Deepfakes, gelecekteki biyometrik güvenlik sorunları olasılığını sunar. Gerçek yüzleri ve sesleri neredeyse aynı derecelerde taklit ederler, bu da kimliğe bürünme ve yanlış bilgilendirme korkularına yol açar. İnsanlar mevcut biyometrik güvenlik teknolojilerine güvenebilir mi yoksa derin sahtekarlıklar onları çoktan alt edebilir mi? Deepfake’lerin yetenekleri ve hangi güvenlik önlemlerinin yatırım yapmaya değer olabileceği hakkında daha fazla bilgi edinin.
Deepfakes Biyometrik Güvenlik Önlemlerini Yenebilir mi?
Temel biyometrik sistemler, onaylanmış kişilere erişim izni vermek için donanım ve yazılım kullanır. Güvenlik sisteminin koruduğu her şeye erişebilenleri belirlemek için parmak izlerini, yüzleri, irisleri ve ses tonlarını tararlar.
Deepfake teknolojisi bu verileri yavaşça çoğaltsaydı, gelişen güvenlik teknolojilerini yenemeyebilirdi. Ancak, deepfake teknolojisi hızlı hareket eder. Uzmanlar, çevrimiçi olarak üretilen sahte haberlerin %26,8’inde derin sahtelerin göründüğünü tahmin ediyor. Herkesin evde oluşturabileceği kadar kolaydır, yani siber suçlular da yapay zekaya (AI) kolayca erişebilir.
Deepfakes Hilesi Biyometrik Teknolojiler
Deepfake’lerin biyometrik güvenlik teknolojilerini kandırmasının birkaç yolu vardır. Bunu nasıl yaptıklarını anlamak, çözüm bulmaya yönelik ilk adımdır.
1. Statik Verilerden Faydalanıyorlar
Telefonunuz veya dizüstü bilgisayarınız kilidi açmadan önce yüzünüzü taradığında, yüzünüzü statik verilerle karşılaştırır. Göz boyutunuz veya yüz şekliniz gibi özelliklerinizden değişmeyen tüm verileri içerir. Parmak izi tarayıcı kullanıyorsanız parmak izlerinizi de kontrol edebilir. Bu statik özelliklerden herhangi birinin kopyalanması kolaydır çünkü hiçbir zaman güncellenmeleri gerekmez.
2. Vokal Tonları Kopyalar
Deepfake’lerin arkasındaki yapay zeka, sesi aynı şekilde çoğaltmak için kopyalayabilir. Konuştuğunuz bir videoyu yayınlarsanız, yazılım ses tonunuzu ve aksanınızı daha küçük dosyalara böler ve bunları sistemin sinir ağı aracılığıyla besler. Sesinizi yazılı veya istemsiz herhangi bir diyalogla çoğaltmak için verileri ezberler.
3. Yapay Zeka Sesleri Kullanıyorlar
Benzer şekilde, yapay zeka sistemleri sesleri kaydedebilir ve uzun vadeli tutabilir. Bir siber suçlu, bir derin sahtekarlığı insan kılığına sokmak için birini kullanmaya karar verirse, ses veri dosyalarını kopyalayabilir. Bir güvenlik sistemi, görünüşte gerçek olan kullanıcıdan kaydedilmiş bir şifre veya kelime öbeği istediğinde, deepfake, cevabı yüksek sesle söylemek için algoritmalarını kullanır.
Deepfake’lere Karşı 3 Güvenlik Önlemi
Biyometrik güvenlik önlemleri derin sahtekarlıklara karşı nasıl duruyor? İşte potansiyel yapay zeka tehdidinin üstesinden gelmesi kolay ve zor olanlardan birkaçı.
1. Yüz Biyometrik Algoritmaları: Yenilmesi Kolay
Birisi bir yüz tanıma tarayıcısını hackler ve önüne derin sahte bir kişi koyarsa, sistem büyük olasılıkla açılacaktır. Deepfake’in kimliğini doğrulamak için sisteminde depolanan statik verileri kullanır. Katmanlı canlılık doğrulaması olmadan, iris tanıma gibi şeyler, kişi gerçekten sisteme erişim izni verdiği için kolayca bir deepfake ile karıştırılabilir.
Bu zayıf nokta, çok faktörlü kimlik doğrulamayı kullanmanın çok önemli olmasının bir başka nedenidir. Biyometrik güvenlik teknolojileri çok faktörlü önlemler geliştirerek yetişirken, sistemi internete bağlı herhangi bir cihazda kullanabilirsiniz. Birisi farklı bir yerden veya cihazdan kilitli hesaplarınıza girmeye çalıştığında bir uyarı alırsınız ve bir düğmeye dokunarak veri hırsızlığını önlersiniz.
2. Sesle Etkinleşen Güvenlik Sistemleri: Yenilmesi Daha Zor
Güvenlik sistemlerine olan ilginiz, sektör uzmanlarını dinlemenizi ve en son gelişmeleri okumanızı sağlıyorsa, sesle etkinleştirilen biyometrik cihazların derin sahtekarlıklar için daha zorlayıcı olduğuna şaşırabilirsiniz. Genellikle sesle etkinleştirmeyi, yapay zekanın önceden çözemeyeceği yeni oluşturulmuş kimlik doğrulama sorularıyla birleştirir. Daha gelişmiş güvenlik sistemleri, yalnızca ses tellerinin ürettiği ses dalgalanmalarını da dinleyebilir.
3. Parmak İzi Tarayıcıları: Yenilmesi Zor
Deepfake’ler tamamen dijitaldir, bu nedenle parmak izi tarayıcılarını kandırmak çok daha zordur. Yapay zekanın tarayıcının yazılımına girmesi ve yazılım onu yakalamadan kabul edilmiş veriler gibi görünmesi gerekir.
Tarayıcılar ayrıca yüzeyinde bir parmak olduğunu doğrulamak için ısıya güvenir. Deepfake’ler parmak izlerini kopyalayabilse de insan eliyle aynı ısıyı üretemezler.
Güvenlik Önlemleri Nasıl İyileşebilir?
Teknoloji ve güvenlik uzmanları, biyometrik güvenlik teknolojilerini geliştirmek için bir araya geliyor. Deepfake siber saldırılar çağında endüstrinin ilerlemesini takip ederken bu gelişmeleri izleyin.
1. Kan Akışını Kontrol Edebilirler
Yüz tanıma, deepfake’leri yenmek için şimdi kolay olabilir, ancak bu uzun sürmeyebilir. Intel kısa süre önce bu sorunu çözmek için FakeCatcher’ı yarattı. Algoritma, kan akışı ve kalp atış hızları için yüz tanıma tarama verilerini kontrol eder. Yayınlanmadan önce test edildiğinde FakeCatcher, deepfake’leri tespit etmede %96 oranında isabetliydi. Algoritma, biyometriyi daha güvenli hale getirmede yaygın bir araç haline gelebilir.
2. Eylem Temelli Faktörleri Uygulayabilirler
Bazı güvenlik sistemleri, biyometrik verilere ek olarak daha çok eyleme dayalı güvenlik önlemlerine güveniyor. Biri, kullanıcıların güvenli verilere erişirken benzersiz bir işlem yapmasını gerektirerek diğerini güçlendirir.
Gerçek zamanlı jeneratörler, kullanıcıdan yüzlerini, seslerini veya parmak izlerini taramadan önce veya sonra bir dizi sayı ve kelimeyi okumasını ister. Kişinin, yalnızca verilerinin karşılaşmayı planladığı şeye yanıt verebilecek bir deepfake yerine insan olduğunu garanti eder.
3. Deepfake Tespit Programlarını Kullanabilirler
Deepfake algılama programları da daha yaygın hale geliyor. Siber güvenlik uzmanları, ikisini bir araya getirmek için bunları biyometrik yazılımla entegre eder. Birisi biyometrisini taradığında, algılama programı, derin sahte karakterlerle mevcut olan sıkıştırılmış videolar veya değiştirilmiş dosyalar için verileri kontrol eder.
Bu programlama için genişletilmiş federal fon 2019’da onay aldığından, insanların biyometrik güvenlik şirketlerinin mevcut programlardan öğrenmesi ve kendi sürümlerini uygulaması için uzun süre beklemesi gerekmeyecek.
Deepfakes ve Biyometrik Güvenlik Gelişmelerini İzleyin
Deepfake’lerin biyometrik güvenliği yenmesinin sayısız yolu var, ancak bu yöntemler sonsuza kadar sürmeyecek. İnsanlar şimdiden biyometriyi daha güvenli hale getirmek için yeni yollar yarattılar ve sürekli olarak bu çözümlere yönelik ilerlemeler arıyorlar.
İster yüz tanıma, sesle etkinleştirme veya parmak izi taramayı tercih edin, sevdiğiniz biyometrik güvenlik teknolojisi derin sahte bilgisayar korsanlığı tehdidine uyum sağlıyor.
