Количество дипфейков в Рунете продолжает быстро расти. По данным АНО «Диалог Регионы», в 2025 году число уникальных поддельных фото и видео увеличилось в 7,5 раза и достигло 627 материалов. Только за первый квартал 2026 года специалисты выявили более 140 новых дипфейков. На фоне роста угроз разработчики систем защиты начинают решать новую задачу — не просто обнаруживать подделки, а определять, каким способом они были созданы.
Дипфейками называют фото, видео или аудиозаписи, созданные или измененные с помощью нейросетей так, что человек на них выглядит или говорит то, чего в реальности не было. Первые технологии массово появились в конце 2010-х годов и поначалу использовались в основном для развлечений, однако затем стали инструментом мошенников и политических манипуляций. Среди самых известных случаев — история из Гонконга, где сотрудник международной компании после видеоконференции с дипфейками коллег и руководства перевел мошенникам около $25 млн. В последние годы эксперты все чаще называют дипфейки одной из самых быстрорастущих угроз в сфере кибербезопасности и цифрового мошенничества.
Одним из участников борьбы с этим явлением стала российская компания VisionLabs, которая обновила свой детектор дипфейков. Система научилась классифицировать поддельный контент по способу создания и типу манипуляции.
Если раньше подобные сервисы отвечали только на вопрос «настоящее это видео или нет», то теперь они пытаются установить и происхождение подделки. Например, определить, была ли использована замена лица, перенос мимики или синхронизация движений губ с чужой речью.
Это помогает выявлять новые схемы мошенничества и корректировать защитные механизмы. Так, если злоумышленники массово переходят от простой замены лица к более сложным технологиям синхронизации речи и мимики, банкам, сервисам удаленной идентификации и платформам видеосвязи приходится обновлять алгоритмы проверки пользователей и сотрудников.
Рынок технологий для выявления дипфейков развивается практически одновременно с инструментами их создания. В России решения для обнаружения синтетического контента и защиты от мошенничества на основе ИИ развивают сразу несколько компаний, работающих в сферах биометрии, компьютерного зрения и цифровой идентификации (MTS AI — решения для антифрода и биометрии; Smart Engines — проверка документов и защита от подделок; «Сбер AI» — исследования в области выявления синтетического контента и другие). Такие технологии уже используются в банках, сервисах удаленного обслуживания клиентов и системах проверки документов, где риск подмены личности особенно высок.
Читайте также
Аналогичная тенденция наблюдается и за рубежом. Крупные технологические компании и специализированные стартапы инвестируют в инструменты проверки подлинности фото, видео и аудио, а также в системы маркировки контента, созданного искусственным интеллектом. Такие инструменты есть у Microsoft Content Credentials, Reality Defender, Hive AI. По мере распространения генеративных моделей разработчики все чаще переходят от простого выявления подделок к более сложному анализу их происхождения и способов создания, что позволяет быстрее адаптироваться к новым видам мошенничества и информационных атак.
Что это значит для бизнеса
Для бизнеса проблема дипфейков постепенно выходит за рамки информационной безопасности. Банки, телеком-операторы и сервисы удаленной идентификации уже используют такие технологии для защиты от мошенничества, а распространение генеративного ИИ повышает риск появления поддельных видеозвонков, документов и обращений от имени сотрудников или руководителей компаний. На практике это означает, что доверять только голосу в мессенджере или лицу на экране становится все опаснее. По мере развития генеративного ИИ компаниям придется выстраивать дополнительные процедуры проверки личности и согласования операций, даже если запрос поступает якобы от знакомого сотрудника или топ-менеджера.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.