Explosion de deepfakes : Rapport souligne une augmentation de 3 000 % des tentatives de fraude

Explosion de deepfakes : Rapport souligne une augmentation de 3 000 % des tentatives de fraude
Explosion de deepfakes : Rapport souligne une augmentation de 3 000 % des tentatives de fraude (Freepik)

Dans un nouveau rapport de Onfido, une entreprise de vérification d’identité basée à Londres, il a été révélé qu’il y a eu une augmentation significative des tentatives de fraude deepfake, atteignant une hausse de 3 000 % au cours de la dernière année.

+Le plus grand drone commercial du monde sera équipé d’une propulsion à l’hydrogène de 600 kW.
+La NASA met en avant une photo époustouflante de l’aurore boréale

Deepfake est une technique de manipulation des médias qui utilise intelligence artificielle pour créer des vidéos ou des images falsifiées en remplaçant le visage d’une personne dans un contenu audiovisuel à l’aide d’algorithmes avancés.

Malgré des utilisations récréatives, les deepfakes représentent également des risques importants, car ces fraudes reposent sur la disponibilité croissante d’outils en ligne accessibles. Des versions de base de deepfakes, qui collent simplement des visages pour créer des illusions “bon marché”, aux systèmes plus avancés utilisant IA pour transformer et combiner des visages d’origine avec des cibles spécifiques, nécessitant des compétences et des ressources plus substantielles.

L’étude révèle que les deepfakes moins sophistiqués sont responsables de 80,3 % de toutes les attaques en 2023, représentant une augmentation de 7,4 % par rapport à l’année précédente. Bien que la vérification biométrique soit citée comme une barrière efficace, les criminels cherchent des stratégies créatives pour contourner ces défenses.

Le rapport souligne l’importance des technologies de vérification biométrique de “vivacité” pour l’authentification, capables de vérifier la présence de l’utilisateur au moment de la vérification. De plus, il met en avant la nécessité de solutions plus automatisées, intégrant des signaux de fraude non visuels, une intelligence de dispositif, la géolocalisation et des modèles de fraude répétés.

Back to top