眼見不一定為憑！Deepfake 技術挑戰資訊信任 品牌如何抵禦 AI 偽冒？

目次

 一、AI 如何加速詐騙的發生？

 二、AI 偽冒型態有哪些？

 三、掌握「7步偽冒辨識法」，輕鬆建立偽冒防線

 四、如何利用 AI 抵禦 AI 詐騙？

大數據(股)公司技術長孟令三出席 AI EXPO Taiwan 2026 以「防偽，就是守住信任：如何用AI守護品牌形象」為題分享指出，在生成式 AI 與 Deepfake 快速發展下，真假界線正加速模糊，僅有極少數人能準確辨識偽造內容。超過九成詐騙皆涉及身份偽冒，詐騙不再只是單一手法，而是一套透過「偽冒身份、建立信任、實施詐騙」的完整運作機制。

根據 Google DeepMind 旗下公司 Jigsaw 於 2024 年發佈的「Generative AI Misuse: A Taxonomy」報告，在超過 200 個真實案例中，「冒充他人（Impersonation）」高居所有生成式 AI 濫用形式的第一名，比例達 23%，遠超規模化偽造、社交操弄或盜用肖像。當偽冒成為詐騙的起手式，如何守住「誰是真的」這道防線，將是決定企業資產與品牌名譽能否存續的關鍵。

Sift 發布的 2025 年第二季報告揭露，GenAI 驅動的詐騙年增率高達 456%，其獲利能力是傳統詐騙的 4.5 倍。TransUnion 更於2025 年發布的全球詐欺趨勢（Global Fraud Trends）中表示，全球企業平均因詐騙損失的年營收達 7.7%，相較前一年增加 46%；在接受調查的 1200 間企業中，詐騙損失總金額高達 5,340 億美金。

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若從平台端下手，在詐騙訊息傳遞的源頭就阻攔是否可以根除網路詐騙呢？答案肯定是無法。

根據台灣數位發展部提供的資料，台灣網路詐騙通報量前 5 名的平台佔據整體通報量的 98%，包括 Facebook、Threads、Instagram、Meta Ads 以及 Messenger，而這五個正好皆為 Meta 旗下平台。然而 2025 年 1 月，Meta 董事長兼執行長 Mark Zuckerberg 宣布終止事實查核計劃，改由使用者「社群筆記」來取代，這也代表平台不再主動過濾假訊息。

根據路透社報導，Meta 在 2024 年預估有 10% 的年度收益（約為160億美元）來自涉嫌詐騙與違反平台標準的廣告，同時每天向用戶展示高達 150 億則高風險廣告。即使台灣數位發展部以打詐專法向 Meta 罰款將近新台幣 2,000萬元，對於龐大的收益而言，罰款僅是冰山一角，難以產生實質的震懾效果。

從名人個人到跨國企業，沒有人能倖免於偽冒的威脅

• 案例一、假黃仁勳直播詐騙，受害者橫跨各年齡層

  2025 年 3 月 NVIDIA GTC 期間，詐騙集團利用 Deepfake 製作「假黃仁勳」主持加密貨幣直播，不僅表情與嘴型近乎完美，該直播甚至在 YouTube 搜尋排名第一，吸引 9.5 萬人同時觀看，人數是官方直播的 5 倍。受害者橫跨研究生到 80 歲長者，單一受害金額從新台幣 1.7 萬到 420 萬不等。

• 冒充知名企業家，百億大亨慘賠 1.5 億元

  一位身家逾百億的 72 歲地產大亨，曾在餐敘中認識財訊董座謝金河，並與對方交換聯繫方式。2024 年初，詐騙集團以假冒的謝金河 Line 帳號主動聯繫，引導下載假投資 App 「海南國際」。期間 App 顯示帳面獲利，因此受害者深信不疑，多次匯款入金，直到發現無法出金時才驚覺受騙，損失金額高達新台幣 1.5 億元。「海南國際」總詐騙金額超過新台幣 23.8 億元，受害者逾 20 人。諷刺的是，謝金河本人向 Facebook 檢舉假廣告，平台僅回覆：「未違反社群守則」。

• 偽造高階主管面孔，跨國企業面臨新型威脅

  2024 年初，Arup 香港分公司的職員收到來自公司英國總部首席財務長的訊息，聲稱需要進行秘密交易，並邀請該公司數名財務人員進行多人視訊會議。由於會議中所有參與者皆露出與現實相同的面貌，因此該職員不疑有他，前後完成 15 筆轉帳到 5 個不同的帳戶的交易，總受騙金額高達 2500萬美元。

這三起案例揭示了一個殘酷現實：在 AI 深偽技術面前，無論職位高低或閱歷深淺，任何人都可能淪為受害者。當詐騙精準度進化到連視訊面談都能偽造時，僅憑直覺判斷真偽已顯得緩慢且力不從心。面對這種資訊信任危機，品牌與個人必須建立一套更嚴謹、可複製的系統化過濾架構，在數位互動的第一線築起防線。

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面對日益猖獗且難以辨識的 AI 偽冒，我們不能只是一味地感到恐慌，而是需要建立起一套標準化的自我防禦。無論是個人使用者或是品牌經營者，養成每次互動前花 30 秒進行「自我健檢」的習慣，就是最簡單也最有效的防線。

專精於人工智慧防偽冒科技的大數據(股)公司技術長 - 孟令三對此提出「七步偽冒辨識法」，透過以下七個關鍵步驟協助快速過濾風險：

• STEP 1｜檢查帳號建立時間：近期才剛建立的帳號，其冒名風險通常極高。

• STEP 2｜觀察粉絲數與互動率：若一個宣稱是官方或名人的帳號，粉絲數異常稀少或發文互動率極低，即需保持警覺。

• STEP 3｜評估發文頻率與品質：詐騙帳號常在短時間內大量發文，且內容通常較為粗糙或邏輯不通，或使用中國用字的「賬」號代替帳號、以視頻代替影片一詞等。

• STEP 4｜警惕早期資金要求：若入群後立即要求投資、轉帳或交付個資，這 100% 是詐騙行為。

• STEP 5｜辨識官方認證標章：確認是否有藍勾勾等認證。但要注意，現代技術下認證標章也有被偽造的可能。

• STEP 6｜網址細微比對：慎防以 .top、.xyz、.vip 等可疑結尾的網址，這些往往是釣魚網站的溫床。

• STEP 7｜官方管道交叉驗證：最保險的做法是直接透過品牌官網或撥打官方客服電話進行身分確認。

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對於企業而言，單純依靠人力審核網路詐騙資訊已顯得緩慢且不足。AI 是一把雙面刃，既然威脅端正在加速進化，防禦端也必須升級。要對抗精準的 AI 偽冒，核心在於建立一套「以 AI 對抗 AI」的主動防禦機制。

現代的資訊安全防禦已不再是被動的過濾，而是透過多層次分析框架來精準識別偽冒行為 ：

1. 多維度特徵鑑識：利用 AI 進行多層次的像素、語音及檔案鑑識，目前的 Deepfake 偵測準確率已可達到 99.98%。

2. NLP 語言模式辨識：透過大型語言模型（LLM）分析文字模式與社交工程話術，能有效辨識出拼寫變體等操弄行為。

3. 結構化數據克服 AI 幻覺：防禦端最先進的概念是引入「權威真相（Ground Truth）」 。將官方資料與可疑樣本進行比對推理，讓 AI 從模糊的主觀猜測轉變為證據明確的有據推理，確保每一個判定都有跡可循。

為了將這些 AI 防禦概念轉化為可實踐的保護，大數據(股)公司開發《KEYTECTOR 企業防偽冒服務》，將上述的偵測技術落地為自動化流程：

1. 自動化採集：全社群平台風險掃描，串接主流社群、論壇、搜尋引擎與官網等數位通路，24/7 自動巡邏，無死角守護品牌聲譽。

2. 核心模組判定：結合自然語言處理與圖像辨識，主動識別假帳號、仿冒網站、詐騙內容，偵測準確率高，反應零時差。

3. 即時通報與追蹤：全年無休預警通報與追蹤機制，即時通知異常行為，並提供風險來源分析、處理建議與後續追蹤，協助企業快速應對、有效止損。

「防偽不是成本，是品牌存續的基礎」。透過導入主動式的監測工具，企業才能在威脅進化的浪潮中，守住與使用者之間那份最珍貴的信任。

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