Digitaler Betrug: Wie Deepfakes Firmen gefährden

Was sind Deepfakes?

Deepfakes sind synthetische Medien, in denen bestehende Bilder und Videos mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) verändert oder erstellt werden. Der Begriff setzt sich aus „deep learning“ (eine Form des maschinellen Lernens) und „fake“ (Fälschung) zusammen. Diese Technologie kann Gesichter, Stimmen und sogar Gesten so realistisch nachahmen, dass sie oft von echtem Material nicht mehr zu unterscheiden sind. Ursprünglich in der Unterhaltungsbranche entwickelt, haben Deepfakes mittlerweile auch Einzug in andere Bereiche gehalten, was erhebliche Implikationen für die IT-Sicherheit mit sich bringt.

 

Wie haben sich Deepfakes in den letzten Jahren (weiter-)entwickelt?

In den letzten Jahren haben sich die Technologien hinter Deepfakes rasant weiterentwickelt. Während die ersten Deepfakes oft eine hohe Fehlerquote aufwiesen und leicht zu entlarven waren, sind die heutigen Versionen deutlich raffinierter. Fortschritte in den Bereichen des maschinellen Lernens, insbesondere durch den Einsatz von Generative Adversarial Networks (GANs), haben die Qualität und Glaubwürdigkeit von Deepfakes erheblich verbessert. Diese Technologien ermöglichen es, realistische und konsistente Videos zu erstellen, die selbst von Fachleuten nur mit großem Aufwand als Fälschung zu identifizieren sind. Zudem sind die Werkzeuge zur Erstellung von Deepfakes immer zugänglicher geworden, was die Verbreitung dieser Technologie begünstigt.
 

Potenziale von Deepfakes bei Angriffen auf Unternehmen

Deepfakes bieten eine Vielzahl von Angriffsmöglichkeiten auf Unternehmen und deren IT-Infrastruktur. Zu den potenziellen Bedrohungen zählen:

• Identitätsdiebstahl: Cyber-Kriminelle können Deepfakes nutzen, um sich als Führungskräfte oder andere vertrauenswürdige Personen innerhalb des Unternehmens auszugeben. Dies kann zu betrügerischen Überweisungen oder dem Abrufen sensibler Daten führen.
• Rufschädigung: Durch die Verbreitung gefälschter Videos können Unternehmen in ein schlechtes Licht gerückt werden. Dies kann zu einem Vertrauensverlust bei Kundinnen und Kunden sowie Geschäftspartnern führen.
• Manipulation von Informationen: Deepfakes können verwendet werden, um falsche Informationen zu verbreiten, die den Geschäftsbetrieb stören oder einen finanziellen Schaden verursachen können.
• Phishing-Angriffe: Eindringlinge können Deepfakes verwenden, um realistisch wirkende Nachrichten zu erstellen, die darauf abzielen, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zur Preisgabe sensibler Informationen zu verleiten.

Die Gefahren, die von Deepfakes ausgehen, sind vielseitig und können schwerwiegende Folgen für die Informationssicherheit und das allgemeine Geschäftsumfeld haben.
 

Wie kann man Deepfakes erkennen und sich davor schützen?

Um sich vor den Gefahren von Deepfakes zu schützen, können Unternehmen verschiedene Maßnahmen ergreifen, insbesondere:

• Schulung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter: Sensibilisierung für das Thema Deepfakes und Schulung im Erkennen verdächtiger Inhalte sind entscheidend. Die Belegschaft sollte darauf trainiert werden, kritisch mit Informationen umzugehen und ungewöhnliche Anfragen oder Inhalte zu hinterfragen.
• Technologische Lösungen: Der Einsatz von Software zur Erkennung von Deepfakes kann helfen, gefälschte Inhalte frühzeitig zu identifizieren. Diese Lösungen nutzen Algorithmen, die typische Merkmale von Deepfakes analysieren, um potenziell gefälschte Medien zu kennzeichnen.
• Verifizierung von Informationen: Unternehmen sollten Prozesse implementieren, die eine Verifizierung von Informationen sicherstellen. Dies kann durch die Überprüfung von Quellen oder die Anwendung von mehrstufigen Authentifizierungsverfahren geschehen.
• Risikomanagement: Die Einbeziehung von Deepfakes in die Risikoanalyse und -bewertung der IT-Sicherheit kann helfen, potenzielle Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und zu bewältigen.

Viele dieser Maßnahmen laufen unter dem Dach des Business Continuity Managements (BCM) zusammen. BCM ist entscheidend, um die Geschäftskontinuität in Krisensituationen zu gewährleisten. Deepfakes sollten in die Risikoanalyse des BCM integriert werden, um potenzielle Auswirkungen auf die Geschäftstätigkeit zu erkennen. Notfallpläne müssen entwickelt werden, die spezifische Abläufe für die Reaktion auf Deepfake-Angriffe beinhalten. Ein effektives Kommunikationsmanagement ist notwendig, um schnell und transparent auf Vorfälle reagiert werden kann und um das Vertrauen von Kundinnen und Kunden sowie Geschäftskontakten zu bewahren.

Ein wirkungsvolles Mittel, welches als Bestandteil des eigenen Risikomanagements eingesetzt werden kann, ist die Durchführung sogenannter Krisensimulationen. Während einer solchen Feuerprobe ihrer Notfallprozesse bereiten Sie sich nicht nur optimal auf den Ernstfall vor - sie ist gleichermaßen ein hilfreiches Instrument, um auf potenzielle Deepfake-Angriffe vorbereitet zu sein. Unternehmen sollten realistische Szenarien entwickeln und Rollenspiele durchführen, um die Reaktionsstrategien zu testen. Durch diese Übungen wird das Bewusstsein geschärft und die Reaktionsfähigkeit im Ernstfall gestärkt. Nach den Simulationen ist es wichtig, die Ergebnisse auszuwerten und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen.

Um den Reputationsschaden durch Deepfakes zu minimieren, ist eine proaktive Kommunikation entscheidend. Unternehmen sollten schnell auf Gerüchte oder Falschinformationen reagieren und transparente Informationen bereitstellen. Der Einsatz von Technologien zur Überwachung von sozialen Medien kann helfen, Deepfake-Inhalte frühzeitig zu identifizieren. Ein gut ausgearbeiteter Krisenkommunikationsplan sollte spezifische Maßnahmen für den Umgang mit Deepfakes beinhalten. 

Das Social Media Team spielt eine zentrale Rolle im Umgang mit Deepfakes. Es kann humorvolle oder kreative Inhalte, wie z.B. Memes, erstellen, um die Problematik von Deepfakes aufzugreifen und das Publikum aufzuklären. Durch Aufklärungskampagnen und aktives Engagement mit der Community kann das Vertrauen in die Marke gestärkt und das Bewusstsein für die Gefahren von Deepfakes geschärft werden.