VMWare報告顯示Deepfakes攻擊比去年增加了13%
VMWare的一份最新報告發現，Deepfakes攻擊數量較2021年增加了13%。 VMWare的《2022年全球事件回應威脅報告》發現，在接受調查的125名網路安全和事件回應專業人員中，66%在過去12個月內曾經受到Deepfake攻擊。 該報告還發現，四分之一的勒索軟件攻擊包含雙重勒索技術。最常用的技術包括勒索（63%），數據拍賣（60%）以及 Name and Shame（37%）。 俄羅斯入侵烏克蘭也對網絡威脅產生了影響，65%受訪者指自入侵以來，網路攻擊有所增加；62%受訪者表示他們一直處於零日漏洞 (zero-day exploits) 利用的接收端（高於2021年的51%）。
Deepfake深偽是什麼？
深偽（Deepfake）始於2017年，由深度學習（Deep Learning）與偽造（Fake）結合而成的單字，專指源自人工智慧（AI）的「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network，GAN）偽造技術。深偽可應用於仿冒影像及聲音，只需特定對象大量的影音素材，即可從現有數據產生更多新數據，製造出逼真的假影片。若將此技術用於影像合成領域，可使電影或遊戲製作更為省時；但在現實中，若與假訊息結合，可能讓不實內容影像製作變得氾濫。
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