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Regula首席技术官IharKliashchou在报告中进行说明，亚汇网翻译如下：普通人类在没有经过专门的训练之前，很难辨别AI生成的虚假身份。神经网络可能有助于检测Deepfakes，但应该配合检测面部活体、光学可变安全元素等侧重于物理和动态参数的反欺诈措施，实现更好的监测效果。除了Deepfakes之外，调查显示全球46%的组织在过去一年中经历过合成身份欺诈。92%的银行业公司将合成欺诈视为真正的威胁，近一半(49%)的公司最近遇到过这种骗局。Deepfake技术又称深度伪造，是英文“deeplearning”和“fake”的混成词，专指基于人工智能的人体图像合成技术的应用。此技术可将已有的图像或视频叠加至目标图像或视频上。伪造面部表情并将其呈现至目标视频的技术在2016年出现，此技术允许近实时地伪造文书现有2D视频中的面部表情。详细报告可以访问：《