大家好，近期播出的電影《孤注一擲》引起了人們對電信詐騙的關注。電影對于這種犯罪的表現還是有些保守。在現實中，電信詐騙已經廣泛應用了人工智能技術。接下來，我将向大家介紹幾種常見的人工智能技術以及如何防範。
·首先是換臉技術。換臉技術是一種利用深度學習算法和大量人臉圖像資料，将一個人的面部圖像替換成另一個人面部圖像的技術。早在2018年的時候，研究人員就嘗試用生成對抗網絡(GAN)來生成人臉的圖像。如今，人臉生成的技術已經更加成熟，能夠達到以假亂真的效果，被廣泛應用于電影制作、遊戲開發等領域。
然而，這種技術也被騙子用于詐騙。他們竊取受害者的照片或視訊，利用換臉技術模仿受害者的人臉，進而對其、及其家人進行詐騙。
·第二是拟聲技術。拟聲技術是一種利用人工智能技術模拟人類聲音的技術，與換臉技術類似。騙子竊取受害者的語音資料，利用拟聲技術将聲音模拟成受害者的聲音，進而對其、及其家人進行詐騙。拟聲技術加上換臉技術使得騙子模仿的受害者越發真實，難以區分真假。
·第三是騙子利用大資料分析對詐騙對象進行分析和判斷。通過對受害者的社交媒體、通話記錄、短信等資料的分析，了解受害者的生活習慣、人際關系等資訊，使得受害者在被騙的過程中深信不疑。詐騙與反詐騙永遠在鬥争的路上。
俗話說得好，道高一尺、魔高一丈。看看目前有哪些可能的手段：
·第一是面部識别技術。采用更先進的面部識别技術可以幫助人們确認對方的真實身份。這種技術可以利用攝像頭等裝置捕捉對方的面部圖像，通過比對預先存儲的面部資料或雲端資料庫中的面部資料确認對方的真實身份。在比對的過程中，可以加入活體識别、關鍵點檢測、進銀行扭臉、張嘴等一些特殊的動作，進而更好地識别對方的真假，避免被騙子假冒成自己的親友或其他人。
·第二是除了人臉識别技術以外，也可以使用用于辨識聲音真假的模式。
這種技術可以檢測聲音的微小差異，進而發現潛在的虛假。這種方法通過收集和人為制造一些虛假聲音資訊來訓練深度學習模型。然而，由于生成模型的多樣性和不确定性，效果并不理想。是以，一般會将聲音和圖像融合起來進行分析，進而檢測虛假聲音和圖像。深度學習模型通過大量的資料訓練得到。
但是，深度學習模型也有自己的弱點，例如通過添加一些特定的擾動來破壞圖像、音頻原有的特征，進而破壞模型生成的效果。例如在進行轉賬等操作時，可添加一些不易被察覺的幹擾因素，或要求對方進行一些特定行為，進而使深度學習模型失效。反詐騙之路永無止境，因為騙子的技術也在不斷更新更新。
歡迎在評論區分享您的反騙絕招。