました。また、2023年第1四半期だけでも、前年同期比で世界全体で245%の増加（米国では303%の増加）が記録されています。

この深刻な脅威は、特に2024年に選挙を控える国々で顕著となっており、一部の国ではディープフェイク詐欺の増加率が驚異的な水準に達しています。こうした状況の背景には、生成AIの進化が大きく関与しており、ディープフェイクは今や国家、企業、個人に影響を及ぼす深刻なサイバーセキュリティ上の問題となっています。

ディープフェイクとは、AIと機械学習（ML）の技術を使用して、非常にリアルに見える音声、動画、画像の生成または操作を行う高度に練られた合成メディアの形式を指します。 「ディープフェイク」という言葉は、「ディープラーニング」と「フェイク」を組み合わせて、作成過程で深層学習アルゴリズムを使用することを反映しています。 これらのAIによって生成された偽物は、動画の顔を入れ替えることから、存在しない個人の完全にでっちあげられた音声録音や画像を作成するまで、さまざまなものとなります。

ディープフェイクは、次のような先進的な技術を活用します。

• 顔認識アルゴリズム
• 人工ニューラルネットワーク
• 変分自己符号化器（VAEs）
• 敵対的生成ネットワーク（GANs）

これらのツールは、偽装者が正当なメディアと区別がつかないほど現実的なコンテンツを生成することを可能にします。脅威アクターは、この技術を悪用して、なりすまし詐欺、ソーシャル エンジニアリング攻撃、偽情報キャンペーン、さらには企業間のスパイ活動のような不正な目的のためによく利用します。

ディープフェイク技術の進化は急速かつ多面的であり、次の通りです。

• 1990年代: 研究者たちはCGI（コンピュータ生成画像）を使用し、人間のリアルな画像を作成し始め、未来のディープフェイク技術の基礎を築きました。
• 2014: イアン・グッドフェローがGenerative Adversarial Adversarial Networks（GANs）を紹介しました。これは深層学習の大進歩であり、最終的には洗練されたディープフェイクを可能にするものです。
• 2017: 「deepfake（ディープフェイク）」という言葉は、有名人の顔を交換したポルノを共有するためのsubredditを作成したRedditのユーザーによって生み出されました。
• 2018: ディープフェイクが一般的に注目を浴び、BuzzFeedのようなプラットフォームがテクノロジーの可能性を示すバイラルビデオを作成しました。
• 2019: ディープフェイクのビデオの数がわずか9ヶ月でほぼ倍増し、15000を超えました。
• 2021: DALL-Eのようなテキストから画像へのAIモデルが登場し、合成メディアの範囲がフェイススワッピングを超えて拡大しました。
• 2023-2024: ディープフェイクの事件は前年比245%増加し、iGaming、マーケットプレイス、フィンテックを含む様々なセクターで顕著な成長を遂げました。

この急速な進化は、原始的なツールから高度に説得力のある合成個人情報やメディアを作成することが可能な生成AIシステムへの技術の進化を強調しています。

ディープフェイク技術は、出力を生成するためのいくつかの重要なステップを含む高度なプロセスを通じて動作します。

1. データ収集: 最初のステップは、動画、画像、または音声など、対象とする主題に関連する大量のコンテンツのデータセットを集めることです。このデータセットが多様で包括的であればあるほど、最終的なディープフェイクはより現実的になります。
2. トレーニング: 収集したデータを元にディープランニングアルゴリズムを使用してAIモデルを訓練します。これには、顔の特徴、表情、動きを分析し、被験者がさまざまな状況でどのように見え、行動するかを理解することが含まれます。
3. 生成: 一度訓練が終われば、モデルは学習したパターンに基づく新たなコンテンツを作り出すことができます。これには、動画で対象者の顔を他の人の体に重ねたり、対象者の声を使用して全く新しい音声を生成したりすることが含まれます。
4. 整理: 初期の出力はしばしば不完全であるため、反復的な改善プロセスが続きます。出力の微調整には、さらなる訓練、手動での調整、または現実感を向上させるための追加のAIツールの使用が含まれるかもしれません。

ほとんどのディープフェイク システムの中心は、敵対的生成ネットワーク（GAN）です。GANでは、2つのAIシステムが対立関係にある形で作動します。

• 生成器（ジェネレータ）は偽のコンテンツを作成します。
• 識別機（ディスクリミネータ）は、内容が本物か偽物かを検出することを試みます。

これらのシステムは互いに競争し、識別機のフィードバックに基づいて生成器がますます説得力のある偽物を作り出します。

ディープフェイクの開発には、以下のようないくつかの技術が重要です。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）: この非常に専門化されたニューラルネットワークは視覚データの分析に優れています。ディープフェイクでは、CNNは顔認識と動きの追跡に使われ、システムが複雑な顔の特徴や表情を再現することを可能にします。
• オートエンコーダー: これらのニューラルネットワークはデータをコンパクトな表現に圧縮し、それを再構築します。ディープフェイクを生成する際、オートエンコーダーは、顔の表情や体の動きのような関連する属性をソースビデオに特定し、適用します。
• 自然言語処理（NLP）: オーディオ ディープフェイクでは、NLP技術が話し言葉のパターンを分析し、ターゲットの声と話し方を模倣するオリジナルのテキストを生成します。
• 高性能コンピューティング: ディープフェイクを作成するには大量の計算能力が必要です。特に複雑なAIモデルの訓練や高品質な出力の生成には欠かせません。GPUやクラウドコンピューティング リソースがよく利用されます。
• 敵対的生成ネットワーク（GANs）: 前述の通り、GANsはほとんどのディープフェイク システムの背骨です。彼らは、真正の画像のパターンを認識するために深層学習を使用し、その後、説得力のあるフェイクを作成します。
• 再帰型ニューラルネットワーク (RNNs): 他の技術と組み合わせて使用されることが多いRNNsは、データのシーケンスを処理できるため、動画のディープフェイクにおける口パクといったタスクに特に有用です。

これらの技術が洗練され続けるにつれて、ディープフェイク開発ツールの品質とアクセシビリティはますます加速することになります。

ディープフェイク技術は、各種の詐欺を生み出し、個々や組織に独自の脅威をもたらしています。最も一般的なディープフェイク詐欺の種類をいくつか紹介します。

• 金融詐欺: 犯罪者はディープフェイクの音声や動画を使用して経営者を偽装し、不正な電信送金や金融取引を承認します。この種の詐欺は、最近の注目を浴びたケースで2500万ドルの損失をもたらしました。
• アカウント乗っ取り: ディープフェイクは生体認証のセキュリティ対策を回避するために使用され、詐欺師がアカウントへ不正にアクセスすることを可能にします。Gartnerは、2023年には、ディープフェイクが成功したアカウント乗っ取り攻撃の20%で役割を果たすと予測しました。
• アプリケーション詐欺: 詐欺師たちはディープフェイク技術を使用して合成IDを作り、不正にローンやクレジットカードを申し込んだり、銀行口座を開設します。
• 株価操作: 企業の役員が発表を行う動画や音声が捏造され、株価を不自然に影響させることがあります。
• 評判の損傷: ディープフェイクは、経営者や従業員が不適切な行動を取っているという虚偽のソーシャルメディア投稿や動画を作成することができ、企業のブランドや評判を損なうことがあります。
• ソーシャル エンジニアリング: ディープフェイクは、信頼された個人のより説得力のあるなりすましを作り出すことで、フィッシング攻撃の効果を強化します。
• 従業員の搾取: 悪意のある行為者が従業員の許可なしにディープフェイクのコンテンツを作成し、これがハラスメント、恐喝、または評判の損害を引き起こす可能性があります。
• 偽情報キャンペーン: ディープフェイクは速やかに偽の情報を広めるために使用され、公衆の意見や選挙の結果に影響を与える可能性があります。

ディープフェイクのサイバーセキュリティ上の危険性は非常に広範囲に及んでいます。最も大きな脅威はおそらく、ディープフェイクが本物と偽物のコンテンツを区別することをますます困難にすることで、デジタル コミュニケーションとメディアへの信頼が侵食されることです。これは深刻な不確実性を生み出し、個人的な状況だけでなくプロフェッショナルな状況における意思決定プロセスに大きな影響を及ぼします。

ディープフェイクは、ソーシャル エンジニアリング攻撃の効果を劇的に強化し、フィッシングや他の操作戦術をより説得力があり、可能性としてより成功するものにします。また、この技術は生体認証セキュリティ対策に対しても大きな脅威をもたらします。なぜなら、洗練されたディープフェイクは顔認識や音声認証システムを回避することができます。

ディープフェイクによる詐欺は、個人や組織に大きな損失をもたらし、何百万ドルに及ぶ高額なケースが顕在化しています。誤情報の急速な拡散は、公衆の意見を操作したり、選挙結果に影響を与えたりすることで、社会や政治の安定を深刻に脅かします。

ディープフェイクに関する法律は、複雑で動的な問題を提示しています。現在、米国にはディープフェイクの全形態を明示的に禁止または規制する包括的な連邦法が存在しません。ただし、詐欺、名誉毀損、または非同意のポルノグラフィなどの悪意のある目的で使用された場合、ディープフェイクの一部の使用は既存の法律により違法とされる可能性があります。

いくつかの州では、ディープフェイクに関連する特定の問題に対処するために立法措置が取られています。例えば、テキサス州とカリフォルニア州では、選挙への影響を与えるためのディープフェイクの使用を禁止する法律が制定されています。さらに、カリフォルニア州、ジョージア州、バージニア州では、許可されないディープフェイクポルノの作成と配布を禁止する法律が施行されています。これらの州レベルの取り組みは、ディープフェイクを規制するためのパッチワーク的なアプローチを表しており、最も有害な応用に焦点を当てています。

連邦レベルでは、包括的な法案はまだ審議中ですが、ディープフェイクによって引き起こされる課題に対処するための取り組みが進行中です。米国議会は、ディープフェイク報告法やディープフェイク アカウンタビリティ法などのいくつかの法案を検討しています。これらの法案は、技術の理解を深め、被害者に法的な救済を提供することを目指しています。法執行機関もまた、特に詐欺防止や選挙の安全性などの分野で、ディープフェイクの悪質な使用を検出し、対抗するためのツールや戦略の開発に取り組んでいます。

多くのディープフェイクはエンターテイメントや教育目的で作られていますが、悪意を持って使われるディープフェイクの実例もいくつかあります。以下は、最近の事例です。

バイデン大統領になりすました世論操作

2024年初頭、バイデン大統領の音声ディープフェイクが現れ、彼が国家安全保障に関して物議を醸すような発言をしているかのように見せました。この事件は、選挙年に公衆を誤導し、混乱を引き起こすディープフェイクの潜在能力を示し、政治的な議論の真実性に対する懸念を高めました。

テイラー・スウィフトの被害

2024年に、ポップスターのテイラー・スウィフトの登場するディープフェイク動画が登場し、彼女を不利な状況や捏造されたシナリオにおいて描き出しました。この事例は、セレブリティがディープフェイク技術の持続的な脆弱性に対していかに影響を受けているかを示しています。この技術は、個人の名誉やプライバシーを脅かすダメージを与えるコンテンツを作成するために使用される可能性があります。

香港のファイナンス詐欺

香港のディープフェイク事例としては、金融業界の職員がビデオ通話でCFOや同僚になりすましていたディープフェイクの詐欺師に騙され、3900万ドルを振り込んでしまいました。この事件は、ディープフェイクの詐欺がどんどん高度化しており、犯罪者が信頼されている人物を説得力ある形で偽装し、大規模な金融詐欺を実行できることを強調しています。

アリゾナアジェンダによる啓蒙活動

2024年3月、アリゾナアジェンダは、上院候補者のカリ・レイクのディープフェイクを作成し、今後の選挙でのディープフェイクの潜在的な危険性についての認識を高めることを目指しました。意図的に政治的な文脈でディープフェイクを使用することで、選挙プロセスが重要な時期における誤情報とメディアの操作のリスクについて有権者を教育することを目指しました。

ドナルド・トランプの偽画像

2024年の3月初旬、ドナルド・トランプが黒人有権者と交流すると偽装された新たな一連の偽画像がソーシャルメディア上で広まりました。MidjourneyのようなAIサービスを使って生成されたこれらの画像は、公衆の意見を操作し、黒人有権者を引きつけることを意図したものであり、ディープフェイク技術が政治的利益のためにどのように悪用されるかを示しています。

ディープフェイク技術が進化し続ける中、組織は関連するリスクを検出し、軽減するための総合的な戦略を採用しなければなりません。最も効果的なアプローチの一つは、AIとMLによって支えられた先進的な検出技術を活用することです。これらのツールは、音声やビデオコンテンツを徹底的に分析し、人間の目や耳では気づかない微細な不整合性を探し出します。これにより、潜在的なディープフェイクを迅速に特定することが可能になります。

AI駆動の検出システムは、メディアの異常を識別するためにパターン認識を使用します、一方で、多モーダル分析は視覚、音声、メタデータなどの各要素を調査して真正性を評価します。また、一部のソリューションは、メディアファイルの起源と完全性を確認するためにブロックチェーン技術を使用し、信頼性をさらに強化します。

ディープフェイクに対する防御を強化するために、組織は技術的な解決策とベストプラクティスの組み合わせを実施すべきです。それには次のようなものが含まれます。

• 多要素認証: バイオメトリクスと行動要素を伝統的なパスワードと組み合わせて、スプーフィングを防ぎます。 強力で安全なパスワードを作成するのに、パスワード ジェネレータの使用を検討してください。
• 従業員研修: ディープフェイクに関連するリスクと、操作されたコンテンツを識別する方法についてスタッフに教育し、警戒心のある文化を育てます。
• 確認プロトコル: 財務取引など、重要な通信の真正性を確認する手順を確立します。
• ウォーターマークとデジタル署名: これらの技術をオリジナルコンテンツに利用し、真正性を検証し、操作を防ぐのに役立ちます。
• 定期的な更新: ディープフェイクの最新の技術と対策について常に情報を得るために、検出ソフトウェアを定期的に更新します。
• 専門家との共同作業: サイバーセキュリティ企業と学術機関と協力して、最先端の検出技術と研究にアクセスします。
• インシデント対応計画: ディープフェイクの疑わしい事例を扱うためのインシデント対応プロトコルを作成します。確認、報告、及び軽減の手順を含みます。

これらの先進的な検出技術を堅固な組織的な慣行と統合することにより、組織はディープフェイクによるリスクに対する防御を大幅に強化することができます。

プルーフポイントは、深層偽造やソーシャル エンジニアリング攻撃で使用される他のAI生成コンテンツの進化する脅威に対抗する強力なソリューションを提供しています。当社の多角的なアプローチは、技術的防御と人間中心のセキュリティ意識の両方に焦点を当てています。

• 高度なメール保護: プルーフポイントのメールセキュリティ ソリューションは、マシン学習を使用して高度なフィッシング試行を検出し、ブロックします。これには、ディープフェイク技術を利用した試行も含まれます。
• セキュリティ意識向上トレーニング: プルーフポイントは、潜在的なディープフェイクやAIにより生成されたコンテンツの識別方法など、最新のソーシャル エンジニアリングの戦術について従業員を教育するカスタマイズ可能なトレーニング プログラムを提供します。
• 新興の脅威インテリジェンス: プルーフポイントの脅威研究チームは、生成AIを含む新興の脅威を常時監視し、検出能力を更新し、顧客にタイムリーな洞察を提供します。
• 多層的な脅威防御: プルーフポイントは、技術的な解決策と人間の警戒心を組み合わせた全体的なセキュリティ戦略の重要性を強調しています。これにより、進化し続けるソーシャル エンジニアリングの脅威に対する堅固な防御が構築されます。

プルーフポイントのソリューションと専門知識を活用することで、組織はディープフェイクによる攻撃やその他のAI駆使のソーシャル エンジニアリング戦術に対するレジリエンスを強化し、従業員と資産のためのより安全なデジタル環境を確保することができます。

詳細については、プルーフポイントにお問い合わせください。