التزييف العميق
عندما يصبح الخداع واقعاً
DOI:
https://doi.org/10.64059/eiu.v4i4.89الكلمات المفتاحية:
التزييف العميق، الهندسة الاجتماعية، الأمن السيبراني، الوسائط الاصطناعية، استنساخ الصوت، الدفاع الهجينالملخص
تشهد بيئة الأمن السيبراني تحولاً جذرياً مع ظهور ما يُعرف بـ "الهندسة الاجتماعية 2.0"، حيث لم تعد الهجمات تعتمد على التلاعب النصي فحسب، بل تجاوزته لتوظف تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتحديداً "التزييف العميق" (Deepfakes)، لخلق وسائط سمعية وبصرية فائقة الواقعية. تهدف هذه الورقة البحثية إلى تحليل المخاطر الناشئة عن دمج التزييف العميق في هجمات الهندسة الاجتماعية، مع التركيز على القصور الحالي في آليات الدفاع التقليدية التي تعجز عن رصد التزييف في البيئات المضغوطة وقنوات الاتصال الحية من خلال مراجعة نقدية للأدبيات الحديثة، واقتراح إطار عمل دفاعي هجين (Hybrid Defense Framework)، تناقش الدراسة أهمية دمج التحليل التقني الآلي مع التحقق السلوكي البشري. وتخلص النتائج إلى أن الحلول التقنية وحدها غير كافية في ظل تطور الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، موصية بتبني استراتيجيات "الثقة الصفرية" والتحقق خارج النطاق كضرورة حتمية لحماية الأصول المؤسسية والمجتمعية في عصر الوسائط الاصطناعية.
المراجع
Abdulazeez, A., & George, T. (2025). Partial Fake Speech Attacks in the Real World Using Deepfake Audio. Journal of Cybersecurity and Privacy, 5(1), 6. https://doi.org/10.3390/jcp5010006
Federal Bureau of, I. (2021). Malicious Actors Almost Certainly Will Leverage Synthetic Content for Cyber Operations
FBI Private Industry Notification.
Grillo, G. (2025). Deepfake and Generative AI: Legal Challenges and Technical Strategies for Detection and Prevention Politecnico di Torino].
Ian, G., Jean, P.-A., Mehdi, M., Bing, X., David, W.-F., Sherjil, O., Aaron, C., & Yoshua, B. (2014). Generative Adversarial Nets.
Kristoffer Torngaard, P., Lauritz, P., Tobias, S., Maria, P., Gaurav, C., & Nicola, D. (2025). Deepfake-Driven Social Engineering: Threats, Detection Techniques, and Defensive Strategies in Corporate Environments. Journal of Cybersecurity and Privacy, 5(2), 18. https://doi.org/10.3390/jcp5020018
Mika, W. (2019). The Emergence of Deepfake Technology: A Review. Technology Innovation Management Review, 9(11), 39-52. https://doi.org/10.22215/timreview/1282
Samer Hussain, A.-k., Hassan Hadi, S., Adil Ibrahim, K., & Israa Adnan, M. (2023). Impact of Deepfake Technology on Social Media: Detection, Misinformation and Societal Implications. The Eurasia Proceedings of Science, Technology, Engineering & Mathematics (EPSTEM), 23, 429-441. https://doi.org/10.55549/epstem.1371792
Shruti, A., Hany, F., Yuming, G., Mingming, H., Koki, N., & Hao, L. (2019). Protecting World Leaders Against Deep Fakes.
Sinisa, M. (2025, January 7). How AI and deepfakes are redefining social engineering threats. https://www.helpnetsecurity.com/2025/01/07/ai-deepfakes-social-engineering-threats/
Siva Krishna, J. (2025). Social Engineering 2.0 Deepfake and Deep Learning-Based Cyber-Attacks (Phishing). International Journal For Multidisciplinary Research (IJFMR), 7(1). https://doi.org/10.36948/ijfmr.2025.v07i01.35527
Yisroel, M., & Wenke, L. (2021). The Creation and Detection of Deepfakes: A Survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(1), 1-41. https://doi.org/10.1145/3425780
معروف, م. غ. (2022a). أثر تقنيات التزييف العميق على الأمن السيبراني: دراسة تحليلية للتهديدات وآليات المواجهة. مجلة الدراسات التقنية.
معروف, م. غ. (2022b). تحديات كشف التزييف العميق في الفيديوهات المضغوطة: دراسة تجريبية. الرياض، السعودية.
Unknown Author. (2022). The Impact of Deepfake Technologies on Cybersecurity: An Analytical Study of Threats and Countermeasures. Journal of Technical Studies.
Unknown Author. (2022). Challenges of Detecting Deepfakes in Compressed Videos: An Experimental Study. Riyadh, Saudi Arabia.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الفئات
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 للمؤلف (المؤلفين)
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
