Deepfakes in Online Interviews (İşe Alımlarda Deepfake Manipülasyonu)
The Federal Bureau of Investigation (FBI) warns that employers have interviewed cybercriminals who’ve used the face-altering technology to simulate someone else, and are also passing along stolen Personally Identifiable Information (PII) and deepfakes* as their own to apply for remote work positions in online interviews. (https://www.ic3.gov/Media/Y2022/PSA220628)
FBI declares that, the actions and lip movement of the person seen interviewed on-camera do not completely coordinate with the audio of the person speaking. This analysis can be used to distinguish said deepfake.
*Deepfakes (digital content like images, video, or audio) are using artificial intelligence (AI) or machine learning (ML) Technologies to manipulate the content and are difficult to distinguish from authentic contents. You can also access a very up-to-date article on deepfake detection via video analysis at: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3536426
TR:
Federal Soruşturma Bürosu (FBI) tarafından yapılan açıklamaya göre siber suçlular, özellikle remote çalışma imkanı veren işyerlerine deepfake* teknolojisiyle manipüle edilmiş ses ve video görüntüleriyle online mülakatlara katılıyorlar. Yapılan araştırmalara göre, deepfake ile manipüle edilmiş mülakatların ses ve görüntü uyumsuzluğu dolayısıyla ayırt edilmesi halihazırda mümkün.
Bununla birlikte, görüntü ve videoların derin öğrenme + makine öğrenmesiyle gerçeğe birebir manipüle edilmesinin yanı sıra derin ses teknolojisine yönelindiğini de görüyoruz. Distopya olamayacak kadar yakın bir vakitte online ortamdaki her içeriğin manipülasyon ihtimalini değerlendirmemiz gerekecek gibi görünüyor.
*Deepfake (resim, video veya ses gibi dijital içerik), yapay zeka (AI) veya makine öğrenimi (ML) Teknolojileri kullanılarak içeriklerin manipüle edilmesi tekniğidir ve manipüle edilen içeriklerin orjinallerinden ayırt edilmesi oldukça güçtür. Video analizi aracılığıyla deepfake tespitine yönelik çok güncel bir makaleye de şu linkten erişebilirsiniz: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3536426