Deep-Fake CAPTCHA：缓解下一代社会工程攻击

本文提出了 DF-CAPTCHA，这是一种针对语音和视频通话中实时深度伪造冒充的主动防御机制。DF-CAPTCHA 不再被动地寻找伪造痕迹，而是要求通话者完成简单的挑战—响应任务：这些任务对人类而言很容易，但当前的实时深度伪造系统却难以生成令人信服的结果。该框架依据四项标准验证响应：真实感、身份一致性、任务完成情况和响应时间。我们通过用户研究以及使用实时深度伪造模型开展的实验，在音频和视频两种模态下评估了该方法。结果表明，人们通常难以区分实时深度伪造内容与真实媒体，而 DF-CAPTCHA 相较于被动方法显著提升了检测性能，在两种模态下均达到了较高的准确率。这些发现表明，基于主动挑战的验证是一种切实可行且稳健的防御手段，能够抵御基于实时深度伪造的下一代社会工程攻击。