NCC Group 安全顾问 Pablo Alobera 表示,在经授权的受控测试中,当实时语音伪造技术与来电号码伪造(caller ID spoofing)结合使用时,几乎在每次实验中都成功欺骗了测试对象。Alobera 指出,这一技术突破显著提升了语音伪造的速度与真实性,即使是普通电话通话,也可能被利用进行欺诈。
视频伪造尚未完全同步发展
尽管语音伪造技术已进入实时阶段,但实时视频深度伪造仍未达到相同水平。近期流传的高质量案例多依赖最前沿 AI 模型,如阿里 WAN 2.2 Animate 和谷歌的 Gemini Flash 2.5 Image,从而将人物“移植”至逼真的视频场景中。
然而,这些系统在实时视频生成中仍存在表情不一致、情绪不匹配及语音不同步等问题。人工智能安全公司 The Circuit 创始人 Trevor Wiseman 向《IEEE Spectrum》表示,即使是普通观众,也能从“语气与面部表情的不协调”察觉伪造痕迹。
专家呼吁建立新型身份验证机制
Wiseman 提到,AI 伪造技术的普及已导致实际损失。他举例称,有公司在招聘过程中被视频深度伪造欺骗,误将笔记本电脑寄往虚假地址。这类事件表明,语音或视频通话已无法作为可靠的身份验证方式。
随着 AI 驱动的冒充行为日益普及,专家警告称,必须引入新的身份验证机制。Wiseman 建议借鉴棒球比赛中的“暗号”概念,使用独特且结构化的信号或代码,以在远程交流中确认身份。他强调,若不采取此类措施,个人与机构都将面临越来越复杂的 AI 社会工程攻击威胁。