PACTA CYBER LAB · VIGIFRAUDE
Fraudes par intelligence artificielle, voix clonées et deepfakes
La voix ou l’image d’un interlocuteur ne suffisent plus à authentifier une instruction. Les validations indépendantes deviennent prioritaires.
Ce que l’IA change dans la fraude
Les systèmes génératifs facilitent la rédaction de messages personnalisés, la création de faux profils et la production de voix ou d’images synthétiques. Ils n’inventent pas tous les mécanismes d’escroquerie, mais peuvent en augmenter la crédibilité ou la rapidité.
Un message audio attribué à un dirigeant, une vidéo demandant un virement ou une photographie d’identité doivent donc être traités comme des éléments à vérifier, non comme des preuves suffisantes.
Vérifier par un second canal
Lorsqu’une instruction inhabituelle engage de l’argent, des données sensibles ou un changement d’accès, appliquez une procédure de rappel sur un numéro préexistant et un second contrôle humain. Une question secrète improvisée ne constitue pas une protection universelle.
- Définir les opérations qui exigent une double validation.
- Éviter de considérer la vidéo ou la voix comme un facteur d’authentification autonome.
- Protéger les contenus internes servant à imiter les collaborateurs.
- Conserver les fichiers et leur provenance pour une analyse technique ultérieure.
Analyse technique : possibilités et limites
Des outils peuvent examiner les métadonnées ou détecter certaines incohérences, mais aucun détecteur automatique ne permet de prouver systématiquement qu’un contenu est authentique ou synthétique. La provenance, le contexte et les recoupements restent déterminants.
L’IA également au service de la prévention
La programmation et l’automatisation peuvent contribuer au tri d’alertes, à la documentation et à des vérifications répétitives, sous réserve de protéger les informations traitées et de maintenir une supervision humaine.