Deepfake против бизнеса: как компании могут выявлять и блокировать фальшивый контент

Deepfake-технологии вышли из категории развлечений и стали инструментом для мошенничества, кибершантажа и репутационных атак. Сегодня достаточно одного поддельного видеозвонка с «генеральным директором», чтобы обмануть сотрудников и запустить махинации на миллионы долларов. Cyber Media разбирает, какие угрозы deepfake представляют для бизнеса, как злоумышленники используют генеративные модели, какие существуют методы детекции и как компаниям адаптировать корпоративную ИБ-политику к новой реальности.

Deepfake — новая угроза для бизнеса

Deepfake сегодня это один из инструментов корпоративного мошенничества, который активно используется в кибератаках и операциях социальной инженерии. Причем речь идет не о каких-то гипотетических угрозах, а о реальных схемах, где deepfake становится частью сложных «многоходовок» против бизнеса.

Один из самых опасных сценариев — фейковые видеозвонки от имени топ-менеджеров или директоров. Представьте: сотрудник финансового отдела получает экстренный звонок в Teams от «генерального директора», который срочно требует провести платеж или раскрыть конфиденциальные данные. На экране знакомое лицо, узнаваемый голос. Только вот за этим фасадом — deepfake-модель, управляемая злоумышленниками.

Другие популярные сценарии включают поддельные обращения к инвесторам, когда злоумышленники создают видео с якобы официальными заявлениями компании, влияя на фондовый рынок или репутацию бренда. Или, например, компрометация переговоров — когда на видеовстречу подключается фальшивый участник, маскирующийся под известного партнера или клиента, чтобы выудить инсайды и чувствительную информацию. Так, атака на британскую энергетическую компанию, где deepfake-имитация голоса CEO заставила директора филиала перевести мошенникам 220 тысяч долларов.

Deepfake стал неотъемлемой частью арсенала социальной инженерии, а бизнесу пора относиться к этому как к новой реальности, требующей не только технических средств защиты, но и прокачки кибергигиены персонала.

Инструменты злоумышленников: как создаются и распространяются deepfake

Сегодня уже не нужно быть гением машинного обучения, чтобы создать качественный deepfake. Достаточно иметь доступ к открытым инструментам и немного терпения. Рынок атакующих технологий буквально взрывается решениями, которые позволяют любому желающему — от скрипт-кидди до продвинутой APT-группировки — «клепать» фейковые видео и аудио с пугающей реалистичностью.

Из чего делают deepfake: GAN, диффузионные модели и клоны голосов

В арсенале злоумышленников сегодня несколько ключевых технологий. Первая это, конечно, GAN. Именно они первыми научились создавать реалистичные изображения и видео, подменяя лица, мимику и движения. Но с появлением диффузионных моделей, вроде тех, что лежат в основе современных AI-генераторов, качество выросло в разы, а требования к «железу» — наоборот, снизились.

Еще один популярный инструмент — voice cloning. Современные сервисы и фреймворки позволяют за считанные минуты обучить модель на коротком фрагменте голоса и дальше генерировать речь любого содержания. Результат — звонок от «директора» звучит так, как будто это действительно он.

Как распространяются deepfake: от соцсетей до корпоративных каналов

Получив deepfake-контент, злоумышленники включают старую добрую социальную инженерию. Распространение идет через всевозможные каналы:

Социальные сети. Фальшивые видео с «заявлениями» руководителей, «утечки» с конфиденциальной информацией.
Email и мессенджеры. Персонализированные рассылки с deepfake-видео, направленные на конкретных сотрудников.
Корпоративные чаты и платформы. Здесь deepfake-атаки особенно опасны — поддельные обращения могут появляться в закрытых группах и каналах, вызывая доверие за счет знакомого контекста.

Именно мультиканальность делает deepfake-атаки такими коварными: злоумышленники ловко адаптируют контент под привычные для сотрудника каналы общения, снижая его бдительность и ускоряя принятие ложных решений.

Как обнаружить deepfake: технологии и подходы

Пожалуй, самая большая проблема с deepfake в корпоративной среде — это то, что человеческий глаз и ухо больше не могут служить последней линией обороны. Даже опытный сотрудник или специалист службы ИБ рискует не заметить подвоха. Поэтому на сцену выходят технологии — от классических методов детекции до нейросетей нового поколения.

Когда за дело берется ИИ

Современные подходы уже не полагаются только на артефакты. ИИ-алгоритмы анализируют движения глаз, микровыражения лица, несоответствия между аудио и видео фазой, и даже динамику дыхания и моргания. Алгоритмы не просто сравнивают картинку с базой эталонов, а ищут мельчайшие поведенческие и биометрические несостыковки.

Кирилл Манжура

СЕО компании LARD

В корпоративной среде стоит ориентироваться на наиболее надежные методы верификации. Например, аномалии в движениях глаз и несовпадения в фазе звука могут служить красным флажком при оценке достоверности визуальной информации. Также важно учитывать контекст общения: если мы обсуждаем сложную тему, то люди обычно выражают эмоции и используют естественные интонации, что делает вероятность подделки ниже.

Стоит обратить внимание на нестабильные или неестественные тени, которые могут указывать на использование синтетических изображений. Например, если на видео человек сильно меняет положение тела, но тени не меняются — это может быть признаком подделки.

Отдельная ниша — анализ метаданных и цифрового следа контента. Появляются решения, которые автоматически верифицируют видео по его происхождению, дате, устройству съемки и сверяют с доверенными источниками.

Поведенческий анализ — новая линия защиты

Интересно, что в корпоративных сценариях детекция deepfake все чаще связывается с поведенческой аналитикой. Даже если фейковый директор выглядит и говорит правдоподобно, его поведение в корпоративной системе может отличаться от реального — например, странные запросы, необычные часы активности, новые шаблоны коммуникаций. Такие аномалии становятся триггером для SOC и систем раннего реагирования.

Корпоративная защита от deepfake все чаще строится на гибридном подходе: детекция контента + анализ поведения пользователя в экосистеме компании.

Интеграция защиты в корпоративные платформы видеосвязи

Сценарий, в котором злоумышленники устраивают фейковый видеозвонок от имени CEO, сегодня не выглядит фантастикой. Особенно с учетом того, что большинство компаний полностью перешли на видеоконференцсвязь. Поэтому ключевой вызов — научиться ловить deepfake на лету, в процессе общения, а не «по факту».

Мария Сергеева

Специалист группы социально-технического тестирования «Бастион»

Интеграция алгоритмов детекции дипфейков в ПО видеоконференцсвязи возможна за счет использования легковесных нейросетей, адаптированных для анализа мимики, эмоций и микровыражений лица в реальном времени. Подобный подход реализован, например, в одном из исследовательских проектов, где модели обучены на открытых датасетах лиц с аннотированными эмоциями и естественных аудиовизуальных сценах, имитирующих реальность: переменное освещение, меняющиеся ракурсы, фоновый шум.

Преимущество легковесной модели состоит в том, что она может быть встроена на клиентской стороне, например, методом edge computing в веб-камерах с аппаратной поддержкой AI, смартфонах и т. д. Вычисления и детектирование выполняются локально или на пограничных устройствах, а не в облаке, обеспечивая защиту персональных данных, при этом видеопоток остается на устройстве.

Главная сложность внедрения защиты — это баланс между качеством связи и эффективностью детекции. Ведь даже самый продвинутый анализ видео и аудио требует ресурсов, а никто не хочет получить звонок с задержками, прерываниями и артефактами только потому, что система «под капотом» проверяет личность собеседника.

Здесь на помощь приходят архитектуры real-time обработки с выделенными микросервисами анализа. Такие решения можно встраивать либо на уровне шлюза между клиентом и сервером видеосвязи, либо непосредственно в приложении с помощью SDK и API. При этом распознавание происходит асинхронно и практически незаметно для участников.

Павел Пилькевич

Инженер-разработчик отдела систем анализа машинных данных STEP LOGIC

Во-первых, следует определить несколько ключевых признаков, с помощью которых будет происходить обнаружение deepfake. Внедрение системы, анализирующей «все и сразу» будет приводить как к плохой производительности, так и к ошибкам сопоставления результатов проверок воедино.

Во-вторых, применение технологии «толстого клиента», когда данные обрабатываются на устройстве пользователя, а не на сервере, в данном случае позволяет избежать перегрузки серверных вычислительных мощностей, а также снизить количество передаваемого сетевого трафика. На сервер будут отправляться ответы о наличии или отсутствии признаков deepfake, вместо непосредственных данных для анализа.

В-третьих, необходимо предусмотреть механизмы оптимизации анализируемого потока данных. Например, если речь идет об анализе изображения на предмет deepfake, алгоритму детектирования можно передавать не все кадры (frame-by-frame) с пропуском кадров.

Уже сегодня есть решения, которые позволяют интегрировать deepfake detection как сервис в Zoom, Microsoft Teams и аналогичные платформы. Например:

API распознавания лица и голоса, которые в фоне верифицируют личность по эталонным биометрическим шаблонам
Плагины и модули для Zoom и Teams, добавляющие уровень анализа видеопотока и аудио прямо в процессе звонка.
SDK для корпоративных решений, позволяющих настроить собственные политики проверки и интегрировать в корпоративные видеосервисы.

Главное — чтобы эти решения были незаметны пользователю, не нарушали UX и не снижали производительность.

Технологии подтверждения подлинности видеоконтента

В условиях угрозы deepfake важно не только уметь распознавать фальшивки, но и подтверждать подлинность контента, который используется в корпоративной среде. Для этого активно применяются цифровые подписи, метаданные и блокчейн.

Юрий Тюрин

Технический директор MD Audit (ГК Softline)

Для подтверждения подлинности видеоконтента во внутренних коммуникациях компаний эффективно применение протоколов цифровой подписи на основе PKI — Public Key Infrastructure. Один из подходов — использование CMS (Cryptographic Message Syntax) или JWS (JSON Web Signature) для подписания метаданных и контрольных хэшей видеофайлов. В случае потоковой передачи можно применять SRTP (Secure Real-Time Transport Protocol) с интеграцией цифровой подписи на уровне ключевых кадров. Для длительной верифицируемости можно применять timestamping-сертификаты (RFC 3161). Они закрепляют время создания видео и предотвращают подмену в будущем.

Еще одно перспективное направление — внедрение стандарта C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Этот подход позволяет внедрять метаданные о происхождении контента прямо в медиафайл.

Метаданные видео, такие как дата и время записи, устройство съемки и другие данные, также могут служить подтверждением подлинности контента. Проверка этих метаданных помогает убедиться, что файл не был изменен или подделан после его создания.

Для защиты от подделок можно использовать технологию блокчейн. Все видеозаписи фиксируются в блоках, любые изменения, сделанные позже, становятся сразу заметными. Блокчейн позволяет создать систему, где каждый шаг с видео можно отследить, и в случае подделки это легко будет выявить.

Ксения Ахрамеева

К.т.н, руководитель лаборатории развития и продвижения компетенций кибербезопасности Аналитического центра кибербезопасности компании больше «Газинформсервис»

В корпоративных коммуникациях применяют протоколы цифровой подписи и верификации, основанные на криптографии с открытым ключом, например, DSA, RSA, подписи с использованием сертификатов X.509, блокчейн-решения.

Помимо цифровой подписи, можно использовать цифровой водяной знак, который внедряется непосредственно в видеоряд и может содержать скрытую информацию об авторе или источнике видео, что помогает отслеживать распространение контента и предотвращать подделки. В сочетании с цифровой подписью цифровой водяной знак усиливает защиту, обеспечивая как криптографическую, так и визуальную проверку подлинности.

Интеграция таких технологий в корпоративные стандарты поможет не только усилить безопасность коммуникаций, но и обеспечить доверие к видео- и аудиофайлам, используемым в рабочем процессе. Внедрение цифровых подписей и блокчейн-решений уже активно обсуждается для обеспечения подлинности контента в крупных компаниях и государственных учреждениях.

Корпоративная ИБ и deepfake: как должна меняться стратегия

С появлением угрозы deepfake компании могут пересмотреть свои подходы к информационной безопасности. Адаптация стратегий к новым вызовам — это не просто необходимость, а необходимость для защиты от манипуляций с контентом и утечек данных.

Обновление политик безопасности

Сейчас, когда deepfake становится одним из инструментов атак, политика безопасности должна быть актуализирована. Важно учесть:

Мониторинг видеоконтента. Обновить политики безопасности с акцентом на проверку видео и аудио, используемого в корпоративных коммуникациях.
Интеграция технологий детекции deepfake в корпоративные инструменты, такие как системы видеоконференцсвязи, email и мессенджеры.
Протоколы верификации для подтверждения подлинности контента в системах внутренней коммуникации.

Защитить от deepfake можно только на комплексной основе, интегрируя детекцию фальшивок в уже существующие процессы.

Кибергигиена сотрудников

Даже самые передовые системы не спасут от атак, если сотрудники не знают, как реагировать на угрозы. Тренинги по кибергигиене должны стать частью корпоративной культуры. Что важно:

Обучение по распознаванию deepfake. Сотрудники должны уметь отличать фальшивые видеозвонки и записи от подлинных.
Практические кейсы. Постоянные тренировки, имитирующие реальные угрозы, помогут развить навык распознавания и быстрого реагирования.

Новые угрозы требуют от сотрудников не только соблюдения стандартных процедур безопасности, но и готовности к постоянному обновлению знаний.

Роль SOC и команд реагирования на инциденты

SOC и команды реагирования на инциденты должны быть готовы к быстрому реагированию на deepfake-атаки. Важно:

Оперативное реагирование. Для выявления и предотвращения атак необходимо активно использовать мониторинг видеоконтента и поведение сотрудников в онлайн-коммуникациях.
Идентификация атак с помощью ИИ. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать поведение сотрудников в видеоконференциях и выявлять аномалии, связанные с deepfake.

SOC и команды реагирования должны быть обучены не только на стандартные угрозы, но и на современные методы атаки, такие как deepfake. Понимание новых типов угроз поможет быстрее реагировать и предотвращать инциденты.

Заключение

Deepfake — это не краткосрочная угроза, а долгосрочная реальность. Технологии развиваются быстро, и, к сожалению, злоумышленники уже активно используют их для атак на бизнес. Но важно помнить: чем раньше компании начнут адаптировать свои стратегии безопасности, тем меньше рисков они будут нести.

Бизнесу необходимо готовиться к новым сценариям атак. Внедрение многоуровневой защиты, использование технологий детекции, обновление внутренних политик безопасности и обучение сотрудников — все это ключевые элементы, которые помогут предотвратить ущерб и сохранить доверие в корпоративных коммуникациях.

Принять эту угрозу всерьез и интегрировать в корпоративную ИБ-политику средства защиты от deepfake — это не просто шаг к безопасности, а шаг к готовности к новым вызовам цифровой эпохи.