Hoe accountants deepfake informatie te slim af zijn

Ook accountantskantoren lopen steeds meer risico’s om misleid te worden door deepfake informatie. Die kan leiden tot frauduleuze financiële transacties met behulp van gemanipuleerde documenten. Met als gevolg financiële verliezen, juridische geschillen en sancties van de toezichthouder. Via deepfake kunnen handtekeningen worden vervalst en officiële communicatie gemanipuleerd.

Maar er zijn manieren om deze vorm van fraude te ontmaskeren. De sleutel ligt in het identificeren van de duidelijke tekenen van gemanipuleerde communicatie en het ontwikkelen van robuuste systemen om potentieel deepfake-gebruik te voorkomen.

Bij informatie via audio en video is het belangrijk om inconsistente gezichtsbewegingen te herkenne: onnatuurlijke knipperen van de ogen en bewegen van de lippen, die niet overeenkomen met spraakpatronen. Let ook op belichting: deepfake-technologie heeft moeite met het nabootsen van natuurlijke belichting en schaduwen op een gezicht, waardoor inconsistenties in een video kunnen voorkomen.

Let ook op onnatuurlijke huidtinten of texturen. Deepfakes hebben vaak kunstmatig ogende huidtexturen of -kleuren, met name rond de ogen of mond.
Bij audio is het belangrijk om een enigszins afwijkende stem van die van de echte persoon te kunnen herkennen. Let op de beweging van de lippen bij de spraak, die vaak niet overeenkomen. Vreemde pauzes in de spraak duiden ook op een deepfake.

Een van de gemakkelijkste manieren om een ​​deepfake te detecteren, is door de authenticiteit van financiële documenten, e-mails en communicatie te controleren. In de accountancy zou dat bijna vanzelfsprekend moeten zijn. Daarnaast zijn er tools voor elektronische handtekeningverificatie om de authenticiteit te bevestigen.

Elk document heeft metadata die registreert wie het heeft gemaakt, bewerkt of geopend. Vergelijk deze gegevens met elkaar om inconsistenties te voorkomen.
Controleer de versiegeschiedenis van documenten (documentbewerkingen en -goedkeuringen). Gemanipuleerde documenten hebben vaak geen transparante versiegeschiedenis.

Om de groeiende dreiging van deepfakes tegen te gaan, zijn er nu verschillende AI-gebaseerde tools en software beschikbaar die gemanipuleerde media kunnen detecteren. Deze tools gebruiken machine learning om patronen en inconsistenties in video- en audiobestanden te identificeren. Bijvoorbeeld Deepware Scanner, Amber Video of
Microsoft Video Authenticator.

Het beschermen van gevoelige financiële gegevens en communicatie kan worden voorkomen via end-to-end encryptie. Versleutel communicatie, of het nu via e-mail of videoconferenties is, bijvoorbeeld via multi-factor authenticatie (MFA). Wees verder voorzichtig in de communicatie met externe stakeholders en klanten. Verifieer externe verzoeken voor financiële overschrijvingen. Overweeg het gebruik van videoverificatie voor gevoelige transacties.