Hong Kong Suç Çetesi Kurbanlarını 46 Milyon Dolara Dolandırdı


Hong Kong polisi 27 kişi tutuklandı Pazartesi günü deepfake dolandırıcılık operasyonuna karıştıkları için hırsızlık yaptılar. 46 milyon dolar dolandırıcılığın kurbanlarından.

Dolandırıcılar, çevrimiçi randevu için kadın karakterleri oluşturmak amacıyla yapay zeka yüz değiştirme teknolojisini kullandı ve bu kişilerin görünüşlerini ve seslerini değiştirmeye yönelik araçlar kullandı.

Daha sonra yapay kişilikleri, meslekleri ve geçmişleri olan kişilerin yapay zeka tarafından oluşturulan fotoğraflarını kullanarak sosyal medya platformları aracılığıyla kurbanlarıyla iletişime geçtiler.

Ancak mağdurlar, iletişim kurdukları kişiyi daha yakından tanımak için görüntülü görüşme talep etmeye başladı ve bu da dolandırıcıları harekete geçirdi. gerçek zamanlı deepfake’lerDolandırıcıları çekici kadınlara dönüştüren, dolandırıcılığa meşruiyet kazandıran ve aldatılanların güvenini kazanan.

Yeni Bölgeler Güney bölgesel suç birimi başkanı Fang Chi-kin, “Sendika kurbanlara sahte kar işlem kayıtları sundu ve yatırımlarından önemli kazançlar elde ettiklerini iddia etti” dedi.

Kurbanlar, hesaplarından para çekmeye çalıştıkları halde başarısız olduktan sonra dolandırıldıklarını anladılar.

Polis, suç çetesinin Hong Kong’daki 4000 metrekarelik bir binadaki genel merkezinde bilgisayarlara, telefonlara ve 25.000 dolardan biraz fazla paraya ve lüks saatlere el koydu.

Ayrıca, kripto para birimi ticaret platformları kurmak için işe alınan altı kişiyi de tutukladılar; bunlardan beşinin potansiyel olarak Hong Kong ve Çin’de faaliyet gösteren bir suç çetesi olan Sun Yee On ile ilişkili olduğu bildirildi.

Bu gelişmeler yakın zamanda yaşanan bir olayın ardından geldi. Birleşmiş Milletler Uyuşturucu ve Suç Ofisi raporu Suç örgütlerinin Asya’da siber dolandırıcılık yapmak için yaptıkları teknolojik gelişmelere ilişkin uyarı; derin sahte teknoloji. Hizmetlerini Telegram aracılığıyla Güneydoğu Asya’daki suç gruplarına satan yaklaşık 10 farklı deepfake yazılım sağlayıcısı belirlendi.





Source link