{"id":10799,"date":"2024-03-28T12:31:15","date_gmt":"2024-03-28T11:31:15","guid":{"rendered":"https:\/\/sits.com\/ki-generierte-deepfakes-angriff-auf-demokratie-und-wirtschaft\/"},"modified":"2024-07-11T14:08:03","modified_gmt":"2024-07-11T12:08:03","slug":"ki-generierte-deepfakes-angriff-auf-demokratie-und-wirtschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sits.friendventure.dev\/ch\/blog\/ki-generierte-deepfakes-angriff-auf-demokratie-und-wirtschaft\/","title":{"rendered":"KI-generierte Deepfakes \u2013 Angriff auf Demokratie und Wirtschaft"},"content":{"rendered":"<section class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column]<h2  class=\"h2 smx-headline \">Deepfake Phishing - Gefahren erkennen und gegensteuern<\/h2>[vc_column_text]Social Engineering ist so alt wie die Menschheit - und funktioniert immer noch erschreckend gut: Ein solcher Angriff basiert darauf, Vertrauen zu erschleichen und das Opfer dazu zu bringen, Dinge zu tun, die es eigentlich nicht tun sollte: Zum Beispiel Passw\u00f6rter oder andere sensible Informationen preiszugeben. Immer h\u00e4ufiger setzen Angreifer dabei auf sogenannte Deepfakes. Bei Deepfakes handelt es sich um manipulierte Videos, Bilder oder Audioaufnahmen, bei denen k\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zum Einsatz kommen, um das Gesicht oder die Stimme einer Person in eine andere Szene zu integrieren. Mit dieser Technologie lassen sich t\u00e4uschend echte, von realen Inhalten kaum zu unterscheidende F\u00e4lschungen erstellen. So stehen Angreifern nicht mehr nur manipulative E-Mails f\u00fcr T\u00e4uschungsman\u00f6ver zur Verf\u00fcgung, sondern sie k\u00f6nnen beispielsweise ein Telefonat arrangieren, bei dem sich der Anrufer durch frei im Internet verf\u00fcgbare KI-Technologie wie der Chef des anzugreifenden Unternehmens anh\u00f6rt.[\/vc_column_text]<div class=\"smx_global_spacer size-s\"><\/div>\n<h2  class=\"h2 smx-headline \">Bessere Deepfakes - erh\u00f6htes Manipulationsrisiko<\/h2>[vc_column_text]Die daf\u00fcr notwendige Technik, die auf komplexen Algorithmen des maschinellen Lernens basiert, hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Dementsprechend tauchen immer mehr solch ausgekl\u00fcgelter Deepfakes auf. Einige kommen bei Online-Betrug zum Einsatz, andere als \u201eFake News\". Vor allem Politiker geh\u00f6ren zu den Opfern, wie etwa Joao Doria, der Gouverneur des brasilianischen Bundesstaates S\u00e3o Paulo. 2018 tauchte ein Video auf, das ihn bei einer angeblichen Sexorgie zeigte. Erst sp\u00e4ter stellte sich heraus, dass es sich um eine F\u00e4lschung handelte. Denunziation ist eine Gefahr, gezielte Desinformation eine andere. Fake News sind schon heute vor Wahlen an der Tagesordnung, auch gef\u00e4lschte Nachrichtenvideos tauchen immer h\u00e4ufiger auf und finden online schnell weiter Verbreitung. Schon heute ist es m\u00f6glich, Politikern Worte in den Mund zu legen, die sie nie gesagt haben. Fr\u00fcher waren manipulierte Clips mit einem pr\u00fcfenden Blick leicht zu erkennen. Inzwischen m\u00fcssen selbst Experten mindestens zweimal hinschauen.[\/vc_column_text]<div class=\"smx_global_spacer size-s\"><\/div>\n<h2  class=\"h2 smx-headline \">Angriffsrate auf Unternehmen steigt<\/h2>[vc_column_text]Deepfake-Technologie birgt eine Reihe von IT-Risiken f\u00fcr Unternehmen. Beim Deepfake-Phishing versuchen Cyber-Kriminelle beispielsweise, Opfer mit Hilfe von Deepfake-Inhalten dazu zu bringen, unberechtigte Zahlungen zu leisten oder sensible Informationen preiszugeben. Wie das funktioniert, zeigt ein aktueller Fall aus Hongkong: Nach <a href=\"https:\/\/edition.cnn.com\/2024\/02\/04\/asia\/deepfake-cfo-scam-hong-kong-intl-hnk\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Polizeiangaben<\/a> \u00fcberwies ein Finanzangestellter eines multinationalen Unternehmens 25 Millionen Dollar an Betr\u00fcger, die sich in einer Videokonferenz erfolgreich als <a href=\"https:\/\/edition.cnn.com\/2024\/02\/04\/asia\/deepfake-cfo-scam-hong-kong-intl-hnk\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Finanzchef des Unternehmens ausgaben<\/a>. \"In der Videokonferenz mit mehreren Personen stellte sich heraus, dass alle anwesenden Personen falsch waren\", so Hauptkommissar Baron Chan Shun-ching. Der Angestellte vermutete zwar zun\u00e4chst, dass es sich bei der Einladung zu der Videokonferenz um eine Phishing-E-Mail handelte. W\u00e4hrend des Videoanrufs legte der Mitarbeiter jedoch seine Zweifel beiseite, da die anderen Teilnehmer genauso aussahen und klangen wie seine Kollegen. Im Glauben, dass alle anderen Gespr\u00e4chsteilnehmer echt seien, willigte der Arbeiter ein, insgesamt 200 Millionen Hongkong-Dollar zu \u00fcberweisen \u2013 das entspricht rund 25,6 Millionen US-Dollar. Dies ist nur einer von vielen F\u00e4llen, in denen Betr\u00fcger mit Hilfe von Deepfakes \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliches Video- und anderes Filmmaterial manipulierten, um Unternehmen um ihr Geld zu bringen.<\/p>\n<p><em>Wie gut Deepfake-Videos inzwischen aussehen, zeigt dieses Beispiel: <\/em><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=WFc6t-c892A\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=WFc6t-c892A<\/em><\/a>[\/vc_column_text]<div class=\"smx_global_spacer size-s\"><\/div>\n<h2  class=\"h2 smx-headline \">Zwei Arten von Deepfake-Phishing-Angriffen<\/h2>[vc_column_text]Solche Deepfake Phishing-Kampagnen treten effektiver und h\u00e4ufiger auf, je weiter die KI-Technologie voranschreitet. CISOs sind gut beraten, ihre Mitarbeitenden auf die Abwehr solcher Angriffe vorzubereiten. Eine M\u00f6glichkeit besteht darin, ihnen zu erkl\u00e4ren, was Deepfake Phishing ist und wie es funktioniert. Im Wesentlichen gibt es zwei Arten von Deepfake Phishing-Angriffen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Echtzeit-Angriffe<\/strong>: Bei einem erfolgreichen Echtzeit-Angriff sind die gef\u00e4lschten Audio- oder Videodaten so ausgekl\u00fcgelt, dass das Opfer glaubt, die Person am Telefon oder in einer Videokonferenz sei diejenige, f\u00fcr die sie sich ausgibt, zum Beispiel ein Kollege oder ein Kunde. Bei diesen Interaktionen erzeugen die Angreifer oft ein starkes Gef\u00fchl der Dringlichkeit, indem sie den Opfern imagin\u00e4re Fristen, Strafen und andere Konsequenzen f\u00fcr Verz\u00f6gerungen vorgaukeln, um sie unter Druck zu setzen und zu un\u00fcberlegten Reaktionen zu bewegen.<\/li>\n<li><strong>Nicht-Echtzeit-Angriffe<\/strong>: Bei Nicht-Echtzeit-Angriffen geben sich Cyber-Kriminelle durch gef\u00e4lschte Audio- oder Videobotschaften als eine andere Person aus, in deren Namen sie dann \u00fcber asynchrone Kommunikationskan\u00e4le wie Chat, E-Mail, Voicemail oder soziale Medien gef\u00e4lschte Anweisungen verbreiten. Diese Art der Kommunikation verringert den Druck auf die Kriminellen, in Echtzeit glaubw\u00fcrdig zu reagieren. Gleichzeitig erm\u00f6glicht es ihnen, Deepfake-Clips vor der Verbreitung zu perfektionieren. Daher kann ein Angriff, der nicht in Echtzeit erfolgt, sehr ausgekl\u00fcgelt sein und bei den Opfern weniger Verdacht erregen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Im Vergleich zu textbasierten Phishing-Kampagnen haben per E-Mail verschickte Deepfake-Video- oder Audio-Clips zudem eine h\u00f6here Chance, Sicherheitsfilter zu passieren. Angriffe, die nicht in Echtzeit erfolgen, erm\u00f6glichen es Angreifern zudem, deren Reichweite zu erh\u00f6hen. Beispielsweise kann sich ein Angreifer als Finanzvorstand ausgeben und die gleiche Audio- oder Videonachricht an alle Mitarbeitenden der Finanzabteilung senden. Dadurch vergr\u00f6\u00dfert sich die Wahrscheinlichkeit, dass jemand darauf hereinf\u00e4llt und vertrauliche Informationen preisgibt. Bei beiden Angriffsarten liefern Spuren in sozialen Medien den Angreifern in der Regel gen\u00fcgend Informationen, um strategisch dann zuzuschlagen, wenn die Ziele am wahrscheinlichsten abgelenkt oder besonders empf\u00e4nglich sind.[\/vc_column_text]<div class=\"smx_global_spacer size-s\"><\/div>\n<h2  class=\"h2 smx-headline \">Deepfake-Phishing erkennen<\/h2>[vc_column_text]Die Erkennung von Deepfake-Phishing-Angriffen basiert auf vier S\u00e4ulen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Phishing generell<\/strong>: Diesen Grundsatz muss jede F\u00fchrungskraft und jeder Mitarbeitende verinnerlichen: Phishing basiert darauf, Opfer zu un\u00fcberlegten Entscheidungen zu verleiten. Deshalb sollte bei jeder Interaktion ein Gef\u00fchl der Dringlichkeit sofort Alarm ausl\u00f6sen. Wenn zum Beispiel eine Person - und sei es der CEO oder wichtige Kunden - um die sofortige \u00dcberweisung oder Produktlieferung verlangt, sollte jeder innehalten und pr\u00fcfen, ob es sich um ein legitimes Anliegen handelt.<\/li>\n<li><strong>Deepfake-Merkmale in Videos<\/strong>: Die Sicherheitsverantwortlichen im Unternehmen sollten die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter durch kontinuierliche Schulungen f\u00fcr bekannte und neue Angriffsmethoden sensibilisieren. Ein Vorteil dabei: Deepfake Phishing-Schulungen empfinden die meisten als besonders interessant, ansprechend und lehrreich. Schlie\u00dflich bereitet es fast schon Vergn\u00fcgen, sich Deepfake-Videos anzusehen und verd\u00e4chtige visuelle Hinweise zu identifizieren. Typische Anzeichen daf\u00fcr, dass es sich um ein Deepfake-Video handeln k\u00f6nnte, sind zum Beispiel unrealistisches Blinzeln, ungleichm\u00e4\u00dfige Beleuchtung sowie unnat\u00fcrliche Gesichtsbewegungen. Weitere Hinweise auf eine F\u00e4lschung sind Flackern an den R\u00e4ndern der verfremdeten Gesichter, Haare, Augen und anderen Gesichtspartien.<\/li>\n<li><strong>Deepfake-Merkmale in Audiodateien<\/strong>: Bei Text-to-Speech-Systemen (TTS) treten h\u00e4ufig Aussprachefehler auf, insbesondere wenn das gesprochene Wort nicht der trainierten Sprache entspricht. Monotone Sprachausgabe wird durch unzureichende Trainingsdaten verursacht, w\u00e4hrend F\u00e4lschungsverfahren derzeit noch Schwierigkeiten aufweisen, bestimmte Merkmale wie Akzente korrekt zu imitieren. Unterschiedliche Eingabedaten k\u00f6nnen zu unnat\u00fcrlichen Ger\u00e4uschen f\u00fchren, und die Notwendigkeit, den semantischen Inhalt vor der Synthese zu erfassen, kann die Erzeugung qualitativ hochwertiger F\u00e4lschungen zeitlich stark verz\u00f6gern. Tipp: F\u00fcr das Training der Erkennung manipulierter Audiodaten bietet sich das Angebot der <a href=\"https:\/\/deepfake-demo.aisec.fraunhofer.de\/?\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Fraunhofer AISEC<\/a> an.<\/li>\n<li><strong>Best\u00e4tigung der Identit\u00e4t<\/strong>: Bei dringenden Anfragen sollten die Mitarbeitenden h\u00f6flich darauf hinweisen, dass die Person aufgrund der Zunahme von Phishing-Angriffen ihre Identit\u00e4t im Rahmen einer Zwei-Faktor-Authentifizierung \u00fcber separate Kan\u00e4le best\u00e4tigen muss. Alternativ sollte bei verd\u00e4chtigen Interaktionen per Telefon oder E-Mail die andere Person Informationen preisgeben, die nur beiden Parteien bekannt sind. Ein typisches Beispiel w\u00e4re die Frage nach der Dauer der Betriebszugeh\u00f6rigkeit. Enge Mitarbeitende k\u00f6nnen sogar pers\u00f6nlichere Fragen stellen, etwa wie viele Kinder die andere Person hat oder wann sie das letzte Mal zusammen gegessen haben. Dies mag unangenehm sein, ist aber ein wirksamer und effizienter Mechanismus, um Betr\u00fcger zu entlarven.<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text]Social Engineering ist so alt wie die Menschheit &#8211; und funktioniert immer noch erschreckend gut: Ein solcher Angriff basiert darauf, Vertrauen zu erschleichen und das Opfer dazu zu bringen, Dinge zu tun, die es eigentlich nicht tun sollte: Zum Beispiel Passw\u00f6rter oder andere sensible Informationen preiszugeben. Immer h\u00e4ufiger setzen Angreifer dabei auf sogenannte Deepfakes. 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