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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%)。


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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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