深偽技術的挑戰
曾經僅限於研究實驗室的深偽技術，如今已經演變為全球範圍的威脅。這些工具能夠逼真地替換臉孔、模仿影片或改變影像，遠遠超越了大眾的理解程度和企業的準備狀態。深偽技術已經在生物辨識詐騙中被廣泛使用，為企業和消費者帶來了新的漏洞。
隨著合成媒體與現實之間的界線越來越模糊，數位信任的基礎也在逐漸被侵蝕。傳統的信任信號——如商標、熟悉的面孔、被認可的聲音或現場影片——不再可靠。這不僅僅是一個技術挑戰，還是一個人類挑戰。最近的研究顯示，人類對高品質深偽影片的偵測準確率僅為24.5%。在這樣的環境中，眼見不再為憑，信任必須重建。
數位信任的侵蝕
深偽技術對數位信任構成了深遠且嚴重的威脅。這些技術利用了人們自然傾向於信任所看到和聽到的東西。結果是，深偽技術不僅騙過了人們，還積極地繞過了那些從未設計來質疑超現實音頻或影片的傳統安全措施。
這一能力極大地增強了社會工程攻擊的效果。詐欺者現在可以模仿高管、同事或受信任的公眾人物來授權交易、抽取敏感資訊或實時操控決策。除了金融犯罪之外，深偽技術模糊了真相與捏造之間的界限，挑戰了數位通訊、新聞和官方記錄的完整性。
建立數位信任的策略
為了應對快速演變的威脅，企業必須從被動檢查轉向主動且多層次的驗證策略——即不僅驗證身份，還要實時驗證媒體完整性、設備信任和行為信號。
此時，平台如Incode的Deepsight發揮了作用。Deepsight是一項突破性的防禦技術，能夠在損害發生之前檢測並阻止深偽、虛擬攝像頭和合成身份攻擊。該平台透過多模態技術分析影片、運動、設備和深度數據，以揭露合成媒體無法重現的不一致性，所有這些均在100毫秒內完成。這使得企業能夠實時阻止複雜的詐騙企圖，而不增加使用者的摩擦。
Deepsight的性能得到了獨立驗證。其模型在普渡大學的研究中被標準化檢測，該研究評估了來自商業、政府和學術提供商的24個檢測系統。在商業工具中，Incode在準確性和最低錯誤接受率方面均名列前茅，超過了政府和學術模型。
此外，該平台還支援Incode在前沿AI研究中的廣泛投資，特別是在身份和信任領域，包括Agentic Identity，它安全地連接經驗證的人類與代表他們行事的AI代理。