Deepfake (derin yanılsama) teknolojisi hızla ilerliyor. İster bir ünlünün viral videosu, ister bir CEO’nun acil mesajı veya bir uzmanın tuhaf bir şekilde tartışmalı açıklaması olsun, bir medya parçasının deepfake olma olasılığı artık bilim kurgu değil; çok gerçek bir şeydir. Deepfake giderek daha fazla yanlış bilgilendirme, çevrimiçi dolandırıcılık, kimlik dolandırıcılığı ve siber saldırılar için silah olarak kullanılmaktadır. 2027 yılına kadar deepfake ile ilgili kayıpların 2023’teki 12 milyar dolardan 40 milyar dolara ulaşması beklenmektedir[1].
- Deepfake’leri tanımlama
Deepfake, yapay zekâ tarafından oluşturulan görüntüler, video veya seslerden oluşan bir tür sentetik medyadır; ancak deepfake çeşitli biçimlerde karşımıza çıkar:
- Yüz değiştirme (face swapping): Bu bir video veya görüntüde bir kişinin yüzünü başka bir kişiyle değiştirmedir.
- Dudak senkronizasyonu (lip-syncing): Birinin ağız hareketlerini farklı bir ses parçasına uyacak şekilde değiştirmedir.
- Ses klonlama (voice cloning): Başka birinin tonunu, aksanını, sesini veya tavırlarını yakalayarak onun sesini taklit etmedir.
- Tüm vücut teşkili (full-body): Birinin hiç yapmadığı bir eylemi gerçekleştirdiği tamamen yeni bir video oluşturmadır.
- Canlı durum oluşturma (live): Gerçek bir kişinin görüntülü görüşmede, yayında veya çevrimiçi akışta önceden hazırlanmış olmayan, gerçek zamanlı, dijitalleştirilmiş versiyonudur.
- Görsel tuhaflıkları belirleme
Deepfake videolarını tespit etmenin en etkili yollarından biri, medyadaki görsel ipuçlarını yakından incelemektir; çünkü bu, bir şeylerin yolunda gitmediğine dair ipuçları ortaya çıkarabilir.
Genellikle fark edilebilen görsel tuhaflıklar şunlardır:
- Göz ve kaş hareketlerinde düzensizlikler, göz kırpma, dudak senkronizasyonu sorunları, yüz ifadesi, dil gibi vücut uzuvlarının eksik olması gibi doğal olmayan yüz hareketleri.
- Nesnelerin belirdiği veya kaybolduğu ya da arka planda ani değişikliklerin meydana geldiği tutarsız arka planlar.
- Yüz ve vücudun kenarlarında açıklanamayan kusurlar ve pikselleşmeler de dâhil olmak üzere bulanıklık.
- Yan yapışma, videoda yüz bütünlüğünün kaybolması sonucu kişinin başını yana çevirmesi durumu.
- Maskeleme sorunları, örneğin bir el veya başka bir nesnenin yüzün üzerinde durması veya onu örtmesi durumunda, alttaki görüntüde bir maske ortaya çıkabilmesi hali.
- Ses dosyasında gizli ipuçlarını arama
Modern yapay zekâ teknolojisinin birinin sesini klonlamak için yalnızca 3 ila 5 saniyelik sese ihtiyacı vardır[2]. Tehdit aktörlerinin sosyal mühendislik ve gasp dolandırıcılıklarında giderek daha fazla ses klonlama kullanması şaşırtıcı değildir.
Sesli ‘deepfake’leri tespit etmenin anahtarı dikkatlice dinlemektir. Yapay zekâ tarafından üretilen sesler daha düz bir sunuma, garip duraklamalara sahiptir ve insan konuşmasının duygusal nüanslarından yoksundur.
Diğer zamanlarda, vokal teslimi, konuşması klonlanan kişinin vokal kalıplarından daha akıcı olabilir. Örneğin, bilinen kişinin aksan, nefes veya burun sesleri veya ağız tıklamaları gibi bazı benzersiz vokal tuhaflıkları varsa, bu da olası bir ‘deepfake’i belirlemeye yardımcı olabilir.
- Gerçek zamanlı testler gerçekleştirme
Bir finans çalışanı, deepfake bir CFO (mali işler direktörü) ile yaptığı görüntülü görüşmenin ardından dolandırıcılara 25 milyon dolar aktarmıştır[3]. Tehdit aktörleri, kuruluşlara sızmak için iş görüşmelerinde ‘deepfake’ler kullanmaktadır[4]. Bu tür gerçek zamanlı ‘deepfake’leri tespit etmek için insanların uygulayabileceği bazı testler bulunmaktadır[5].
Örneğin, bir yan profil testi, kişinin başını bir yandan diğer yana hareket ettirmesini isteyerek bir ‘deepfake’i tanımlamaya yardımcı olabilir. ‘Deepfake’ler genellikle keskin açılarda bütünlüğü korumakta zorlanırlar.
Benzer şekilde, kişiden yüzünün önüne bir el veya parmak koymasını istediğiniz bir el etkileşimi testi, genellikle ‘deepfake’i ortaya çıkarabilir; çünkü yüz kapanması[6] (facial occlusion), ‘deepfake’lerin yaygın bir zayıflığıdır.
Diğer gerçek zamanlı testler ağızlara odaklanır. Deneklerden dillerini çıkarmaları istenmelidir ki, görünen şey bir deepfake ise muhtemelen pek de doğru görünmeyen şeyler görülecektir ve ağız hareketleri arasındaki senkronizasyon izlenmelidir. Deneklerden gizli bir kelime veya yalnızca gerçek kişinin bilebileceği bir sorunun cevabı istendiğinde bir kod kelime testi de gerçek zamanlı bir ‘deepfake’i tespit etmeye yardımcı olabilir.
- Kendi kendine bazı kritik sorular sorma
Açık bir soru “Bu bir deepfake mi?” olabilir, ancak bu her zaman size basit bir cevap vermeyecektir. Bunun yerine şu soruları sorun: Bunu neden görüyorum? Bu içerik bana neden görünüyor ve bağlamı nedir? Bunu kim oluşturdu? Yazarı, kaynağı veya yaratıcıyı belirleyebilir miyim? Amaç nedir? Biri bana bir şey satmaya, fikirlerimi etkilemeye veya kişisel bilgilerimi almaya mı çalışıyor? Hangi duygular manipüle ediliyor? İçerik bilinen davranış veya gerçeklerle tutarlı mı? İçerik bir kişinin bilinen davranışı, konumu veya zaman çizelgesiyle uyumlu mu?
- Kuruluşlar için Deepfake savunma stratejileri
Eğitim ve “deepfake’i tespit etme” alıştırmalarına ek olarak, DuckDuckGoose, Sensity AI, Deepware, Resemble AI, TrueMedia.org ve FakeCatcher gibi[7] çeşitli yapay zekâ tabanlı araçlar deepfake tespiti için kullanılabilir. Dijital filigranlama[8] (digital watermarking) veya Content Authenticity Initiative[9] standartları gibi yöntemleri kullanarak dijital içeriği orijinal kaynağına kadar doğrulamak, doğrulamak ve izlemek de yardımcı olabilir.
Kuruluşlar, hassas iletişimler için sağlam doğrulama protokolleri uygulamak gibi bazı pratik stratejileri kullanmayı düşünebilir ve bunların görsel doğrulamanın ötesine geçtiğinden emin olabilir. Çok faktörlü kimlik doğrulamayı ve güvenli parolalar gibi ek doğrulama adımlarını dâhil etmek veya ikincil onay kanalları oluşturmak da deepfake manipülasyonuna ve yetkisiz erişime karşı koruma sağlayabilir.
[1]<https://venturebeat.com/security/deepfakes-will-cost-40-billion-by-2027-as-adversarial-ai-gains-momentum/>.
[2]<https://techhq.com/2023/01/microsoft-shaves-voice-cloning-time-down-to-3-seconds/>.
[3]<https://edition.cnn.com/2024/02/04/asia/deepfake-cfo-scam-hong-kong-intl-hnk/index.html>.
[4]<https://www.csoonline.com/article/3609972/north-korean-fake-it-workers-up-the-ante-in-targeting-tech-firms.html>.
[5]<https://fortune.com/2022/09/03/live-deepfakes-detect-methods-zoom-fraud/>.
[6]<https://blog.metaphysic.ai/are-we-heading-for-deepfake-captcha-challenges-in-video-and-voice-calls/>.
[7]<https://www.duckduckgoose.ai/>; <https://sensity.ai/>; <https://www.resemble.ai/>; <https://www.truemedia.org/>; <https://newsroom.intel.com/new-technologies/intel-newsroom-archive-2022#gs.jdw3hm>.
[8]<https://variety.com/vip/watermarking-just-one-part-of-combating-ai-deepfakes-1235946602/>.
[9]<https://contentauthenticity.org/>.
1966 yılında, Gence-Borçalı yöresinden göç etmiş bir ailenin çocuğu olarak Ardahan/Çıldır’da doğdu [merhume Anası (1947-10 Temmuz 2023) Erzurum/Aşkale; merhum Babası ise Ardahan/Çıldır yöresindendir]. 1984 yılında yapılan sınavda Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü kazandı. 1985 yılında Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümüne yatay geçiş yaptı ve 1988’de Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü birincilikle, Fakülteyi ise 11’inci olarak bitirdi.
1997 yılında Amerika Birleşik Devletleri’nin Denver şehrinde yer alan ‘Spring International Language Center’da; 65’inci dönem müdavimi olarak 2008-2009 döneminde Milli Güvenlik Akademisi’nde (MGA) eğitim gördü ve MGA’dan dereceyle mezun oldu. MGA eğitimi esnasında ‘Sınır Aşan Sular Meselesi’, ‘Petrol Sorunu’ gibi önemli başlıklarda bilimsel çalışmalar yaptı.
Türkiye’de Yatırımların ve İstihdamın Durumu ve Mevcut Ortamın İyileştirilmesine İlişkin Öneriler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü);
Türk Sosyal Güvenlik Sisteminde Yaşanan Sorunlar ve Alınması Gereken Önlemler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü, Sevinç Akbulak ile birlikte);
Kayıp Yıllar: Türkiye’de 1980’li Yıllardan Bu Yana Kamu Borçlanma Politikaları ve Bankacılık Sektörüne Etkileri (Bankalar Yeminli Murakıpları Vakfı Eser Yarışması, Övgüye Değer Ödülü, Emre Kavaklı ve Ayça Tokmak ile birlikte);
Türkiye’de Sermaye Piyasası Araçları ve Halka Açık Anonim Şirketler (Sevinç Akbulak ile birlikte) ve Türkiye’de Reel ve Mali Sektör: Genel Durum, Sorunlar ve Öneriler (Sevinç Akbulak ile birlikte) başlıklı kitapları yayımlanmıştır.
Anonim Şirketlerde Kâr Dağıtımı Esasları ve Yedek Akçeler (Bilgi Toplumunda Hukuk, Ünal TEKİNALP’e Armağan, Cilt I; 2003), Anonim Şirketlerin Halka Açılması (Muğla Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Tartışma Tebliğleri Serisi II; 2004) ile Prof. Dr. Saim ÜSTÜNDAĞ’a Vefa Andacı (2020), Cilt II, Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler (2021), Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler II (2021), Sosyal Bilimlerde Güncel Gelişmeler (2021), Ticari İşletme Hukuku Fasikülü (2022), Ticari Mevzuat Notları (2022), Bilimsel Araştırmalar (2022), Hukuki İncelemeler (2023), Prof. Dr. Saim Üstündağ Adına Seçme Yazılar (2024), Hukuka Giriş (2024) başlıklı kitapların bazı bölümlerinin de yazarıdır.
1992 yılından beri Türkiye’de yayımlanan otuza yakın Dergi, Gazete ve Blog’da 2 bin 500’ü aşan Telif Makale ve Telif Yazı ile tamamı İngilizceden olmak üzere Türkçe Derleme ve Türkçe Çevirisi yayımlanmıştır.
1988 yılında intisap ettiği Sermaye Piyasası Kurulu’nda (SPK) uzman yardımcısı, uzman (yeterlik sınavı üçüncüsü), başuzman, daire başkanı ve başkanlık danışmanı; Özelleştirme İdaresi Başkanlığı GSM 1800 Lisansları Değerleme Komisyonunda üye olarak görev yapmış, ayrıca Vergi Konseyi’nin bazı alt çalışma gruplarında (Menkul Sermaye İratları ve Değer Artış Kazançları; Kayıt Dışı Ekonomi; Özkaynakların Güçlendirilmesi) yer almış olup; halen başuzman unvanıyla SPK’da çalışmaktadır.
Hayatı dosdoğru yaşamak ve çalışkanlık vazgeçilmez ilkeleridir. Ülkesi ‘Türkiye Cumhuriyeti’ her şeyin üstündedir.