Ayberk Irmak
Yayın Tarihi: 2 Haziran 2025
🚨 ŞOKE EDİCİ GERÇEKLİK: Geçtiğimiz hafta İstanbul'da bir şirket CEO'su, deepfake teknolojisiyle oluşturulan sahte video konferans ile 48 saat içinde 15 milyon TL dolandırıldı! 2025 yılında AI destekli siber saldırılar artık bilim kurgu değil, günlük gerçeklik haline geldi.
Deepfake, yapay zeka algoritmaları kullanılarak oluşturulan, gerçek kişilerin görüntü ve seslerini taklit eden sahte videolardır. 2025 yılında bu teknoloji o kadar gelişti ki, uzmanlar bile gerçek ile sahteyi ayırt etmekte zorlanıyor.
"Deepfake artık sadece teknoloji değil, siber savaşın en güçlü silahı haline geldi" - Ayberk Irmak
Olay Kronolojisi:
Saldırganlar, sosyal medya ve halka açık videolardan CEO'nun görüntü ve ses kayıtlarını topladı. LinkedIn, YouTube ve şirket tanıtım videolarından 247 farklı ses sample'ı elde edildi.
Yapay zeka araçları kullanılarak CEO'nun "acil bir yatırım fırsatı" hakkında konuştuğu 4 dakikalık sahte video oluşturuldu. Video kalitesi o kadar yüksekti ki, %97 gerçeklik skoru aldı.
Sahte CEO videosu ile CFO'ya "gizli akuizisyon" için acil para transferi talimatı verildi. Psikososyal manipülasyon teknikleri kullanılarak hedef ikna edildi.
15 milyon TL offshore hesaplara transfer edildi. Saldırganlar 6 saat içinde parayı 47 farklı hesaba bölerek izlerini kaybettirdi.
Çalışma Prensibi:
Gerçek Vaka: Hong Kong'da bir çalışan, deepfake ile oluşturulan CFO ile görüşerek 25 milyon dolarlık transfer gerçekleştirdi.
2025'te ses klonlama teknolojisi şu seviyelere ulaştı:
| Özellik | 2020 | 2025 |
|---|---|---|
| Gerekli Ses Süresi | 10 dakika | 3 saniye |
| Gerçeklik Oranı | %73 | %99.4 |
| Oluşturma Süresi | 6 saat | 12 saniye |
| Maliyet | $500 | $0.50 |
Yapay zeka artık mükemmel phishing e-postaları oluşturabiliyor:
| Araç | Doğruluk Oranı | Maliyet | Kullanım |
|---|---|---|---|
| Microsoft Video Authenticator | %94 | Ücretsiz | Kurumsal |
| Deepware Scanner | %96 | €99/ay | Profesyonel |
| FakeCatcher (Intel) | %96 | Lisans | Kurumsal |
| Sensity AI | %98 | $500/ay | Enterprise |
Kendi deepfake tespit sisteminizi oluşturmak için temel kod yapısı:
pip install opencv-python tensorflow dlib mediapipe numpyimport cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import dlib
import mediapipe as mp
class DeepfakeDetector:
def __init__(self):
self.mp_face_detection = mp.solutions.face_detection
self.mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
self.face_detection = self.mp_face_detection.FaceDetection(min_detection_confidence=0.2)
# Önceden eğitilmiş deepfake tespit modeli
self.model = self.load_detection_model()
def load_detection_model(self):
"""Deepfake tespit modelini yükle"""
try:
model = keras.models.load_model('deepfake_detector.h5')
return model
except:
print("[!] Model bulunamadı, varsayılan algoritma kullanılacak")
return None
def extract_faces(self, frame):
"""Frame'den yüzleri çıkar"""
rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = self.face_detection.process(rgb_frame)
faces = []
if results.detections:
for detection in results.detections:
bbox = detection.location_data.relative_bounding_box
h, w, _ = frame.shape
x = int(bbox.xmin * w)
y = int(bbox.ymin * h)
width = int(bbox.width * w)
height = int(bbox.height * h)
face = frame[y:y+height, x:x+width]
if face.size > 0:
face = cv2.resize(face, (224, 224))
faces.append(face)
return faces
def analyze_temporal_consistency(self, frames):
"""Zamansal tutarlılık analizi"""
inconsistencies = 0
for i in range(1, len(frames)):
# Frame'ler arası farklılık analizi
diff = cv2.absdiff(frames[i-1], frames[i])
mean_diff = np.mean(diff)
# Anormal değişim tespiti
if mean_diff > 30: # Eşik değeri
inconsistencies += 1
consistency_score = 1 - (inconsistencies / len(frames))
return consistency_score
def check_blinking_patterns(self, faces):
"""Göz kırpma pattern'lerini kontrol et"""
blink_scores = []
for face in faces:
gray = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Göz bölgesi tespiti ve analizi
# Gerçek implementasyon daha karmaşık olacaktır
blink_score = np.random.uniform(0.3, 1.0) # Placeholder
blink_scores.append(blink_score)
return np.mean(blink_scores) if blink_scores else 0.5
def detect_compression_artifacts(self, frame):
"""Sıkıştırma artifact'lerini tespit et"""
# JPEG sıkıştırma kalitesi analizi
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Laplacian variance (blur detection)
variance = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
# Normalize
quality_score = min(variance / 1000, 1.0)
return quality_score
def predict_deepfake(self, video_path):
"""Video için deepfake tahmini"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frames = []
face_frames = []
# Video frame'lerini oku
frame_count = 0
while cap.read()[0] and frame_count < 30: # İlk 30 frame
ret, frame = cap.read()
if ret:
frames.append(frame)
# Yüz tespiti
faces = self.extract_faces(frame)
if faces:
face_frames.extend(faces)
frame_count += 1
cap.release()
if not face_frames:
return {"error": "Yüz tespit edilemedi"}
# Analizler
temporal_score = self.analyze_temporal_consistency(frames)
blink_score = self.check_blinking_patterns(face_frames)
quality_scores = [self.detect_compression_artifacts(f) for f in frames]
avg_quality = np.mean(quality_scores)
# Model tahmini (eğer model varsa)
if self.model:
model_predictions = []
for face in face_frames[:10]: # İlk 10 yüz
face_normalized = face.astype(np.float32) / 255.0
face_batch = np.expand_dims(face_normalized, axis=0)
prediction = self.model.predict(face_batch)[0][0]
model_predictions.append(prediction)
model_score = np.mean(model_predictions)
else:
model_score = 0.5 # Neutral
# Genel skor hesaplama
weights = {
'temporal': 0.3,
'blink': 0.2,
'quality': 0.2,
'model': 0.3
}
final_score = (
temporal_score * weights['temporal'] +
blink_score * weights['blink'] +
avg_quality * weights['quality'] +
(1 - model_score) * weights['model'] # Model deepfake olasılığı veriyor
)
# Sonuç
is_deepfake = final_score < 0.6
confidence = abs(final_score - 0.5) * 2
return {
"is_deepfake": is_deepfake,
"confidence": confidence,
"scores": {
"temporal_consistency": temporal_score,
"blink_pattern": blink_score,
"compression_quality": avg_quality,
"model_prediction": model_score
},
"final_score": final_score
}
# Kullanım örneği
detector = DeepfakeDetector()
result = detector.predict_deepfake("suspicious_video.mp4")
print(f"Deepfake olasılığı: {result['is_deepfake']}")
print(f"Güven seviyesi: {result['confidence']:.2f}")
print(f"Detaylı skorlar: {result['scores']}")
2025 yılında deepfake teknolojisi artık bir realite. İstatistikler gösteriyor ki:
Unutmayın: Deepfake saldırıları önlenemez ama tespit edilebilir ve etkisi minimize edilebilir!
Bu makale, deepfake tehditlerinin gerçek boyutunu göstermek ve korunma yöntemlerini paylaşmak amacıyla hazırlanmıştır. Tüm örnekler gerçek vakalardan derlenmiş olup, eğitim amaçlıdır.
Deepfake artık sadece teknoloji değil, siber savaşın en güçlü silahı haline geldi.
AI Güvenlik UzmanıCopyright © 2024 Betay Bilişim
Yorum Yap
E-posta adresiniz yorumunuzda yayınlanmayacaktır.