深偽詐騙（Deepfake Fraud）已達工業化規模：「眼見為實」時代的終結

2026 年 2 月 6 日 — 孤狼式數位詐騙者的時代正式宣告結束。根據今日發布的一項開創性新研究，全球網路安全（Cybersecurity）格局已進入「工業化欺騙」階段，人工智慧驅動的詐騙不再是新鮮事，而是威脅數位信任根基的大規模生產引擎。

多年來，Creati.ai 的專家及整個科技產業一直警告合成媒體（Synthetic Media）可能破壞金融系統。如今，這種可能性已轉化為具體的現實。由身分驗證平台 Sumsub 帶領並經《衛報》（The Guardian）調查證實的新研究顯示，深偽事件不僅增加了，還演變成了自動化、低成本、高收益的運作模式，正以驚人的速度繞過傳統的防禦護城河。

欺騙的工業化

這份名為《2026 年身分詐騙格局》（The 2026 Identity Fraud Landscape）的報告描繪了 網路安全 現狀的嚴峻景象。核心發現是深偽技術的使用已從有針對性、高投入的攻擊轉向「工業化規模」的部署。詐騙工場現在利用生成式 AI 每小時創建數千個合成身分，使人工審核團隊和過時的自動化系統不堪重負。

數據顯示，金融科技領域偵測到的深偽數量同比飆升了驚人的 10 倍。這不僅僅是數量的增加，更是技術複雜度的轉變。報告強調了「注入攻擊」（injection attacks）的大幅增加，駭客完全繞過裝置的攝像頭，將預先渲染的 AI 影片直接餵入數據流，有效地使標準的面部識別失效。

表 1：詐騙策略的轉變（2024 年對比 2026 年）

這些工具的民主化意味著「靠冒充獲利」現在對任何擁有網路連接的人來說都是觸手可及的。正如分析中指出的，曾經需要好萊塢級別 CGI 工作室才能具備的能力，現在在暗網上以訂閱服務的形式提供，允許不法分子即時生成本地化、語音完美的 CEO、政客和家庭成員的影片複製體。

2500 萬美元的教訓：企業的脆弱性

《衛報》詳述的一個近期備受矚目的案例，生動地說明了這些理論風險在現實世界中的後果。一家跨國公司的財務員工在一次視訊會議中被騙，向詐騙者轉帳了 2500 萬美元。該員工最初懷疑是釣魚郵件，但當他們加入由公司 CFO 和其他幾位同事參加的視訊通話後便放下了戒心。

可怕的現實是？通話中除了受害者之外，每個人都是深偽影像。

這起事件在發生類似攻擊後被稱為「奧雅納模式」（Arup Pattern），展示了 合成媒體 在企業間諜活動中的效力。這不僅僅是財務失竊，更是對運作信任的侵蝕。研究還指出面向消費者的詐騙有所增加，例如深偽醫生推廣欺詐性護膚霜，以及西澳洲總理等政府官員背書虛假投資計劃的合成影片。

「數位浮水印」的崩潰

當攻擊手段在升級時，防禦端卻難以找到統一的標準。《The Verge》的一項同期調查強調了 C2PA（內容來源和真實性聯盟）標準的崩潰現狀。該協定最初被譽為識別 AI 生成內容的「銀彈」，但在現實世界的壓力下正走向失敗。

C2PA 的承諾是在文件中嵌入防篡改的元數據，充當數位來源標籤。然而，調查揭示了一個破碎的生態系統：

• 平台剝離： 主要社交媒體平台在流傳上傳壓縮過程中經常會剝離這些元數據，導致標籤對終端用戶不可見。
• 硬體碎片化： 包括 Apple 在內的關鍵硬體製造商尚未將該標準完全整合到其原生的相機流程中，導致數十億台裝置拍攝的媒體內容未經核實。
• 用戶冷感： 早期數據顯示，即使標籤存在，用戶也經常忽略它們，因為已經對「AI 生成」的警告感到麻木。

基礎設施層面的失敗表明，我們不能僅僅依靠「貼標籤」來擺脫這場危機。正如 Instagram 負責人 Adam Mosseri 最近承認的，社會可能需要轉向視覺媒體的「零信任」模型，在這種模型中，懷疑是預設狀態而非例外。

現實之戰：Creati.ai 的觀點

在 Creati.ai，我們認為 2026 年的發現是最後的警鐘。深偽攻擊的「工業化規模」本質意味著被動防禦已不再足夠。戰場已轉移到「活體檢測」（liveness detection）——系統即時區分真實人類與合成重建的能力。

欺詐檢測（Fraud Detection） 系統必須進化，超越對靜態像素的分析。下一代安全將依賴於分析微表情、血流模式（rPPG）以及互動時機，這些是目前的 AI 模型在即時情況下難以完美複製的。

然而，技術差距正在縮小。隨著生成模型變得更加高效，偵測這些異常的窗口正在縮小。詐騙的工業化證明了 AI 是一把雙面刃：它為創意和生產力提供動力，但也為欺騙工廠提供了燃料。

對於企業和消費者而言，信息很明確：你正在參與的視訊通話、剛收到的語音訊息以及 CEO 的緊急請求，可能並非看起來那樣。在 2026 年，眼見不再為實——驗證才是一切。