從圖像、影片到語音，DeepFake 正在建構一個虛假的世界。
我們可以看到，在馬斯克的這段演講影片中，Deepfake 的換臉技術幾乎達到人眼無法區別的地步。
不過，隨著技術不斷成熟，Deepfake 卻帶來隱藏的「虛假」風險。自從 2017 年，一位網友將女星蓋兒‧加朵和成人電影女主做了人臉交換，偽造了一段色情影片後，有關濫用 Deepfake 製造虛假、不良內容的影片一直充斥於網路。
為了應對 Deepfake 換臉技術帶來的種種風險，2019 年，Facebook 斥巨資發起「Deepfake 檢測挑戰賽」，這項挑戰賽一直延續到現在，其辨識準確率已經達到 82.56%。
不過，令人擔憂的是，有人又將虛假的矛頭指向 Deepfake 語音。有報導稱，一家英國能源公司被敲詐了 24 萬美元（約台幣 712 萬元），其背後正是利用語音版 Deepfake 技術。
攻擊者假冒公司 CEO 製造了一段虛假語音，以電子郵件的方式發給公司下屬員工，要求其向指定帳戶完成匯款。員工稱，假冒語音中的音調、口吻和口音都與公司 CEO 頗為相似，對他產生了誤導乖乖轉帳。其實，諸如此類的詐騙案件已經發生了不只一起。
對此，安全諮詢公司 Nisos 在分析過偽造語音後發出警告，Deepfake 語音詐騙正在興起，必須提高警惕。
Deepfake 語音複製曝光
最近一家科技公司也收到一份自稱公司 CEO 的語音郵件，要求「立即提供協助以完成緊急商業交易」。不過，這次員工發現了語音中的異常，詐騙沒有成功。
可以聽出這段語音的品質並不是很好，有點機械、不連貫，但員工說口音和音調還是大致相似的。
Deepfake 語音複製的品質，主要取決於假冒對象的錄音，數量越多、品質越好，偽造的逼真度也就越高。對於公司高層而言，他們在電話會議、YouTube、社交媒體或者 TED 演講中的錄音很容易取得，也由此成為了詐騙集團的偽造對象。
隨後，該公司將這段偽造的語音檔交給一家安全諮詢公司 Nisos。Nisos 使用一款名為 Spectrum3d 的音頻頻譜圖工具，分析了 Deepfake 的偽造語音。
▲ Deepfake 音頻頻譜圖。
可以看到頻譜圖中的音調幾乎一直處於峰值狀態，這與我們日常講話的高低音轉換顯然有很大差異，另外，研究人員稱，他們在語音中沒有發現任何噪音的痕跡，顯然說明這段語音是透過電腦軟體合成的。
與正常人聲的頻譜圖對比來看，結果更是一目了然，音高頻率、幅度更加自然，同時也能夠檢測數量微弱的背景噪音。
▲ 正常人聲頻譜圖。
由於未獲取足夠的樣本，詐騙集團採用的是何種 Deepfake 軟體合成技術還不得而知。不過，攻擊者為製造高逼真度的詐欺語音，需要滿足以下幾個條件：
- 捕獲幾乎沒有背景噪音的高品質語音。
- 在無法通話的場景下，分階段發送語音進行溝通。
- 以留言的方式進行，避免面對面交談。
如何辨別語音詐欺
雖然這次 Deepfake 偽造語音存在明顯瑕疵，但只要獲取高品質的語音樣本，其偽造程度還是能夠以假亂真。
另外，Nisos 公司表示，語音的深度偽造不僅與人的語氣有關，還與特定的言語舉止有關。但是這個目標已經能夠實現，比如攻擊者會採用會採用類似於 Yandex 反向圖像搜尋的語音工具，透過大量樣本的建構和訓練，將原始語音轉換為目標語音的模型。
目前語音詐欺案件已經陸續出現，隨著 Deepfake 軟體的使用更加容易，語音合成處理的品質越來越高，此類詐欺案件也會愈加普遍。
不過，Nisos 公司強調由於技術的局限性，此類詐欺事件還是很容易識破的，比如透過電話溝通再度確認。
Deepfake 技術無法實現連貫的語音通話，因此攻擊者通常採用語音郵件的形式與對方溝通。另外，也可以透過詢問一些只有內部才知道的事情來確認對方的身分。此外，攻擊者會盜用公司高級管理人員的 email 來與下屬員工進行溝通，因此，加強 email 安全防護也是非常必要的。
此外，除了經濟詐騙外，攻擊者還可能透過引導員工登入不安全網站等行為，對公司的網路或物理資產造成破壞。
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