Les deepfakes sont des contenus audio ou vidéo manipulés par l’intelligence artificielle qui imitent la voix ou l’apparence d’une personne. Problème, ils évoluent très vite et ne sont désormais plus une simple curiosité technologique. Les deepfakes représentent aujourd’hui une menace réelle pour les entreprises. Utilisées à des fins de fraude, d’espionnage ou de manipulation de l’information, ils posent des nouveaux défis en matière de cybersécurité. Quelles sont les principales menaces et comment les entreprises peuvent-elles s’en prémunir ? Voici quelques éléments de réponses.

Les risques majeurs posés par les deepfakes

Escroqueries et fraudes à l’identité

L’une des utilisations les plus redoutables des deepfakes est la fraude par usurpation d’identité. Des cybercriminels peuvent recréer la voix d’un dirigeant pour donner des instructions frauduleuses à un employé. C’est l’arnaque au président. Ces deepfakes peuvent également produire des vidéos truquées afin d’obtenir des informations sensibles ou des transferts financiers.

• Exemple concret : En 2019, une entreprise britannique a perdu 220 000€ lorsqu’un employé a reçu un appel d’un faux PDG, dont la voix était imitée par une IA. Il a été convaincu de transférer des fonds à un faux fournisseur.

Déstabilisation et atteinte à la réputation

Les deepfakes permettent de fabriquer des vidéos mensongères impliquant des cadres dirigeants ou des employés d’une entreprise dans des situations compromettantes. Une telle manipulation peut provoquer des crises de communication, impacter la valeur d’une entreprise ou entacher durablement sa réputation.

Espionnage industriel et manipulation de l’information

Les deepfakes peuvent également servir à infiltrer des systèmes de communication interne. Un faux message vidéo d’un responsable IT demandant la mise à jour des systèmes critiques pourrait piéger des employés et ouvrir une brèche dans la sécurité informatique.

Comment les entreprises peuvent-elles se protéger ?

Sensibilisation et formation des employés

Il est important d’intégrer la menace des deepfakes dans les programmes de formation en cybersécurité. Les employés doivent apprendre à identifier les signes d’une manipulation vidéo ou audio et adopter une posture sceptique face aux sollicitations inhabituelles.

Vérification des sources et des demandes sensibles

Avant de répondre à une demande d’ordre financier ou confidentiel, il est recommandé de vérifier l’identité de l’expéditeur par un autre canal (appel direct, email officiel…).

Utilisation de solutions technologiques

Des outils spécifiques permettent aujourd’hui d’identifier les deepfakes. Certaines entreprises développent des systèmes d’analyse des pixels et de l’audio pour détecter les incohérences invisibles à l’œil humain.

Renforcement des protocoles de cybersécurité

L’authentification à plusieurs facteurs, l’encadrement strict des procédures de validation et l’utilisation de signatures électroniques peuvent limiter les risques de fraude.

En conclusion, les deepfakes ajoutent une dimension supplémentaire aux menaces en cybersécurité. Face à cette technologie en constante évolution, les entreprises doivent adapter leurs stratégies de protection, en combinant vigilance humaine et outils de détection avancés. La prévention, la formation et l’innovation technologique sont les meilleures armes pour contrer cette menace grandissante.

Le + : Cybersécurité et deepfake : Comment les détecter ?

Analyse des incohérences visuelles

• Détails du visage : Clignements des yeux anormaux, mouvements des lèvres mal synchronisés, expressions figées.
• Défauts d’éclairage : Ombres incohérentes, reflets artificiels, différence de luminosité entre le visage et l’arrière-plan.
• Problème de texture : Peau trop lisse, absence de pores, artefacts visuels à certains endroits du visage.

Vérification des anomalies audio

• Déphasage sonore : L’audio ne suit pas naturellement les mouvements des lèvres.
• Intonation et fluidité : Certaines voix deepfake peuvent manquer d’émotion ou sembler artificielles sur certaines syllabes.
• Arrière-plan sonore : Une voix générée peut ne pas inclure de bruit ambiant naturel.

Comparaison avec d’autres sources fiables

• Vérifier si d’autres sources officielles confirment l’information (médias, sites institutionnels).
• Comparer avec des vidéos authentiques de la même personne pour repérer des différences de timbre vocal ou de gestuelle.

Utilisation d’outils de détection IA

• Il existe des logiciels spécialisés qui analysent les anomalies dans les pixels, la fréquence audio et les modèles de mouvement.
• Certaines plateformes, comme celles développées par des chercheurs en cybersécurité, intègrent des algorithmes capables de détecter des manipulations.

Vérification du contexte de diffusion

• Un deepfake est souvent partagé sur des canaux douteux ou anonymes. Vérifier la source et la provenance de la vidéo.
• Rechercher des indices sur la date de publication et s’assurer qu’elles correspondent bien aux évènements mentionnés.