Проблемы централизованных детекторов дипфейков
Централизованные детекторы дипфейков имеют структурные недостатки, являются хрупкими и отстают в развитии. Криптоиндустрии необходима защита, основанная на криптовалюте — децентрализованные сети обнаружения, которые вознаграждают множество независимых поставщиков моделей за выявление подделок и запись этих суждений в блокчейн. Это обеспечит прозрачность и эффективное использование на биржах, в кошельках и в децентрализованных финансах (DeFi).
В первом квартале было украдено 200 миллионов долларов через мошенничество с дипфейками, причем более 40% высокоценного крипто-мошенничества связано с подделками, созданными ИИ. Преступники используют дипфейки, чтобы обойти процессы KYC и выдавать себя за руководителей в мошеннических переводах, что создает экзистенциальную угрозу для криптоиндустрии, которую централизованные детекторы не могут решить.
Архитектурные недостатки централизованных систем
Основная проблема заключается в архитектуре. Централизованные детекторы конфликтуют и изолированы, с системами, привязанными к поставщикам, которые лучше всего обнаруживают свои выходные данные, упуская другие. Когда одни и те же компании создают как генераторы, так и детекторы, стимулы становятся размытыми. Эти детекторы статичны и медленны по сравнению с децентрализованными аналогами и обучаются на трюках прошлого месяца, в то время как противники действуют в реальном времени.
Криптоиндустрия не может делегировать эту задачу тем же закрытым системам, которые отстают от дипфейков, не ожидая тех же подводных камней. Пора изменить этот менталитет и перейти к децентрализованным сетям обнаружения.
Мошенничество с дипфейками в Азии
Правоохранительные органы по всей Азии ликвидировали 87 мошеннических групп, использовавших дипфейки, созданные ИИ, чтобы выдавать себя за таких людей, как Илон Маск и государственные чиновники. Мошенничества эволюционировали до включения живых дипфейков во время видеозвонков, где мошенники выдают себя за руководителей блокчейна, чтобы одобрить несанкционированные транзакции.
Например, председатель правления Strategy, Майкл Сейлор, в прошлом году предупреждал, что его команда ежедневно удаляет около 80 фальшивых видео на YouTube, созданных ИИ, которые выдают себя за него, продвигая ложные раздачи биткойнов через QR-коды, подчеркивая, насколько настойчивы эти атаки на социальных платформах.
Генеральный директор Bitget Грейси Чен отметила: «Скорость, с которой мошенники теперь могут создавать синтетические видео, в сочетании с вирусным характером социальных медиа, дает дипфейкам уникальное преимущество как в охвате, так и в правдоподобии.»
Недостатки традиционных инструментов обнаружения
Когда традиционные инструменты обнаружения достигают лишь 69% точности на реальных дипфейках, это создает огромную слепую зону, которую преступники используют. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно предупредил о «надвигающемся кризисе мошенничества», поскольку ИИ «победил большинство методов аутентификации». Криптоиндустрия нуждается в решениях, которые развиваются так же быстро, как и сами угрозы.
Эмоциональная манипуляция и доверие к ИИ
Эти уязвимости также распространяются на эмоциональную манипуляцию, как видно в романтических мошенничествах, основанных на ИИ, где дипфейки и чат-боты создают личные отношения для извлечения средств. Основная проблема заключается в доверии к крупным компаниям ИИ, чтобы они сами регулировали свои собственные выходные данные в условиях политического и экономического давления.
SynthID от Google обнаруживает только контент из своей собственной системы Gemini, игнорируя дипфейки от конкурирующих инструментов. Конфликты интересов становятся неизбежными, когда одни и те же компании, создающие генеративный ИИ, также контролируют системы обнаружения.
Децентрализованные сети обнаружения как решение
Децентрализованные сети обнаружения представляют собой истинные принципы блокчейна, примененные к цифровой безопасности. Точно так же, как Bitcoin решил проблему двойного расходования, распределяя доверие, децентрализованное обнаружение решает проблему подлинности, распределяя проверку среди конкурирующих майнеров.
Платформы могут поддерживать этот подход, создавая механизмы стимулов, где разработчики ИИ конкурируют за создание лучших моделей обнаружения. Криптоэкономические вознаграждения автоматически направляют таланты к наиболее эффективным решениям, при этом участники получают вознаграждение на основе фактической производительности своих моделей против реальных дипфейков.
Эта конкурентная структура продемонстрировала значительно более высокую точность на разнообразном контенте по сравнению с централизованными альтернативами, достигая результатов, которые статические системы не могут сопоставить.
Заключение
Регуляторы все чаще требуют надежные механизмы аутентификации от криптоплатформ, при этом децентрализованные сети обнаружения уже предлагают инструменты для потребителей, которые мгновенно проверяют контент. Почему бы не работать вместе с компаниями, предоставляющими аудируемую, прозрачную верификацию, которая даже удовлетворяет регуляторным требованиям, сохраняя при этом разрешенную инновацию, способствующую принятию блокчейна?
Сектор блокчейна и криптовалюты сталкивается с критическим моментом: либо придерживаться централизованных систем обнаружения, которые неизбежно отстают от преступной изобретательности, либо принять децентрализованные архитектуры, которые преобразуют конкурентные стимулы отрасли в мощный щит против мошенничества, подпитываемого ИИ.
Эта статья предназначена только для общего информирования и не является юридической или инвестиционной консультацией. Мнения, мысли и взгляды, выраженные здесь, принадлежат исключительно автору и не обязательно отражают или представляют мнения и взгляды Cointelegraph.
