Hãy yêu cầu 'nhe răng' để phát hiện cuộc gọi video lừa đảo

Theo chia sẻ của đại diện Chongluadao.vn, thuật toán của các trí tuệ nhân tạo (AI) Deepfake (giả dạng hình ảnh) hiện nay vẫn chưa thể xử lý tốt hành vi quay trái, quay phải hoặc đứng lên của người gọi trong thời gian thực.

Đặc biệt, các thuật toán hiện nay cũng chưa tái hiện được tốt phần hàm răng như của người bị giả dạng. Do đó, nếu nghi ngờ cuộc gọi hình ảnh là lừa đảo, người nhận cuộc gọi có thể yêu cầu đối tượng nhe răng, há miệng để kiểm tra.

"Nếu là giả dạng, lúc há miệng thì có người không có hàm răng, có người lại có 3 hàm, thậm chí 4 hàm. Vì thế đặc điểm của hàm răng là đặc điểm dễ nhận biết cuộc gọi giả mạo" - Hiếu PC chia sẻ với Tuổi trẻ Online.

 

Trên thực tế, hiện nay việc lợi dụng công nghệ Deepfake thực hiện các chiêu trò lừa đảo tinh vi là không hiếm. Một trong những thủ đoạn phổ biến nhất là sử dụng công nghệ này để giả mạo giọng nói, khuôn mặt của người thân, bạn bè để thực hiện các cuộc gọi để dụ nạn nhân chuyển tiền. Thời gian qua, cơ quan chức năng tại Việt Nam cũng đã liên tục ghi nhận các vụ việc lừa tình cảm qua video call gia tăng.

Nghiêm trọng hơn, hacker dùng AI cắt ghép video 18+ với khuôn mặt nạn nhân, sau đó gửi email tống tiền, đe dọa phát tán nếu không trả phí. Tại Việt Nam, các vụ lừa tình cảm qua video call gia tăng.

Để hạn chế nguy cơ bị lừa đảo, bên cạnh các mẹo được chuyên gia nêu trên, người dân cũng được khuyến cáo không nên nhận các cuộc gọi từ số lạ, các cuộc gọi hoặc tin nhắn yêu cầu chuyển tiền hoặc truy cập vào các đường link lạ.

Ngoài ra, nếu đối phương lảng tránh hoặc WiFi bất ổn thì 90% là cuộc gọi lừa đảo.

Với cuộc gọi hình ảnh có dấu hiệu khả nghi, người dân nên gọi xác minh qua số quen để đảm bảo tính chính xác.

Theo Hãng bảo mật Kaspersky, Deepfake là một từ ghép của "deep" trong "deep learning" (học sâu) và "fake" (giả mạo). Deep learning là dùng phương pháp AI tiên tiến ứng dụng nhiều thuật toán nhằm tổng hợp dần các tính năng cao cấp từ dữ liệu đầu vào. Từ đó nó có khả năng tổng hợp, học hỏi từ những dữ liệu mà người dùng đưa vào như khuôn mặt con người, chuyển động vật lý và giọng nói…

Từ các dữ liệu này, AI sau đó sẽ xử lý để tạo ra video Deepfake thông qua mạng GAN (Generative Adversarial Network - dịch nôm na: mạng sinh ra dữ liệu mới sau quá trình học). Mạng lưới này liên tục kiểm tra các hình ảnh, âm thanh, chuyển động… được tạo ra theo chương trình thiết lập từ trước. Từ đó các video Deepfake cuối cùng sẽ cho ra hình ảnh ngày càng thuyết phục, sống động và thật hơn.