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IA générative, deepfakes & fraude
7 ressources sur ce thème.
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- Attaques automatisées par IA : volume, précision, furtivitéL'automatisation assistée par IA change trois paramètres de l'attaque à la fois. Pourquoi la limitation de débit ne suffit plus et quels contrôles restent efficaces.
- Biométrie face aux deepfakes : l'équilibre est rompuLa biométrie repose sur une asymétrie de coût que l'IA générative a supprimée. Ce qui reste valable en local, ce qui devient indéfendable à distance.
- Deepfakes et fraude au faux conseiller : ce que la biométrie ne protège plusLe clonage vocal et vidéo rend la fraude au faux conseiller industrialisable. Pourquoi la biométrie perd sa valeur probante, et quels contrôles restent efficaces.
- Détecter un deepfake : ce qui marche, ce qui ne marche plusIndices visuels obsolètes, détection algorithmique en course permanente, provenance du contenu : ce qui reste exploitable pour vérifier un interlocuteur à distance.
- IA et cybersécurité : ce qui change vraiment côté attaquantL'IA générative ne crée pas de nouvelles attaques : elle en abaisse le coût et supprime les signaux qui permettaient de les repérer. Analyse phase par phase.
- KYC à distance et deepfake : le maillon faible de l'onboardingL'onboarding à distance repose sur un document et un visage transmis par un canal non maîtrisé. Où se situe l'exposition réelle, et quels contrôles la réduisent.
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