人工智慧成為新一代詐騙工具：深度偽造如何竊取數百萬美元——研究報告

• TRM Labs 記錄到 2026 年前幾個月深度偽造詐騙的損失比去年整年增加了 263%。
• 具體而言，罪犯克隆聲音、面孔和文件。
• 在識別建議中——某些視覺、音頻和行為特徵。

在 2026 年，深度偽造從實驗性技術轉變為詐騙、資金盜竊、繞過 KYC 和創建非法內容的工具。根據 TRM Labs 的數據，犯罪中人工智慧的使用指數從 2024 年的 28 分上升到 2026 年的 54 分，而 2026 年前幾個月深度偽造詐騙的損失已經超過 2025 年的總和 263%。

根據 TRM 的 2026 年 AI 在犯罪中的採用指數，2026 年初的深度偽造詐騙損失已經超過 2025 年的總和 263%。消費者工具現在可以從幾秒鐘的音頻中克隆聲音，使得高管冒充和「祖父詐騙」更容易大規模運行。

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--- TRM Labs (@trmlabs) 2026 年 9 月 22 日

隨著生成和可獲得的人工智慧工具的成本降低，這項技術同時為金融部門、加密貨幣平台、企業和普通用戶帶來風險。

深度偽造如何用於詐騙

最著名的案例之一發生在 2024 年 1 月，當時在工程公司 Arup 的一名員工在視頻會議中與五位「同事」交談，其中包括來自英國的公司財務總監。事實上，除了該員工外，所有的對話者都是深度偽造的。相信了收到的指示後，他批准了 15 笔總額為 2500 萬美元的轉賬到香港的賬戶。

根據德勤的估計，使用生成性人工智慧的詐騙損失在美國可能從 2023 年的 123 億美元增長到 2027 年的 400 億美元。FBI 在 2025-2026 年也多次警告有關使用合成視頻和聲音來模仿官員、公司高管和執法者的情況。

主要的詐騙模式包括：

• 冒充高管和親屬以獲取轉賬、驗證碼或機密信息；
• 在現代變體的「孫子詐騙」中克隆聲音；
• 浪漫詐騙，人工智慧生成照片、視頻並同時支持多個對話；
• 冒充執法者和政府官員；
• 創建合成身份並繞過銀行、金融科技服務和加密貨幣平台的 KYC 驗證；
• 深度偽造即服務，相關工具作為現成的犯罪服務出售。

TRM Labs 發現供應商提供單獨的面部替換和聲音克隆模型，價格約為 500 美元，而深度偽造工具包的年度訪問費用約為 3000 美元。

加州大學伯克利分校的數字取證研究員哈尼·法里德展示了，創建實時視頻冒充可能只需一張截圖和價值 10 美元的軟件。

加密行業面臨的問題尤其嚴重：法里德的研究顯示，在一家大型加密貨幣交易所進行的視頻身份驗證，如果沒有人工參與，可以通過合成視頻繞過。

如何識別深度偽造

法里德表示，人們對深度偽造的識別僅略好於隨機猜測，而對自己評估的過度自信往往與較低的準確性相關。FBI 建議首先注意簡單的視覺、音頻和行為特徵：

• 不自然的眨眼、面部或嘴巴運動；
• 扭曲的手、配飾、陰影和光照；
• 聲音與嘴唇運動不同步；
• 不自然的語調或語速；
• 要求立即轉賬或提供機密數據；
• 請求轉到不尋常的聯繫渠道。

為了驗證身份，FBI 建議使用與初始消息無關的獨立渠道。對於家庭，可以提前約定秘密詞，而在商業中——預見回撥到已知號碼或第二名員工以確認財務交易。