Ungarisches Bankkonto im allerersten Voice-Deepfake-Betrug
Dies ist das erste Mal, dass durch künstliche Intelligenz generierter Sprach-Deepfake in einem Betrugsversuch gegen den CEO eines Unternehmens verwendet wurde, der glaubte, was es sagte, und 220,000 € überwies.
Der CEO eines ungenannten britischen Energieunternehmens glaubte, mit seinem Chef, dem Vorstandsvorsitzenden der deutschen Muttergesellschaft des Unternehmens, zu telefonieren. Also folgte er den Anweisungen ohne eine Frage und überwies sofort 220,000 € (ca. 243,000 $)
auf das Bankkonto eines ungarischen Lieferanten.
Die Stimme deepfake kannte sogar den dezenten deutschen Akzent in der Stimme des Chefs und trug die „Melodie“ des Mannes. Die Geschichte wurde dem Wall Street Journal von Rüdiger Kirsch von Euler Hermes Group SA, der Versicherungsgesellschaft des Unternehmens, mitgeteilt. Forbes berichtet.
Der Betrug ist noch nicht identifiziert. Sie riefen das Unternehmen dreimal an: erstens, um die Überweisung einzuleiten, zweitens, um fälschlicherweise zu behaupten, es sei erstattet worden, und ein drittes Mal, um eine Folgezahlung zu verlangen. Für den CEO war es erst der dritte, bei dem er misstrauisch wurde, als er bemerkte, dass der Anruf von einer österreichischen Telefonnummer kam.
Deshalb schickte er keine zweite Zahlung, sondern überwies die erste bereits auf das ungarische Bankkonto, von wo aus sie sofort war
nach Mexiko entfernt und dann auf Bankkonten an anderen Orten verteilt.
Laut Forbes, ist dies der erste bekannte Fall, in dem eine KI-Sprachnachahmung für Betrug verwendet wird – obwohl es natürlich möglich ist, dass andere solche Fälle aufgetreten sind. Und das alles passierte mindestens zwei Monate, bevor Forscher von Dessa, einem KI-Unternehmen mit Sitz in Toronto, eine Simulation der Stimme des beliebten Podcasters und Komikers Joe Rogan produzierten.
Da noch keine Verdächtigen identifiziert wurden, ist wenig darüber bekannt, welche Software sie verwendet haben oder wie sie die Sprachdaten gesammelt haben, die zum Spoofing der deutschen Exekutive erforderlich sind. Die ganze Ausgabe zeigt jedoch deutlich, wie maschinelles Lernen in den falschen Händen als Waffe eingesetzt werden kann.
Quelle: forbes.com
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