Blog
Verifikasi Identitas

Ketika Kejahatan Memenuhi Kode: Bagaimana Deepfake Mendefinisikan Ulang Risiko Penipuan

Dari video hiper-realistis hingga peniruan suara, deepfake sekarang digunakan untuk melewati proses verifikasi akun. Lihat bagaimana serangan bekerja, dan bagaimana menghentikannya.

Sindikat penipuan menjadi global — dan menjadi teknologi tinggi.

Apa yang dulunya merupakan hiruk-pikuk tingkat jalanan sekarang menjadi operasi miliaran dolar yang didukung oleh dompet kripto AI generatif dan anonim. Ketika pemerintah di seluruh Asia Timur dan Tenggara menindak keras jaringan penipuan lokal, kelompok-kelompok kriminal ini tidak mundur — mereka menciptakan kembali.

Menurut laporan* dari Kantor PBB tentang Narkoba dan Kejahatan, kejahatan terorganisir berkembang menjadi industri teknologi global, dengan pusat-pusat penipuan yang mengindustrialisasi metode mereka dan mencuci miliaran di seluruh perbatasan. Dark web, pemalsuan bertenaga AI, dan perbankan bawah tanah semuanya telah menjadi alat dalam ekonomi kejahatan digital baru ini.

Dan salah satu alat paling berbahaya dari semuanya? Deepfake.

Bagaimana Penipu Menipu Sistem Verifikasi

Deepfake — kependekan dari “deep learning + fake” — bukan hanya generator meme viral lagi, tetapi senjata utama dalam pedoman penipu. Didukung oleh kecerdasan buatan, deepfakes dapat mengubah hanya beberapa foto menjadi video seperti aslinya — lengkap dengan kedipan alami, kemiringan kepala, dan bahkan ekspresi mikro. Apa yang dulu mengambil studio efek visual sekarang dapat dilakukan di laptop. Itu bisa menjadi berita buruk bagi siapa saja yang hanya mengandalkan pengenalan wajah 2D.

Alat Deepfake: Apa yang Ada Di Luar Sana?

Dari kode sumber terbuka hingga aplikasi plug-and-play, penipu saat ini memiliki kotak peralatan lengkap. Berikut rinciannya:

Ikhtisar alat deepfake populer: fitur utama, kelebihan, dan keterbatasan.

Bagaimana Deepfake Dibuat untuk Melewati Verifikasi Biometrik

Setelah dilengkapi dengan alat yang tepat, penyerang mengatur rencana mereka. Berikut adalah tampilan langkah demi langkah tentang bagaimana video sintetis dibuat untuk melewati sistem otentikasi wajah:

  1. Pengumpulan Data Penipu mengidentifikasi target dan menggunakan taktik phishing atau rekayasa sosial untuk mendapatkan data biometrik mereka - seperti foto, video, atau sampel suara.
  2. Pemodelan Dinamis Menggunakan data yang dipanen, penyerang membangun model yang mereplikasi fitur wajah dan gerakan target.
  3. Rendering Video — Dengan model itu, mereka membuat animasi realistis, sering ditingkatkan dengan efek pencahayaan khusus (seperti overlay RGB), untuk meniru laju kedipan alami dan gerakan kepala — secara efektif menghindari deteksi keaktifan 2D.
  4. Eksekusi Serangan Video palsu kemudian disuntikkan ke dalam panggilan video atau diunggah ke dalam sistem verifikasi biometrik. Mengeksploitasi kelemahan seperti deteksi kedipan berbasis bingkai, sistem tertipu — dan penyerang dianggap sebagai pengguna nyata.

Membuat Video Sintetis Menggunakan Alat Deepfake: Gambaran Langkah-demi-Langkah

Respon Perusahaan terhadap Ancaman Deepfake

Ketika serangan deepfake semakin canggih, sangat penting bagi perusahaan untuk bergerak melampaui pemeriksaan KYC tradisional. Organisasi terkemuka sekarang mengadopsi pertahanan cerdas dan berlapis-lapis untuk mengidentifikasi manipulasi lebih awal dan merespons lebih cepat.

Memperkuat Perlindungan Akun

Dengan memantau perilaku login, pola perangkat, dan anomali akses, perusahaan dapat mendeteksi ancaman seperti trojan akses jarak jauh (RAT) atau pengisian kredenSIAL sebelum verifikasi identitas dimulai.

Meningkatkan Pertahanan Biometrik dengan AI

Sistem biometrik modern memanfaatkan AI untuk mendeteksi inkonsistensi halus dalam dinamika wajah, jauh melampaui kedipan dasar atau deteksi gerakan untuk menemukan upaya deepfake.

Mengintegrasikan Kecerdasan Perangkat

Sinyal titik akhir — seperti penggunaan emulator, sering reset, atau ketidakcocokan perangkat keras — semakin banyak digunakan untuk mengungkap perangkat palsu dan menghentikan penipuan pada sumbernya.

Pemodelan Perilaku dalam Konteks

Video sintetis dapat meniru penampilan, tetapi bukan perilaku nyata. Dengan menggabungkan garis dasar perilaku dengan intelijen eksternal, organisasi dapat membangun profil risiko dinamis dan menandai aktivitas yang mencurigakan secara real time.

Pelajari lebih lanjut tentang cara kerja penipuan berkemampuan deepfake, dan cara tetap unggul di video terbaru kami Dari Deepfake hingga Pinjaman Palsu: Wajah Baru Penipuan Pinjaman.

Referensi

Kantor PBB tentang Narkoba dan Kejahatan. (2025). Titik balik: Implikasi global dari pusat penipuan, perbankan bawah tanah, dan pasar online terlarang di Asia Tenggara. https://www.unodc.org/roseap/uploads/documents/Publications/2025/Inflection_Point_2025.pdf

Daftar isi