简而言之,人工智能是机器执行通常与智能生物相关的任务的能力。在人工智能技术中,目前最重要的技术子集是机器学习,即计算机程序或机器无需明确编码命令即可学习并采取行动的能力。但是,不同人群对人工智能一词的使用不同,在一般话语中,所谓的人工智能通常是机器学习科学中的一组技术,称为深度学习。粗略地说,这些技术允许从非结构化数据(例如图像或音频文件)开始人工模拟人类的学习过程。深度学习技术是人工智能系统被称为“黑匣子”的原因,而其他人工智能技术则可以完全解释
另一方面,威胁行为者也在越来越多地利用这些新工具的力量,尤其是设计和改进更难检测的恶意软件以及增强其网络钓鱼技术。具体来说,生成式人工智能将使欺骗行为更难被发现,因为它允许威胁行为者创建更加个性化的通信,并利用音频和视频形式的深度伪造。举一个例子,威胁行为者现在可以简单地识别公司首席执行官的现有在线视频或音频文件,利用生成式人工智能应用程序创建克隆首席执行官声音的音频消息,然后使用它对毫无防备的公司员工发起社会工程攻击。
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本文件涵盖了基于人工智能的多媒体身份表征操纵。由于在将人工智能应用于生成或修改以不同媒体格式(特别是音频、视频和文本)表示的数据的问题方面取得了重大进展,出现了新的威胁,这些威胁可能在各种情况下导致重大风险,从个人诽谤和使用虚假身份开设银行账户(通过攻击生物特征认证程序)到影响舆论的活动。人工智能技术可用于操纵真实的多媒体身份表征或创建虚假的多媒体身份表征。此类操纵的可能输出包括但不限于视频或音频文件,这些文件显示人们做或说他们从未做过或说过的事情。由于通常使用深度神经网络 (DNN) 来生成此类输出,因此它们通常被称为“深度伪造”。