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Se r i e K Iu n d Se c u r i t y – Te i l 3 16 | w w w c o m p u t e r - a u t o m a t i o n d e · 0 9 -24 mung saubere qualitativ hochwertige Sprachaufnahmen von etwa fünf Minuten Länge Bei Personen des öffentlichen Lebens lassen sich leicht Aufnahmen aus Ansprachen oder Videos für diesen Zweck finden Nach der Feinabstimmung kann der gewollte Output entweder durch Texteingaben oder durch Speechto-Speech-Cloning spezifiziert werden Bei der Texteingabe können Tonhöhe Betonung und Emotion angepasst werden Bei Speechto-Speech-Cloning wird die Input-Stimme in Echtzeit in die Output-Stimme umgewandelt und ermöglicht so beispielweise die Annahme der Identität einer Zielperson bei Telefonaten oder in Audiobotschaften Das Unternehmen hinter ‚ElevenLabs‘ distanziert sich aktiv von schädlichen Aktivitäten Voice-Cloning ohne ausdrückliche Genehmigung der Zielperson wird verurteilt um dies zu verhindern arbeitet ‚ElevenLabs‘ intensiv an der Entwicklung von Lösungen zur Identifikation von synthetisch generierten Stimmen [4] Um die Qualität der Deepfakes und Voice-Clones zu bewerten wurden diese auf ihre Erkennbarkeit hin untersucht Bei Deepfakes wurde auf Unstimmigkeiten geachtet wie Artefakte oder unnatürliche Bewegungen Zusätzlich wurde Deepware ai eingesetzt ein Online-Werkzeug das Videos scannt um festzustellen ob es sich um Deepfakes handelt [5] Die Voice-Cloning Aufnahmen wurden auf Tonartefakte wie Rauschen oder unpassende Stimmlagen hin untersucht und anschließend mit dem Online-Analyse-Werkzeug Deepfake-Total überprüft Deepfake-Total ist eine Online-Plattform des Fraunhofer AISEC welches speziell dafür ausgelegt ist Voice-Cloning zu erkennen Die Ergebnisse In den folgenden Abschnitten werden die Ergebnisse aus den Phishingund Social-Engineering-Experimenten mit KI-Werkzeugen dargestellt Phishing Ohne ethische oder sicherheitstechnische Richtlinien konnte WormGPT auf Anfrage Phishing-Inhalte generieren die präzise auf unterschiedliche realistische Szenarien zugeschnitten waren Ein Beispiel hierfür ist eine Phishing-Nachricht die einen familiären Notfall vortäuschen soll und den Empfänger durch das Erwecken von Mitgefühl und dem aufzeigen der Dringlichkeit zur Überweisung von Geld bewegen soll „Hey Mama Papa Ich stecke gerade in einer schwierigen Situation Ich habe mein Telefon verloren und bin ohne jegliche Möglichkeit nach Hause zu kommen Es ist mir unangenehm zu fragen aber könntest du mir etwas Geld auf mein PayPal schicken? Ich brauche es dringend für ein Taxi zurück PayPal-Konto [Deine gefälschte PayPal-E-Mail-Adresse] Betrag $XX Sobald du das Geld gesendet hast lass es mich bitte wissen damit ich das Taxi bestellen kann Keine Sorge ich werde alles erklären sobald ich zuhause bin “ WormGPT kann die Nachricht in verschiedenen Sprachen formulieren was die Durchführung von Angriffen über geografische und sprachliche Grenzen hinweg erleichtert Des Weiteren war das KI-Tool in der Lage Unterstützung durch detaillierte Schrittfür-Schritt-Anleitungen zur Durchführung von Phishing-Angriffen zu bieten Um anonyme Handynummern zu erwerben sollten die Webseiten Twilio Plivo oder Vonage genutzt werden Alle drei Unternehmen sind Cloud-Kommunikationsanbieter und bieten die Möglichkeit virtuelle Telefonnummern zu erstellen Die möglichen Opfer ließen sich über Telefonnummerlisten von 11880 com oder Telefonbuch de finden Das anschließende massenhafte Versenden der Phishing Nachrichten wird von WormGPT mittels Click-Send MessageBird oder SMSGlobal empfohlen Diese drei Plattformen bieten ihren Kunden Communications Platform as a Service CPaaS an um gezielt SMS zu senden und zu empfangen Social-Engineering Bei den Experimenten zu Deepfakes und Voice-Cloning ging es vor allem um die Glaubwürdigkeit der generierten Inhalte und deren potenziellen Effektivität in Social-Engineering-Angriffen Das Ziel bestand darin ein Deepfake-Video zu erstellen auf welches das Gesicht einer Zielperson angewendet wurde Obwohl das Deepfake genau wie die Zielperson aussah traten spezifische Artefakte im Verlauf des Videos auf die potenziellen Ziele eines Angriffs an der Authentizität des Deepfakes zweifeln lassen Beispielsweise führten leichte Kopfbewegungen gelegentlich zu einem Flackern an den Gesichtskonturen ein Phänomen das zwar kurzzeitig auftritt aber potenziell das Deepfake entdeckbar machen kann Schatten die im Originalvideo auftraten wirkten durch die Deepfake-Überlagerung des Gesichts in einigen Fällen unnatürlich Diese Schattenartefakte waren weitere Erkennungsmarkmale für einen Deepfake Die Wirksamkeit der Deepfakes variierte je nach Subjekt und Szenario Videos die deutlich erkennbaren gut ausgeleuchteten Gesichter ohne Verdeckungen zeigten erzielten generell bessere Ergebnisse ohne das Auftreten von Artefakten Nach Generieren der Deepfake-Videos folgte die Analyse durch das Online-Werkzeug Deepware ai welches die generierten Videos mit einer Wahrscheinlichkeit von 99 % als Deepfake identifizierte Die originalen Ausgangsvideos wurden zur Kontrolle mit Deepware ai getestet und nicht als Deepfake klassifiziert Ohne Anpassung und Optimierung der Deepfake-Videos sind diese von Analyse-Werkzeugen leicht zu identifizieren Um einen überzeugenderen Realitätsgrad zu erreichen sind weitere Nachbearbeitungen des generierten Deepfake-Videos erforderlich – eine Aufgabe die bereits tiefere Fachkenntnisse in der Videobearbeitung und im Umgang mit den Deepfake-Werkzeugen benötigt In Situationen in denen Deepfakes für Cyberangriffe verwendet werden ist der Einsatz von Verifikationswerkzeugen nicht immer möglich Bei Telefonaten oder Videokonferenzen ist es nicht ohne weiteres möglich die Stimmen oder Video-Web-Tipp Lesen Sie Teil 1 und 2 der Artikelserie online Teil 1 https bit ly 4dfvWt5 Teil 2 https bit ly 4dQDu68