深度偽造：加密安全的新挑戰

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深偽技術的警鐘：為何加密貨幣的下一場安全戰爭將對抗合成人類
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加密平台必須採用主動的、多層次的驗證架構，不僅僅在用戶註冊時進行驗證，而是要在整個用戶旅程中持續驗證身份、意圖和交易的完整性，這是Sumsub的首席增長官Ilya Broven的觀點。

生成式人工智能改變了欺騙的經濟學
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生成式人工智能的出現使得欺騙變得更加容易。過去需要專業工具和數小時的編輯工作，如今只需幾次點擊即可生成逼真的假面孔、克隆的聲音，甚至完整的視頻身份，這些都能用來通過曾經看似無懈可擊的驗證系統。

在過去的一年裡，我看到深偽驅動的詐騙以驚人的速度加速，數字平台上的深偽內容在2019年至2024年間增長了550%，如今被視為當前數字生態系統中的一個主要全球風險。這不僅僅是一個技術轉變，而是對我們如何驗證身份、認證意圖和維持數字金融信任的結構性挑戰。

採用速度超過安全性
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美國的加密貨幣採用持續上升，這得益於日益明確的監管、強勁的市場表現和機構參與的增加。比特幣現貨ETF的批准和更清晰的合規框架幫助了數字資產的合法化，使得越來越多的美國人將加密貨幣視為主流投資類別。然而，採用的速度仍然超過了公眾對風險和安全性的理解。

許多用戶仍然依賴過時的驗證方法，這些方法是為了一個詐騙手段僅僅是竊取密碼的時代而設計的，而不是對抗合成的人類。隨著人工智能生成工具變得越來越快、越來越便宜，詐騙的門檻幾乎降至零，而許多防禦措施卻未能以相同的速度進化。

深偽技術被用於從假網紅直播中欺騙用戶發送代幣給詐騙者，到生成的視頻身份證繞過驗證檢查。我們看到多模態攻擊的增加，詐騙者結合了深偽視頻、合成聲音和虛構文件來建立整個虛假身份，這些身份在檢查下仍然成立。

如記者和播客主持人Dwarkesh Patel在他的書《擴展時代：人工智能的口述歷史，2019-2025》中所指出的，現在是擴展詐騙的時代。挑戰不僅在於複雜性，還在於規模。當任何人都可以使用消費者級軟件創建逼真的假冒時，舊有的“識別假冒”的模式已經無法奏效。

為何當前的防禦措施失敗
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大多數驗證和認證系統仍然依賴表面級的線索：眼睛眨動、頭部運動和光照模式。但現代生成模型幾乎能完美複製這些微表情，而驗證嘗試現在可以自動化，這使得攻擊變得更快、更智能且更難以檢測。

換句話說，視覺真實性不再是真相的標準。下一階段的保護必須超越可見的範疇，專注於無法被模仿的行為和上下文信號。設備模式、打字節奏和反應的微延遲正成為真實性的“新指紋”。最終，這將延伸到某種形式的物理授權——從數字身份證到植入標識符，或生物識別方法如虹膜或掌紋識別。

這將面臨挑戰，尤其是當我們越來越習慣授權自主系統代表我們行動時。這些新信號能否被模仿？技術上是可以的——這就是為什麼這是一場持續的軍備競賽。隨著防禦者發展新的行為安全層，攻擊者必然會學會複製它們，迫使雙方不斷進化。

作為人工智能研究者，我們必須假設我們所見所聞都可能是捏造的。我們的任務是找到那些捏造無法隱藏的痕跡。

下一步的演變：信任基礎設施
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未來一年將成為監管的轉折點，因為對加密行業的信任仍然脆弱。隨著GENIUS法案成為法律，其他如CLARITY法案的框架仍在討論中，真正的工作將轉向填補監管尚未解決的空白——從跨境執法到定義在去中心化系統中什麼是有意義的消費者保護。政策制定者開始建立優先考慮問責和安全的數字資產規則，隨著額外框架的形成，行業正逐步邁向一個更透明和更具韌性的生態系統。

但僅僅依賴監管並不能解決信任赤字。加密平台必須採用主動的、多層次的驗證架構，不僅在用戶註冊時進行驗證，而是要在整個用戶旅程中持續驗證身份、意圖和交易的完整性。

信任將不再取決於看起來真實的事物，而是取決於能被證明為真實的事物。這標誌著一個根本性的轉變，重新定義了金融的基礎設施。

共同責任
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信任不能被後期改裝；它必須內建。由於大多數詐騙發生在用戶註冊後，下一階段取決於超越靜態身份檢查，轉向持續的、多層次的預防。將行為信號、跨平台智能和實時異常檢測聯繫起來，將是恢復用戶信心的關鍵。

加密的未來不會由多少人使用它來定義，而是由多少人感到安全使用它來決定。增長現在取決於在一個真實與合成之間的界線越來越模糊的數字經濟中，信任、問責和保護。

在某個時刻，我們的數字和物理身份將需要進一步融合，以保護自己免受模仿。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。