生成AIを活用したディープフェイクとは？危険性や対策法まで徹底解説

生成AIは、凄まじい速さで進化の一途を辿っています。

仕事や日常のあらゆる場面で生産性を上げてくれる生成AIですが、技術が発展しすぎたゆえに、悪用されるケースも増えているのが現状です。

中でも、実在の人物にそっくりな顔や声を作り出す「ディープフェイク」による詐欺被害が年々増え続け、問題視されています。

近年では、会社相手にディープフェイクを用いて詐欺行為を働くケースも出てきています。

ディープフェイクの危険性や見分け方を、社内全体で共有しておかなければ、自社が被害に遭う可能性も少なくないでしょう。

本記事では、ディープフェイクの概要や危険性、見分け方などの対策法まで詳細に解説していきます。

ディープフェイクの仕組みや被害を被らないための対策法をしっかりと身につけ、社内全体で安全にAI技術を活用できるようにしましょう。

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ディープフェイクとは

ディープフェイクとは、ディープランニング（深層学習技術）を駆使し、実在する人物の画像や映像をもとに作成された精巧な偽の合成画像や動画、音声のことです。

ディープフェイクの活用例としては、映画製作におけるCG制作の効率化や、ニュース番組での多言語対応AIアナウンサーの実現、教育分野での歴史上の人物の再現などが挙げられます。

一方で、政治家の偽の発言動画によるフェイクニュースの拡散や、有名人の顔を使った偽のポルノ動画の作成、企業幹部になりすました詐欺行為といった悪用の事例も報告されています。

ディープフェイクについて理解を深めることで、創造的な可能性を活かしつつ、悪用のリスクに対する警戒心を持つことが重要です。

エンターテインメントや教育分野での革新的な活用が期待される反面、情報の真偽を慎重に見極める必要性が高まっています。

ディープフェイクの危険性とは？

ここからは、ディープフェイクの危険性について解説していきます。

・なりすまし詐欺による金銭的被害
・風評被害とブランドイメージの毀損
・機密情報の漏えいとセキュリティ侵害

想定される被害や、悪用される可能性が高い場面について、上記3点を例として詳細に説明します。

ディープフェイクを用いた詐欺行為や著作権侵害など、生成AIは活用の仕方によってさまざまな問題点が生じます。

生成AIの問題点についてより詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

なりすまし詐欺による金銭的被害

ディープフェイク技術の進歩により、企業幹部になりすました精巧な詐欺が発生するリスクが高まっています。

ディープフェイク技術を用いて作成された偽の動画や音声は、人間の目や耳では見分けがつかないほど精巧になっており、ディープフェイクを悪用した詐欺事件も実際に起きています。

英国では、大手エンジニアリング企業が、AIを利用した精巧な偽動画技術「ディープフェイク」による詐欺被害に遭い、約40億円相当の損失を被ったことが明らかになりました。

この事件では、犯罪者がAI技術を駆使して会社役員のデジタルクローンを作成し、偽のオンライン会議を設定しました。そこで、偽の役員が従業員に対して大規模な資金移動を指示したとされています。

このように、ディープフェイク技術を悪用した詐欺行為は世界各国で広まっています。

「自社には関係ない」と他人事として考えるのではなく、しっかりとディープフェイクの危険性を社内全体で認識することが重要です。

参考：テレビ会議でディープフェイク 英大手、40億円詐欺被害

風評被害とブランドイメージの毀損

ディープフェイク技術を用いて、企業の代表者や製品に関する非常にリアルな偽の映像や音声が作成されることで、企業の評判を著しく損なう危険性があります。

たとえば、製品の重大な欠陥を認める偽の記者会見動画や、企業代表者の不適切な発言を含む偽の音声クリップが作成され、ソーシャルメディアで急速に拡散されるケースが考えられます。

このようなリスクに備え、企業は、情報の真偽確認プロセスの強化や迅速な危機管理対応体制の構築など、より強固な風評対策を講じることが大切です。

機密情報の漏えいとセキュリティ侵害

ディープフェイク技術を用いて、生体認証システムを突破して機密情報にアクセスされる可能性もあります。

これは、ディープフェイクによって顔や音声の高精度な再現が可能になり、従来の認証システムでは検出が困難になっているためです。

たとえば、企業の顔認証システムを偽の顔画像で突破して機密データベースにアクセスしたり、音声認証システムを偽の音声で欺いて重要な取引情報を盗み出したりする事例が考えられます。

企業は、機密情報の漏えいやセキュリティ侵害の危険性を認識し、企業は多要素認証の導入やAIを活用した異常検知システムの強化など、より高度なセキュリティ対策を行う必要があるでしょう。

ディープフェイクの見分け方3選！注目すべき点を解説

ここからは、ディープフェイクの見分け方を3つ紹介していきます。

・不自然な動きに注目する
・細部の違和感を観察する
・音声に抑揚があるかを確認する

ディープフェイクによる偽情報に惑わされないためにも、しっかりと見分け方を覚えておきましょう。

不自然な動きに注目する

ディープフェイク動画を見分けるには、人物の動きの不自然さに注目することが効果的です。

ディープフェイク技術は顔や声の置き換えは可能ですが、自然な体の動きを完全に再現することは依然として困難であるため、動きの不自然さがディープフェイクを見分けるヒントになります。

具体的には、

・身体の動きが極端に少ない、不自然に固定されている
・同じ動作が不自然に繰り返される
・まばたきの回数が極端に少ない
・顔の表情と体の動きが不自然にずれていたりする

など、上記のような点に注目してみましょう。

常に「本物の動画なのか」を疑い、注意を払いながらコンテンツを見る癖をつけることで、メディアリテラシーが向上し、オンライン上の情報をより批判的に見る習慣が身につきます。

結果として、デジタル時代における情報の真偽を見極める能力が向上し、ディープフェイクによる誤情報の拡散を防ぐことにつながるでしょう。

細部の違和感を観察する

ディープフェイク動画や画像を見分けたい時は、細部の違和感、とくに瞳の輝き方や影のつき方に注目してみましょう。

具体的には、以下のような点がディープフェイクを見破るヒントとなります。

・瞳の輝きが不自然に均一または不均一
・顔の影が周囲の光源と合っていない
・髪の毛や肌のテクスチャが不自然に滑らか
・歯や舌の動きが不自然

細部まで観察する力を養うことで、より高度なディープフェイクでも見破れる可能性が高まります。

音声に抑揚があるか確認する

ディープフェイク動画や音声を見分けるには、音声の抑揚や感情の変化の自然さを確認することが重要です。

現状では、AIによって生成された音声は、人間の声の微妙なニュアンスや自然な変化を完全に再現することがほとんど難しいとされています。

具体的には、

・音声の抑揚や感情の変化が不自然または一定
・背景ノイズの不自然な変化や欠如
・呼吸音や口の動きの音が不自然または欠如
・特定の単語や音の発音が一貫して不自然
・長時間の会話で声質や特徴が変化しない

というような点が、ディープフェイク音声を見分けるヒントとなります。

これらの特徴に注意を払うことで、ディープフェイク音声を見分ける能力が向上し、音声による詐欺や偽情報の拡散を防ぐことができます。

企業ができるディープフェイクの対策は？

ディープフェイクを用いた詐欺事件は、個人だけでなく、企業を狙ったケースも多いです。

事前にしっかりと対策をし、リスクを低減することが大切です。

・多要素認証の導入
・AIを活用した異常検知システムの導入
・従業員教育の徹底

ここからは、企業ができるディープフェイクの対策として上記の3つの方法について、詳細に説明していきます。

多要素認証の導入

企業ができるディープフェイク対策として、多要素認証の導入が挙げられます。

多要素認証とは、顔認証や音声認証だけでなく、パスワードや指紋認証など複数の認証方法を組み合わせるシステムです。

ディープフェイク技術は日々進化しているため、単一の生体認証だけでは突破される可能性がありますが、複数の認証方法を組み合わせることで、より堅牢なセキュリティシステムを構築できます。

具体的な例としては、顔認証と指紋認証の組み合わせや、音声認証とパスワードの組み合わせ、生体認証とワンタイムパスワードの組み合わせなどが挙げられます。

さらに、重要な取引時には、これらの組み合わせに加えて、別チャネル（電話やメール）での確認を行うことも有効です。

AIを活用した異常検知システムの導入

企業ができるディープフェイク対策のひとつとして、機械学習を用いた異常検知システムの導入が効果的です。

ディープフェイク技術を用いることで、人間の目では見分けにくい精巧な偽画像や動画の作成が可能になっているため、AIの力を借りて微細な不自然さを検出する必要があります。

具体的には、顔の動きや表情の不自然さを検出するAIシステムや、音声の抑揚や背景ノイズの一貫性を分析するアルゴリズム、画像や動画の統計的特徴を分析し合成の痕跡を見つけ出す技術などが挙げられます。

さらに、新たなディープフェイク手法に対応するため、常に学習データを更新し続けるシステムの構築も重要です。

従業員教育の徹底

企業のディープフェイク対策として、従業員に対する定期的かつ包括的な教育プログラムを実施することも効果的です。

ディープフェイク技術の急速な進歩により、従来の詐欺手法がより巧妙化・高度化しているため、従業員がこれらの脅威を理解し、適切に対応できるようにすることが、組織全体のセキュリティ強化につながります。

具体的な取り組みとしては、重要な意思決定や金銭取引に関わる従業員向けの詳細なディープフェイク識別トレーニングや、最新事例や手法に関する定期的な情報共有セッションの実施が挙げられます。

また、不審な要求や通常とは異なる指示を受けた場合の報告プロセスのシミュレーション訓練や、ディープフェイクを用いた攻撃シナリオに基づくロールプレイング演習も効果的です。

従業員教育を徹底することで、組織全体のセキュリティ意識が向上し、ディープフェイクを用いた攻撃に対する耐性が強化されます。

また、不審な状況を早期に発見・報告する文化が作り出され、潜在的な被害を最小限に抑えられるでしょう。

ディープフェイクを見分けられるよう、徹底した対策を

生成AIを使い、実在の人物そっくりの顔や音声を作り出す「ディープフェイク」は、さまざまなコンテンツに活用されると同時に、詐欺など悪用されるケースも多いです。

企業に対する詐欺行為においてもディープフェイクが用いられることは少なくないため、社内全体でディープフェイクの危険性や見分け方を把握し、リスクを低減することが重要となるでしょう。

会社側は、ディープフェイクの被害を受けないよう、多要素認証の導入などシステム面の対策と、セミナーの実施等により社員教育面の対策をしっかりと行うよう心がけましょう。

生成AIは社内の生産性を大きく上げてくれるツールですが、しっかりとリスクがあることも把握することで、より安全で効果的な活用ができるようになるはずです。

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