Technologia deepfake – czym jest, jak ją rozpoznać i jakie stwarza zagrożenia?

Deepfake to zaawansowana technologia sztucznej inteligencji, która pozwala tworzyć realistyczne, lecz całkowicie fałszywe treści audio i wideo, podważając zaufanie do informacji w sieci.

W 2025 roku świat mierzy się z bezprecedensowym wzrostem ataków wykorzystujących deepfake’i – liczba oszustw wzrosła o 500 procent rok do roku, generując straty sięgające milionów dolarów już w pierwszym kwartale.

Fundamenty techniczne i mechanizm działania deepfake

Deepfake opiera się na algorytmach uczenia maszynowego, które analizują ogromne zbiory danych (np. tysiące zdjęć lub nagrań danej osoby), aby precyzyjnie odwzorować jej cechy wizualne i głos. Kluczowym elementem są generatywne sieci przeciwstawne (GAN) – para modeli: generator wytwarzający fałszywe treści oraz dyskryminator oceniający ich wiarygodność. Ich rywalizacja prowadzi do iteracyjnego doskonalenia i hiperrealistycznych efektów.

Oto uproszczony przebieg tworzenia deepfake’a:

• Zbieranie danych – przygotowanie dużego zbioru zdjęć i nagrań docelowej osoby, często z różnych kątów, w różnym oświetleniu;
• Trenowanie modeli – nauka wzorców twarzy i/lub głosu, aż do uzyskania spójności rysów, mimiki i barwy;
• Generowanie i kompozycja – tworzenie nowych klatek wideo lub próbek audio i łączenie ich z materiałem źródłowym;
• Dopasowanie detali – synchronizacja ust (lip-sync), korekcja oświetlenia, tekstur skóry i mikroekspresji;
• Postprodukcja i dystrybucja – odszumianie, kompresja i publikacja w kanałach zwiększających wiarygodność fałszywki.

Tanie, dostępne narzędzia – m.in. DeepFaceLab i FakeApp – obniżają próg wejścia, umożliwiając tworzenie przekonujących fałszywek bez głębokiej wiedzy specjalistycznej.

Historia ewolucji i rozwój technologii deepfake

Choć termin „deepfake” spopularyzowano w 2017 roku, to dopiero wzrost mocy obliczeniowej i postępy w ML/AI sprawiły, że współczesne fałszywki stały się hiperrealistyczne. Kluczowe kamienie milowe to:

• 2017 – pierwsze głośne publikacje z wizerunkami celebrytek oraz demonstracja deepfake’a z Barackiem Obamą (University of Washington);
• 2018 – Jordan Peele prezentuje głośny deepfake z Obamą (Adobe After Effects + FakeApp); NVIDIA udostępnia StyleGAN, pozwalający generować w pełni fikcyjne twarze;
• 2019 – fala virali (m.in. manipulacja nagraniem Nancy Pelosi), wideo z Markiem Zuckerbergiem od Canny AI; według Deeptrace liczba filmów deepfake rośnie z 7 964 do 14 678 w 10 miesięcy.

Typy i zastosowania deepfake’ów

Najpopularniejsze formy deepfake’ów i ich zastosowania to:

• Odtwarzanie mimiki – przenoszenie ruchu ust i oczu na twarz ze zdjęcia lub innego nagrania, wykorzystywane m.in. w reklamie i filmie;
• Podmiana twarzy – zastępowanie twarzy w nagraniu inną przy zachowaniu oryginalnego ciała, np. praca z dublerem;
• Łączenie twarzy – synteza nowej twarzy z kilku źródeł, np. „przewidywanie” wyglądu hipotetycznego dziecka;
• Modyfikacja atrybutów – zmiany koloru oczu, kształtu nosa, ust czy włosów w celach kreatywnych lub wizerunkowych;
• Syntetyczne osoby – tworzenie realistycznych, lecz nieistniejących ludzi w całości generowanych przez AI;
• Modulacja głosu – klonowanie barwy i intonacji danej osoby, by nagrać dowolną treść jej „głosem”;
• Lip-sync – automatyczne dopasowanie ruchu ust do nowej ścieżki audio w celu podniesienia wiarygodności nagrania.

Odkrywanie i rozpoznawanie deepfake’ów

Mimo stale rosnącej jakości, deepfake’i wciąż zdradzają się subtelnymi nieścisłościami – ich wykrycie wymaga czujności i znajomości typowych artefaktów. Zwracaj uwagę na poniższe symptomy manipulacji:

• niedopasowanie ruchu ust do treści (lip-sync),
• rozmycia i artefakty w okolicy ust, zębów oraz na granicach twarzy,
• subtelne deformacje rysów przy ruchu i częściowym zasłonięciu twarzy,
• niepasujące oświetlenie i nietypowe cienie,
• nienaturalne lub brak mrugania,
• „plastikowa” gładkość skóry i nienaturalna tekstura,
• poszarpane, niefizyczne ruchy głowy i szyi,
• sztywne krawędzie włosów i odcięcia od tła.

Analiza techniczna obejmuje ocenę cieni i świateł (kąty, spójność), zmian geometrii twarzy w czasie oraz porównanie z innymi nagraniami danej osoby (wygląd, sposób mówienia, gesty). Jako ostatnia linia obrony warto skorzystać z narzędzi detekcji online, pamiętając, że nie są nieomylne.

Zagrożenia finansowe i oszustwa ekonomiczne

Jednym z najgroźniejszych scenariuszy jest oszustwo na prezesa (Business Email Compromise, BEC 2.0) – zamiast e-maila przestępcy używają sklonowanego głosu, by wymusić pilny przelew. W 2024 roku w firmie Arup deepfake wizerunku i głosu kierownictwa pomógł autoryzować przelew na 25 milionów dolarów. W innym przypadku pracownik w Hongkongu przelał niemal 20 milionów funtów osobom podszywającym się pod kadrę zarządczą.

Szantaż i niszczenie reputacji to kolejny wektor – fałszywe nagranie, w którym CEO „przyznaje się” do nadużyć, może natychmiast uderzyć w kurs i renomę spółki. W I kwartale 2025 roku odnotowano o 19 procent więcej incydentów deepfake niż w całym 2024 roku, a firmy straciły ponad 200 milionów dolarów.

Vishing wspierany deepfake’ami wzrósł o ponad 1600 procent w I kwartale 2025 roku względem końca 2024, a najnowsze analizy zagrożeń wskazują na wzrost o 680 procent w ostatnich 12 miesiącach. Klonowanie głosu z kilku minut nagrania (podcast, webinar, prezentacja) bywa tak przekonujące, że myli nawet doświadczonych pracowników. Systemy biometrii głosowej również mogą zostać obejście, co otwiera drogę do kradzieży danych i dostępu do systemów firmowych.

Zagrożenia dla demokracji, bezpieczeństwa publicznego i zdrowia psychicznego

Deepfake’i to jedne z największych zagrożeń dla demokracji – zniekształcają debatę publiczną, podważają zaufanie do instytucji i wpływają na procesy wyborcze. Fałszywe wypowiedzi polityków szybko viralizują się w mediach społecznościowych. W marcu 2022 roku pojawił się deepfake przypominający Wołodymyra Zełenskiego, wzywający żołnierzy Ukrainy do kapitulacji.

Ryzyka dla bezpieczeństwa są strukturalne: dezinformacja, propaganda, polaryzacja społeczna i potencjalne niepokoje wewnętrzne. Szczególne zagrożenie stanowią operacje obcych służb wykorzystujące deepfake’i do wpływania na wyniki wyborów i nastroje społeczne.

Skutki indywidualne bywają dramatyczne. Nieautoryzowana pornografia deepfake prowadzi do depresji, PTSD i traum seksualnych. Na początku 2024 roku w sieci krążyły spreparowane rozbierane zdjęcia Taylor Swift, uwidaczniając skalę zjawiska. Trwała obecność materiałów w internecie i „seksualny wstyd” potęgują cierpienie ofiar. Badania wskazują, że ludzie potrafią nie wykryć średnio 11 na 100 deepfake’ów, a w trudnych warunkach nawet 43 na 100 pozostaje nierozpoznanych.

Grupy zagrożeń – aktorzy i metody ataku

Najaktywniejsze grupy łączą deepfake audio/wideo z phishingiem i innymi wektorami, tworząc skoordynowane kampanie:

• UNC6040 – działająca w Europie Wschodniej, w lutym wdarła się do kanadyjskiej firmy ubezpieczeniowej, klonując głos CFO; wykradziono wrażliwe dane i niemal 12 mln dolarów;
• BlackBasta – operacja ransomware w języku rosyjskim, łącząca vishing z phishingiem w celu szybkiej eskalacji uprawnień;
• Cactus – grupa ransomware wykorzystująca deepfake’owe wezwania do autoryzacji; marcowy atak sparaliżował dostawy w brytyjskiej firmie logistycznej;
• The Com – syndykat aktywny w Australii, Ameryce Północnej i Azji Południowo-Wschodniej; łączy podszywanie się pod głos ze smishingiem i phishingiem, omijając zabezpieczenia bankowe;
• Lazarus Group – operacje wspierane przez państwo; deepfake’owy vishing do kradzieży danych z firm infrastrukturalnych w Korei Południowej;
• SilverPhantom – latynoamerykańska grupa, po oszustwach matrymonialnych w 2024 r. przestawiła się na fraudy zakupowe B2B, przekierowując płatności syntetycznymi głosami.

Regulacyjne odpowiedzi i ramy prawne

Państwa i organizacje wzmacniają ramy prawne wobec ryzyka deepfake’ów. W Polsce prezes UODO wskazuje na luki regulacyjne i potrzebę sprawnych procedur usuwania szkodliwych materiałów oraz ochrony ofiar. Poniżej zestawienie najważniejszych regulacji:

Jurysdykcja	Akt/stan prawny	Kluczowe założenia	Sankcje/uwagi
Unia Europejska	AI Act (od 1.08.2024)	Ramowe podejście oparte na ryzyku; zakaz systemów o niedopuszczalnym ryzyku; obowiązki transparentności (m.in. deepfake’i polityczne, chatboty udające ludzi)	Wysokie kary administracyjne za naruszenia; obowiązki informacyjne i zgodności
Dania	Nowelizacja prawa autorskiego (propozycja)	Zakaz publicznego publikowania realistycznych imitacji cech osoby bez zgody; ochrona cyfrowych imitacji występów artystycznych	Zrównanie z nieautoryzowanym odtworzeniem występu; rozszerzone roszczenia
Francja	Kodeks karny	Penalizacja tworzenia i propagowania pornografii deepfake	Do 5 lat pozbawienia wolności
Polska	Kodeks cywilny i karny	Ochrona dóbr osobistych; art. 286 §1 (oszustwo), 190a §2 (kradzież tożsamości), 270 (fałszerstwo dokumentu), 287 (oszustwo komputerowe)	Brak szybkich procedur pełnego usuwania nielegalnych treści; skuteczność ograniczona

Narzędzia i technologie wykrywania deepfake’ów

Na rynku dostępne są m.in. specjalistyczne skanery i analizatory audio/wideo:

Narzędzie	Zakres	Co oferuje
Sensity AI	Wideo/obraz	Zaawansowane wykrywanie manipulacji, raporty ryzyka
Deepware Scanner	Twarz/wideo	Analiza artefaktów i nienaturalnych wzorców twarzy
Microsoft Video Authenticator	Wideo	Ocena prawdopodobieństwa modyfikacji klatka po klatce
Reality Defender	Audio i wideo	Wielomodalna detekcja treści syntetycznych
Sentinel	Multimodalne	Algorytmy identyfikacji deepfake’ów w czasie zbliżonym do rzeczywistego

Poza gotowymi narzędziami, skuteczne są także podejścia techniczne i standardy poświadczające autentyczność:

• MesoNet – sieć analizująca tekstury skóry i przejścia między fragmentami realnymi a generowanymi;
• Biometria głosowa – analiza widma, intonacji i cech mówcy trenowana na dużych zbiorach (np. Google AudioSet, Facebook RVAudio);
• Blockchain i C2PA – trwałe podpisy i hasze plików, metadane o autorze, narzędziu AI i historii edycji (np. Truepic), ułatwiające weryfikację pochodzenia.

Najsłabszym ogniwem pozostaje wyścig zbrojeń – detektory wymagają stałych aktualizacji, a subtelne manipulacje (mimika, intonacja) są trudne do uchwycenia. Dodatkowo brakuje dużych, zróżnicowanych zbiorów treningowych, a atakujący celowo utrudniają detekcję (szum, kompresja).

Strategie obrony i zaawansowane procedury weryfikacji

Podstawą ochrony jest obowiązkowa weryfikacja poza kanałem (out-of-band) dla każdej wrażliwej lub nietypowej prośby – potwierdzaj innym, zaufanym kanałem niż ten, którym nadeszła dyspozycja. Prosta, konsekwentna procedura udaremnia większość ataków, bo przestępcy rzadko kontrolują wiele kanałów jednocześnie.

Najważniejsze praktyki organizacyjne warto zorganizować w krótki zestaw zasad:

• Weryfikacja poza kanałem – obowiązkowe potwierdzenie dyspozycji przelewu, zmiany rachunku czy udostępnienia danych przez alternatywny kanał;
• Wieloosobowa autoryzacja – transakcje powyżej progu wymagają co najmniej dwóch niezależnych zatwierdzeń;
• Symulacje socjotechniczne – kontrolowane scenariusze vishingowe (z klonowaniem głosu) testujące procedury i czujność zespołów;
• Edukacja ciągła – regularne szkolenia z rozpoznawania artefaktów deepfake i higieny komunikacyjnej;
• Polityki i dzienniki zmian – jasne instrukcje autoryzacji, listy kontrolne i rejestrowanie decyzji przyspieszające audyt;
• Ostrożność wobec biometrii głosowej – dodatkowe czynniki (hasło jednorazowe, kanał pisemny) przy weryfikacji głosem.

Jak przeprowadzić szybką weryfikację poza kanałem:

1. Zadzwoń na zweryfikowany, znany numer z książki adresowej lub intranetu (nie oddzwaniaj na numer z e-maila/wiadomości).
2. Poproś o potwierdzenie szczegółów dyspozycji (kwoty, terminu, numeru rachunku) i uzasadnienia.
3. Zweryfikuj spójność z polityką firmy (progi, wymagane zgody) i zachowaj ślad audytowy.

Wnioski i rekomendacje na przyszłość

Deepfake to realne, szybko rosnące zagrożenie dla cyberbezpieczeństwa, demokracji, finansów i zdrowia psychicznego – intensyfikacja ataków w 2025 roku pokazuje, że problem narasta. Technologia umożliwia hiperrealistyczne fałszerstwa, wspiera dezinformację, szantaż i oszustwa finansowe.

Potrzebne jest podejście całościowe: edukacja i świadomość społeczna, wsparcie technologiczne i jasne regulacje, a także etyka i odpowiedzialność twórców narzędzi, platform i użytkowników. Państwa powinny chronić prywatność, wizerunek, procesy demokratyczne i bezpieczeństwo publiczne. Firmy – inwestować w detekcję, wielowarstwową weryfikację i szkolenia. Użytkownicy – rozwijać krytyczną analizę treści i korzystać z narzędzi weryfikacyjnych.

Przyszłość wymaga proaktywności: standaryzacji certyfikacji autentyczności treści (np. C2PA), rozwoju detekcji AI i rozwiązań blockchain oraz międzynarodowej współpracy przeciw cyberprzestępczości wykorzystującej deepfake. To, czy technologia będzie wspierać społeczeństwo, czy potęgować lęki i polaryzację, zależy od odpowiedzialności wszystkich interesariuszy – od deweloperów AI, przez platformy, po nas samych.