AI時代におけるディープフェイク防御

サイバーセキュリティの状況は、生成AIの登場によって劇的に変化しました。攻撃者は今や大規模な言語モデル（LLM）を利用して信頼できる個人を装い、これらのソーシャルエンジニアリング戦術を大規模に自動化しています。

これらの増加する攻撃の現状、何がそれを駆動しているのか、そしてそれを検出ではなく実際に防ぐ方法を見ていきましょう。

通話中の最も影響力のある人物が実在しないかもしれない#

最近の脅威インテリジェンスレポートは、AI駆動の攻撃の高度化と普及を強調しています：

ボイスフィッシングの急増: CrowdStrikeの2025年グローバル脅威レポートによると、2024年の前半と後半の間でボイスフィッシング（ビッシング）攻撃が442%増加し、AI生成のフィッシングとなりすまし戦術がその要因です。
ソーシャルエンジニアリングの普及: Verizonの2025年データ漏洩調査レポートによると、ソーシャルエンジニアリングは依然として漏洩の主要なパターンであり、フィッシングとプレテキスティングが事件のかなりの部分を占めています。
北朝鮮のディープフェイク作戦: 北朝鮮の脅威アクターは、オンラインの就職面接のために合成アイデンティティを作成するためにディープフェイク技術を使用しており、リモートワークのポジションを確保し、組織に侵入することを目的としています。

この新しい時代では、信頼は仮定や単なる検出ではなく、決定論的かつリアルタイムで証明されなければなりません。

AIによるなりすましが次の大きな脅威ベクトルとなる3つのトレンドが収束しています：

AIは欺瞞を安価かつスケーラブルにする: オープンソースの音声およびビデオツールを使用すると、脅威アクターはわずか数分の参考資料で誰でもなりすますことができます。
仮想コラボレーションは信頼のギャップを露呈する: Zoom、Teams、Slackのようなツールは、画面の向こう側の人物が主張通りの人物であると仮定します。攻撃者はその仮定を利用します。
防御は一般的に確率に依存しており、証明ではない: ディープフェイク検出ツールは顔のマーカーや分析を使用して、誰かが本物かどうかを推測します。高リスクな環境ではそれでは不十分です。

エンドポイントツールやユーザー教育が役立つかもしれませんが、リアルタイムでの重要な質問に答えるために設計されていません：今話しているこの人を信頼できるか？

従来の防御は、ユーザーに疑わしい行動を見分ける訓練をしたり、AIを使って誰かが偽物かどうかを分析したりするなど、検出に焦点を当てています。しかし、ディープフェイクはあまりにも早く、あまりにも上手くなっています。AI生成の欺瞞と戦うには、確率に基づくツールでは不十分です。

実際の予防には、仮定ではなく証明可能な信頼に基づく異なる基盤が必要です。それは次のことを意味します：

アイデンティティ検証: 暗号化された資格情報に基づいて、検証済みの許可されたユーザーのみが機密会議やチャットに参加できるようにするべきです。パスワードやコードではなく。
デバイスの整合性チェック: ユーザーのデバイスが感染している、脱獄されている、または非準拠である場合、たとえそのアイデンティティが検証されていても、攻撃者の潜在的な侵入ポイントとなります。これらのデバイスは修正されるまで会議からブロックします。
可視的な信頼指標: 他の参加者は、会議に参加している各人物が主張通りの人物であり、安全なデバイスを使用していることを目で確認する必要があります。これにより、エンドユーザーの判断の負担が軽減されます。

予防とは、なりすましが困難ではなく、不可能になる条件を作り出すことです。これにより、取締役会議、金融取引、ベンダーとのコラボレーションなどの高リスクな会話に参加する前に、AIディープフェイク攻撃をシャットダウンできます。

Beyond IdentityのRealityCheckは、コラボレーションツール内のこの信頼のギャップを埋めるために構築されました。それは、暗号化されたデバイス認証と継続的なリスクチェックによって裏付けられた、可視的で検証済みのアイデンティティバッジをすべての参加者に提供します。

現在、ZoomとMicrosoft Teams（ビデオとチャット）で利用可能なRealityCheckは：

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