Stel je voor: je zit in een videovergadering met je financieel directeur en enkele collega's. Vertrouwde gezichten, bekende stemmen, alles lijkt zoals altijd. Kort na de vergadering ontdek je de schokkende waarheid: je hebt 23,6 miljoen euro overgemaakt aan cybercriminelen. In 2024 werd een medewerker van een internationaal bedrijf in Hongkong misleid door een realistische deepfake. Het begon met een dringende e-mail van de financieel directeur met het verzoek om een transactie uit te voeren. Zijn twijfels verdwenen toen hij in een videovergadering zijn leidinggevende en collega's zag en hoorde. Alles leek echt. Wat hij niet wist? Elke stem, elk gezicht - het was nep. Geavanceerde deepfake-technologie had hem compleet voor de gek gehouden.
Deepfakes zijn levensechte nepvideo's, -audiofragmenten of -afbeeldingen die worden gegenereerd met AI. De technologie maakt gebruik van deep learning, een geavanceerde vorm van machine learning, om gezichten, stemmen of bewegingen te kopiëren en naadloos te combineren. Hierdoor kunnen deepfakes mensen laten zeggen of doen wat ze in werkelijkheid nooit hebben gedaan.
Deepfake-technologie maakt gebruik van neurale netwerken, specifiek GAN's (Generative Adversarial Networks). Dit werkt als volgt:
Deepfake-technologie brengt ernstige risico's met zich mee. Het kan misbruikt worden om personen in slechte situaties of ongepaste handelingen te doen lijken, wat reputatieschade en juridische gevolgen kan veroorzaken. Daarnaast kan deepfake worden gebruikt om politieke figuren, bedrijfsleiders of andere invloedrijke personen te compromitteren en desinformatie te verspreiden. Dit kan maatschappelijke onrust veroorzaken en het vertrouwen in de media en samenleving ondermijnen. Bovendien kan deepfake worden ingezet voor het creëren van nepnieuws of het manipuleren van verkiezingen. Het is dus van groot belang om alert te zijn op de gevaren en implicaties van deze technologie en maatregelen te nemen om misbruik te voorkomen.
Er zijn verschillende soorten deepfake:
Beeld: Nepvideo's en afbeeldingen die mensen laten zien in situaties die nooit hebben plaatsgevonden.
Voice cloning: Nepaudiofragmenten waarbij stemmen worden nagebootst.
Tekst: Nepberichten die lijken te komen van vertrouwde bronnen.
Een voorbeeld van een deepfake fraude is het geval van de directeur van een Engels energiebedrijf die 220.000 euro afhandig werd gemaakt. Dit gebeurde door een deepfake stemimitatie en voice cloning van het hoofd van het moederbedrijf. De nepstem was zo overtuigend dat het niet in de directeur opkwam om de opdracht te verifiëren - het geld werd niet overgemaakt naar het hoofdkantoor maar naar een externe bankrekening. Hij werd pas achterdochtig toen zijn 'baas' opnieuw verzocht om een overboeking. Hierbij denk je: deepfake overkomt mij niet. Helaas zien we het steeds vaker voorkomen in de zakelijke markt:
Om je organisatie te wapenen tegen deepfake technologie is het belangrijk om bewustzijn te creëren binnen de organisatie. Medewerkers moeten getraind worden om verdachte video's en audiofragmenten te herkennen en om voorzichtig te zijn met het delen van gevoelige informatie. Daarnaast kan het implementeren van technologische oplossingen, zoals het gebruik van AI-algoritmes die deepfake content kunnen detecteren, helpen bij het identificeren van neppe media. Het is ook verstandig om beleid op te stellen dat het gebruik van deepfake technologie binnen de organisatie verbiedt. Daarnaast kun je ook regelmatig communiceren over de risico's van deepfake. Tot slot is het belangrijk om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen op het gebied van deepfake technologie. Zo kun je je maatregelen voor beveiliging regelmatig evalueren en indien nodig aanpassen.
Deepfakes zijn een groeiende bedreiging voor bedrijven, met potentieel ernstige gevolgen zoals financiële fraude, identiteitsdiefstal en reputatieschade. Door gebruik te maken van geavanceerde AI-technologie kunnen cybercriminelen realistische nepvideo's en -audiofragmenten creëren die moeilijk te onderscheiden zijn van echte content. Het is belangrijk voor bedrijven om zich bewust te zijn van deze risico's en proactieve maatregelen te nemen om zich te beschermen tegen deepfake-aanvallen.
Het is belangrijk om te weten hoe je een deepfake-afbeelding of -video kunt detecteren, aangezien deze technologie steeds geavanceerder wordt. Let op de volgende signalen:
Om de risico's van deepfake-aanvallen te verminderen, is een gelaagde benadering van cybersecurity essentieel:
AI en Machine Learning inzetten voor detectie: Gebruik geavanceerde algoritmes om deepfake content te identificeren.
Bewustwording en training: Train medewerkers om verdachte activiteiten te herkennen.
Zero trust beleid: Implementeer een beleid waarbij geen enkele bron automatisch vertrouwd wordt zonder verificatie.
Om je bedrijf te beschermen tegen deepfakes zijn er AI technologieën beschikbaar die afwijkingen herkennen en stoppen. Ondanks dat, gaat deepfakes tegengaan niet alleen om het beveiligen van je IT systemen. Je processen beveiligen is minstens zo belangrijk. Hanteer bijvoorbeeld een 6-ogen principe wanneer er transacties worden gedaan of implementeer een zero trust beleid waarbij geen enkele bron wordt vertrouwd zonder verificatie. Deepfakes zijn een serieuze bedreiging voor bedrijven. Gelukkig is het met de juiste technologie en een goede dosis 'boerenverstand' mogelijk om de risico's tot een minimum te beperken.
Bescherm mijn bedrijf tegen deepfakes