使用安全詞防範人工智慧冒充詐騙

詐騙分子正在使用人工智慧聲音克隆服務來竊取身份。密碼詞可以阻止這種欺騙

泰羅·維薩萊寧/蓋蒂圖片社

過去一年,美國最常見的詐騙是冒充詐騙。據美國聯邦貿易委員會 2023 年報告,此類詐騙案件超過 85.6 萬起,總計捲走全國 27 億美元。首先,詐騙者偽造熟悉感或權威性——可能是透過竊取朋友或親戚的身份,或聲稱自己是銀行代表或聯邦特工。然後,他們會偽裝成這些人,給您打電話、發簡訊或傳送電子郵件,試圖騙取您的錢財。

現在,人工智慧又為這些詐騙增加了一層欺騙性:廉價的聲音克隆服務,冒充者可以輕易濫用這些服務,用他人的聲音撥打具有欺騙性且令人震驚的電話。這些人工智慧工具可以分析語音樣本(可能來自網上釋出的影片或所謂的“打錯電話”),並生成被盜聲音的音訊副本,這些副本可以被操縱說出任何內容

如果說有什麼黃金法則可以阻止人工智慧電話詐騙,那可能是這樣的:在線上或電話中,將您的家人和朋友視為電子郵件登入頁面。 придумайте 密碼——安全詞或私密短語——並親自告訴他們。記住它。如果他們驚慌失措或在異常壓力下給您打電話,尤其是當這些擔憂與金錢請求有關時,請索要密碼以驗證電話另一端的人是誰。


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對於計算機演算法引發的問題,採用類似計算機的對策確實是一種不自然的措施。詐騙未遂的目標受害者詹妮弗·德斯特凡諾去年六月在參議院司法小組委員會上表示,人類的本能是信任家人的聲音。 犯罪者曾打電話給她,聲稱她當時 15 歲的女兒被綁架,並索要贖金。當德斯特凡諾得知她的孩子在滑雪旅行中安然無恙時,這個陰謀才破產——但這僅僅是在德斯特凡諾最初被人工智慧模仿她女兒的聲音徹底欺騙之後。“有多少次,您所愛的人在絕望中向您求助,而您阻止他們以驗證他們的身份?”她在證詞中寫道。“答案很可能是,從來沒有。”

使用口頭密碼或密碼短語可能只是對抗人工智慧語音詐騙的最直接方法。“我喜歡密碼詞這個主意,因為它很簡單,而且假設來電者頭腦清醒,記得詢問,那麼密碼詞就不容易被破解,”加州大學伯克利分校研究音訊深度偽造技術的教授哈尼·法裡德說。“目前,沒有其他明顯的方法可以知道與您交談的人是否是他們所聲稱的那個人。”法裡德和他的妻子有一個密碼詞。他的專業建議是:“時不時地互相詢問密碼是什麼——因為與[計算機]密碼不同,我們不經常使用密碼詞,所以很容易忘記。”

隨著對詐騙的恐懼和危險成為科技新聞中如此突出的部分,《大眾科學》的許多工作人員也設定了安全詞。以下是我們的一些編輯在選擇一個令人難忘且高效的密碼時所說的話

我的家人從我小時候起就有一個通用的密碼詞。它最初是為了防止我在小學排隊上車時被綁架而開發的,儘管我不認為我們曾經需要使用它。當時的設想是,如果有人來接我,聲稱是我的父母派來的,我應該向他們詢問密碼詞。現在,密碼詞的主要作用是確保我的父母不會被冒充我的人詐騙。——艾莉森·帕肖爾,副新聞編輯

與我的父母建立密碼詞相當容易——我們有一個從初中和高中沿用下來的密碼詞,很容易重複使用。但與我的伴侶協調密碼詞就比較困難。對於每一個建議,他都會設想一種假想的情況,即劫持人質者可能會在不知道其秘密含義的情況下使用這個詞。我們仍在努力尋找一個萬無一失的密碼詞。與此同時,我提醒朋友和家人,如有疑問,親自開車去銀行或警察局比相信電話裡聲稱在這些地方工作的人的聲音更可靠!——阿明達·唐尼-馬伕羅馬蒂斯,副互動編輯

我和我的妻子最終確定了一個暱稱,這是我們彼此之間的一個愛稱,歷史上只在我們表現得過於甜膩和令人討厭時使用(現在,我想,也用於保持警惕)。對於我的兄弟——因為我沒有給他起可愛的暱稱——我們的防禦基於我們從不遠離手機這一事實。我生成了一個二維碼,我們都將其連結到一個一次性密碼驗證器應用程式。我們中的一個人透過問“嘿,夥計,你的號碼是多少?”來開始挑戰。正確的答案是驗證器應用程式中顯示的六位數程式碼的前三位數字。然後,最初的挑戰者讀出後三位數字。匹配成功就強烈表明所有參與方都是他們所聲稱的人。——本·瓜裡諾,副編輯,技術

在讀了一篇關於這些詐騙的可怕文章後,我聯絡了我的父母和姐姐,我們都同意使用一個基於我父親童年時代一個有趣的家庭傳說故事的密碼詞。希望如果有人試圖用這些騙局來套路我們,我們能夠記住它!——克拉拉·莫斯科維茨,高階編輯,太空和物理

一段時間以來,我一直擔心詐騙分子會使用生成式人工智慧來模仿我或我家人的聲音,以騙取我們的錢財。因此,當新聞報道開始證實這種情況確實正在發生時,我告訴我的家人,我們應該設定一個密碼詞或短語,我們可以用它來確認真的是我們。我建議使用一個只有我們家人知道的問題和答案組合,結果我的一位家庭成員立即在群聊簡訊中脫口說出了答案,因此我們不得不換一個新的。這引發了一個話題,我們開始列舉不同的家庭回憶和內部笑話,其中一些甚至連我們自己都不知道答案!這是一次有趣的回憶之旅。——塔尼婭·劉易斯,高階編輯,健康與醫學

本·瓜裡諾《大眾科學》的副技術編輯。他撰寫和編輯關於人工智慧、機器人技術以及我們與工具之間關係的文章。此前,他曾在《大眾科學》擔任科學編輯,並在《華盛頓郵報》擔任特約撰稿人,在那裡他負責報道 COVID 疫情、科學政策和虛假資訊(以及恐龍骨骼和水熊)。他擁有賓夕法尼亞大學的生物工程學位和紐約大學科學、健康與環境報道專業的碩士學位。

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