Các báo cáo phân tích về mối đe dọa deepfake mà mọi nhà lãnh đạo trong lĩnh vực nhận dạng và an ninh đều nên đọc

Các kỹ thuật deepfake và các cuộc tấn công chèn dữ liệu không còn là vấn đề trong tương lai mà các đội ngũ xác minh danh tính và an ninh mạng cần phải lên kế hoạch đối phó. Chúng hiện là phương thức tấn công chính nhắm vào công nghệ sinh trắc học khuôn mặt, và các tổ chức nghiên cứu độc lập hàng đầu trong lĩnh vực này đã đi đến những kết luận tương đồng về cách các tổ chức cần phải ứng phó.

Chúng tôi đã tổng hợp các báo cáo phân tích mà khi xem xét theo trình tự, sẽ vẽ nên một bức tranh toàn cảnh: mối đe dọa thực sự trông như thế nào, tốc độ gia tăng của nó ra sao, hiện nay nó đang tác động mạnh nhất đến các tổ chức ở đâu, và ai là những đơn vị được thị trường đánh giá là đi trước xu hướng.

Gartner: Các mối đe dọa về danh tính do deepfake gây ra – Giảm thiểu rủi ro trong quá trình xác minh danh tính và nhận dạng sinh trắc học khuôn mặt

Bước khởi đầu; khung tham chiếu. Các nhà phân tích của Gartner là Akif Khan, Nayara Sangiorgio và James Hoover đưa ra lập luận nhằm định hình lại hoàn toàn cách người mua nên đánh giá các nhà cung cấp: ngừng so sánh các giải pháp dựa trên những tuyên bố về “phát hiện deepfake”. Nghiên cứu này cho rằng đây là một phương pháp mang tính xác suất, chưa được tiêu chuẩn hóa và không có cách nào đáng tin cậy để xác minh các tuyên bố của nhà cung cấp hay so sánh các nhà cung cấp với nhau.

Thay vào đó, báo cáo cho rằng hệ thống phòng thủ thực sự phải bao gồm hai lớp cần thiết:

• Phát hiện các cuộc tấn công bằng hình thức trình chiếu, đã được kiểm nghiệm theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 hiện hành, đối với các vật thể được hiển thị trực tiếp trước camera như mặt nạ, ảnh in hoặc bản ghi lại màn hình.
• Phát hiện các cuộc tấn công kiểu chèn dữ liệu (injection), đã được kiểm thử theo tiêu chuẩn CEN/TS 18099 mới nhất, nhằm phát hiện các cuộc tấn công hoàn toàn bỏ qua camera và đưa các tệp phương tiện giả mạo trực tiếp vào luồng dữ liệu.

Báo cáo này cũng chỉ ra một điểm khác biệt mà người ta dễ bỏ qua trong các chiến dịch tiếp thị của nhà cung cấp: phát hiện tính sống động không phải là một danh mục riêng biệt so với phát hiện tấn công trình bày (PAD), mà là một trong những kỹ thuật mà thử nghiệm PAD bao gồm. Hãy tìm hiểu cách phát hiện tính sống động được tích hợp vào hệ thống phòng thủ tổng thể hoặc kiểm tra khả năng phát hiện tính sống động hiện tại của bạn tại đây.

Các tín hiệu theo ngữ cảnh như thông tin về thiết bị và vị trí cũng được nhấn mạnh, bởi không có bất kỳ biện pháp phòng thủ nào có thể ngăn chặn được mọi cuộc tấn công. Tìm hiểu thêm về hệ thống phòng thủ đa lớp và các tín hiệu theo ngữ cảnh tại đây.

Nhiệm vụ giờ đây chuyển sang việc phát hiện các cuộc tấn công qua trình bày và tiêm mã đã được kiểm thử độc lập nhằm lấp đầy lỗ hổng này. Báo cáo tiếp theo của chúng tôi sẽ đưa ra con số cụ thể về tốc độ chính xác mà lỗ hổng đó đang ngày càng mở rộng.

Đọc phần tóm tắt báo cáo của Gartner.

Bản tin cập nhật về Trí tuệ nhân tạo và Sinh trắc học của Goode: Báo cáo thị trường và Hướng dẫn cho người mua về công nghệ phát hiện các cuộc tấn công tiêm chích năm 2026

Báo cáo này cung cấp các số liệu cụ thể cho khung phân tích nêu trên. Goode Intelligence dự báo số lần cố gắng thực hiện các cuộc tấn công chèn mã sẽ tăng từ 122 triệu vào năm 2026 lên hơn 301 triệu vào năm 2028, dẫn đến số lần kiểm tra phát hiện các cuộc tấn công chèn mã tăng lên hơn 4 tỷ lần mỗi năm vào cuối giai đoạn này.

Nó cũng nêu rõ một sự khác biệt đáng lưu ý: phát hiện tấn công chèn dữ liệu, phát hiện tấn công trình bày và phát hiện deepfake có liên quan nhưng không thể thay thế lẫn nhau. Phát hiện tấn công trình bày tập trung vào những gì được hiển thị cho cảm biến. Phát hiện deepfake phân tích chính phương tiện truyền thông để tìm dấu hiệu của việc thao túng. Phát hiện tấn công chèn dữ liệu bảo vệ tính toàn vẹn của đường truyền giữa camera và hệ thống xử lý — đây chính là nơi kẻ tấn công sử dụng camera ảo hoặc trình mô phỏng thực sự hoạt động.

Báo cáo ghi nhận iProov là đơn vị tiên phong trong việc đối phó với mối đe dọa cụ thể này, đồng thời nhấn mạnh các cảnh báo về các cuộc tấn công chèn mã (injection attacks) đã xuất hiện từ năm 2020, rất lâu trước khi ngành công nghiệp nói chung coi đây là một loại hình riêng biệt. Báo cáo cũng trích dẫn chứng nhận Xác thực Khuôn mặt FIDO của iProov vào tháng 5 năm 2024 và đánh giá CEN/TS 18099 Cấp độ 4 (Cao) do Ingenium hoàn thành vào tháng 11 năm 2025, phù hợp với sự gia tăng mà báo cáo này dự báo. Để biết thêm về những nội dung mà tiêu chuẩn này thực sự kiểm tra, hãy xem phân tích chi tiết của chúng tôi về CEN/TS 18099.

Xem toàn văn báo cáo của Good Intelligence (PDF).

Gartner: Việc xác minh danh tính lực lượng lao động đòi hỏi những khả năng đặc thù

Xác minh danh tính từ trước đến nay luôn là một công cụ hướng đến khách hàng và dựa trên quy trình KYC. Báo cáo này, cũng do Khan, Sangiorgio và Hoover thực hiện, nêu rõ lý do tại sao tình hình đang thay đổi nhanh chóng: các cuộc tấn công nhằm vào bộ phận hỗ trợ CNTT do các nhóm như Scattered Spider thực hiện, có liên quan đến các vụ vi phạm an ninh tại các tổ chức như MGM và Marks & Spencer, cùng với mô hình đã được ghi nhận rõ ràng về việc các tổ chức vô tình tuyển dụng nhân viên CNTT đến từ các quốc gia bị trừng phạt thông qua việc sử dụng công nghệ deepfake trong các cuộc phỏng vấn từ xa.

Lập luận chính của báo cáo dành cho các nhà mua sắm là việc xác minh danh tính nhân viên không giống như việc xác minh danh tính khách hàng. Các biện pháp phòng thủ cốt lõi (phát hiện tấn công giả mạo và tấn công chèn dữ liệu) vẫn được áp dụng, nhưng các trường hợp sử dụng liên quan đến nhân viên đặt ra những yêu cầu mà phần lớn các nhà cung cấp tập trung vào khách hàng chưa được thiết kế để đáp ứng: tích hợp với hệ thống nhân sự, nền tảng hỗ trợ kỹ thuật CNTT và các công cụ quản lý quyền truy cập, cùng với việc đối chiếu tự động với hồ sơ nhân viên thay vì tra cứu thủ công. Chúng tôi đã đề cập cụ thểđến trường hợp KnowBe4 trong bài phân tích chi tiết của mình,và đây chính là kịch bản mà báo cáo này xoay quanh. Hãy tham khảo Bộ giải pháp dành cho lực lượng lao động (Workforce Solution Suite) của chúng tôi để biết cách áp dụng điều này vào một triển khai thực tế.

Tải xuống báo cáo đầy đủ của Gartner.

Acuity Market Intelligence: Báo cáo “Prism” về danh tính kỹ thuật số sinh trắc học, deepfake và danh tính tổng hợp

Đây là báo cáo xác thực độc lập giúp kết nối ba báo cáo còn lại lại với nhau. Dự án Prism của Acuity đánh giá thị trường nhận dạng sinh trắc học kỹ thuật số trên chín lĩnh vực thông qua sáu tiêu chí được tính trọng số, và báo cáo này – báo cáo thứ sáu trong chuỗi – là báo cáo đầu tiên tập trung cụ thể vào mối đe dọa từ deepfake và danh tính tổng hợp, thay vì chỉ tập trung vào một ngành dọc cụ thể.

Báo cáo này giới thiệu một hệ thống phân loại hữu ích dành cho bất kỳ ai đang cố gắng tìm hiểu về tội phạm lừa đảo danh tính tổng hợp: danh tính tổng hợp hoàn toàn được xây dựng hoàn toàn từ các yếu tố giả mạo; danh tính tổng hợp một phần kết hợp một yếu tố xác thực với một yếu tố giả mạo; và danh tính tổng hợp hỗn hợp kết hợp cả hai yếu tố theo các tỷ lệ khác nhau. Acuity đã vinh danh iProov là một trong hai tổ chức duy nhất trong toàn bộ báo cáo đạt được danh hiệu “Trailblazer”, nhấn mạnh sự tập trung sớm và bền bỉ của công ty vào mối đe dọa deepfake, đồng thời chấm điểm tối đa 6/6 cho vai trò dẫn đầu của iProov trong lĩnh vực deepfake và danh tính tổng hợp.

Tìm hiểu thêm về ý nghĩa của danh hiệu “Trailblazer” và xem phần tóm tắt các kết quả nghiên cứu trong chính báo cáo này.

Tại sao lại tập hợp các báo cáo phân tích này lại với nhau?

Xét riêng lẻ, mỗi báo cáo đều trả lời một câu hỏi khác nhau: làm thế nào để bảo vệ công nghệ sinh trắc học khuôn mặt, tốc độ gia tăng của mối đe dọa này như thế nào, tại sao việc xác minh danh tính nhân viên lại cần các công cụ khác biệt, và ai là những đơn vị được thị trường đánh giá là đi trước xu hướng. Khi đọc cùng nhau, các báo cáo này chứng minh rằng đây không phải là một vấn đề kỹ thuật hẹp. Đây là một mối đe dọa bao trùm các quy trình như đăng ký khách hàng, tuyển dụng nhân viên và khôi phục tài khoản, và những tổ chức coi việc phát hiện các cuộc tấn công giả mạo (presentation attack) và phát hiện các cuộc tấn công chèn (injection attack) là hai yêu cầu riêng biệt, không thể thỏa hiệp, chính là những tổ chức có vị thế tốt nhất để đối phó với những thách thức sắp tới.

Không ai trong số bốn bên này coi các mối đe dọa này là đã được giải quyết. Tình hình vẫn tiếp tục thay đổi, và chúng tôi sẽ tiếp tục cập nhật trang này khi các tiêu chuẩn, dự báo và các loại hình tấn công cần theo dõi không ngừng biến động.

Để tìm hiểu kỹ hơn về diễn biến hiện tại của các cuộc tấn công này, hãy tham khảo Báo cáo Tình báo Mối đe dọa năm 2026 của iProov.