Ngay cả công cụ phát hiện lừa đảo Deepfake cũng có thể bị đánh lừa

Ở thời đại phát triển nở rộ của internet cũng như các nền tảng truyền thông xã hội với hàng tỷ người dùng như hiện nay, tin giả đang thực sự trở thành một vấn nạn gây nhức nhối trên toàn thế giới. Deepfake chính là một phần trong mớ hỗn độn đó.

Deepfake là một kỹ thuật tổng hợp hình ảnh con người dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách sử dụng một kỹ thuật học máy (machine learning) được gọi là Generative Adversarial Network. Với đặc điểm này, nó thường được sử dụng để tạo tin tức giả và những trò lừa đảo độc hại. Các video Deepfake bắt đầu tràn ngập internet vài năm trước khi các tác nhân xấu nhận ra rằng chúng có thể được sử dụng để bôi nhọ uy tín cá nhân, trục lợi trái phép và truyền bá thông tin chính trị sai sự thật. Với sự cải tiến liên tục của các thuật toán AI, Deepfake đang ngày càng trở nên khó phát hiện hơn bao giờ hết.

Để đối phó với vấn nạn Deepfake, các chuyên gia bảo mật đã phát triển những công cụ AI có thể phân tính thành phần mã cũng như từng chi tiết nhỏ nhất của hình ảnh, video ở cấp độ pixel nhằm phát hiện hành vi giả mạo. Thế nhưng khi mà công nghệ bảo mật này đang dần tỏ ra hiệu quả, khó khăn lại tiếp tục xuất hiện.

Một nhóm các nhà nghiên cứu đến từ Đại học San Diego mới đây đã tìm ra một phương pháp tương đối đơn giản để đánh lừa chính các hệ thống phát hiện video giả mạo dựa trên AI tối tân nhất hiện nay.

Theo đó, nhóm nghiên cứu đã thực hiện một vài tinh chỉnh về mã đối với các video giả mạo được tổng hợp bằng những phương pháp tạo Deepfake hiện có. Cụ thể là đối với codec nén hình ảnh và video, từ đó tạo ra các nhiễu loạn đối nghịch phức tạp khiến công cụ phát hiện Deepfake không thể phân tính được và để lọt nội dung giả mạo.

Hình ảnh đầu tiên bên dưới cho thấy công cụ phát hiện Deepfake hoạt động bình thường, trong khi video thứ hai cho thấy những gì xảy ra khi các nhà nghiên cứu thực hiện một vài tinh chỉnh được thiết kế để đánh lừa công cụ phát hiện Deepfake, mặc dù sự khác biệt là gần như không thể nhận ra bằng mắt thường.

Về cơ bản, các công cụ phát hiện video giả sẽ kiểm tra từng khung hình của video để xác định những thay đổi bất thường. Nhóm nghiên cứu Đại học San Diego đã phát triển một quy trình đưa thông tin gây nhiễu vào từng khung hình, khiến công cụ phát hiện Deepfake giả tưởng rằng đó video là bình thường.

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng các hệ thống phát hiện video giả mạo hiện đại vẫn chứa đựng những hạn chế nghiêm trọng. Về bản chất, có thể kết luận rằng những tác nhân độc hại “có tay nghề cao” hoàn toàn có thể tìm ra cách đánh lừa tất cả các công cụ nhận diện Deepfake hiện tại.