Deepfake jako strukturalne zagrożenie dla bezpieczeństwa informacji / Deepfakes as a Structural Threat to Information Security

Abstract

Rozdział analizuje technologię deepfake jako strukturalne zagrożenie dla bezpieczeństwa informacji, koncentrując się na konsekwencjach jej demokratyzacji. Punktem wyjścia jest obserwacja, że rozwój narzędzi open source, usług chmurowych oraz intuicyjnych interfejsów doprowadził do sytuacji, w której tworzenie deepfake- ’ów nie wymaga dziś specjalistycznej wiedzy technicznej. Obniżenie progu wejścia umożliwia masową produkcję syntetycznych treści audiowizualnych, co znacząco zwiększa skalę nadużyć, w tym oszustw finansowych, manipulacji politycznej oraz naruszeń dóbr osobistych. W części empirycznej przedstawiono liczne przypadki podszywania się w czasie rzeczywistym, m.in. w Hongkongu, Wielkiej Brytanii, Singapurze i państwach UE. Przykłady te pokazują, że tradycyjne metody weryfikacji tożsamości oparte na obrazie i głosie tracą swoją wiarygodność, co prowadzi do poważnych strat finansowych i podważa zaufanie do komunikacji cyfrowej. Analiza wskazuje, że deepfake staje się narzędziem umożliwiającym obchodzenie systemów uwierzytelniania oraz realizację oszustw na masową skalę. W części regulacyjnej omówiono odpowiedź Unii Europejskiej, w szczególności AI Act, który wprowadza legalną definicję deepfake oraz obowiązek transparentności. W rozdziale podkreślono, że obowiązujące ramy prawne, w tym RODO, nie nadążają za dynamiką rozwoju technologii i nie zapewniają ochrony przed systemowymi skutkami dezinformacji. Wnioski wskazują na konieczność łączenia regulacji prawnych, rozwiązań technicznych oraz edukacji cyfrowej jako warunku skutecznego przeciwdziałania zagrożeniom wynikającym z demokratyzacji technologii deepfake. Celem rozdziału jest analiza mechanizmów obniżenia progu wejścia do tworzenia deepfake’ów oraz omówienie konsekwencji tego procesu dla bezpieczeństwa informacji, zaufania do mediów i skuteczności istniejących ram prawnych. Analiza demokratyzacji technologii deepfake pozwala lepiej zrozumieć, dlaczego współczesne zagrożenia informacyjne mają charakter masowy, trudny do kontrolowania i wykraczający poza tradycyjne ramy regulacyjne. Treści prezentowane w rozdziale opracowano z wykorzystaniem teoretycznych metod badawczych, wiodącą z nich była analiza krytyczna literatury przedmiotu, analiza kwerendy źródeł internetowych, jak również metoda analizy, syntezy, uogólnienia oraz wnioskowania.

This chapter examines deepfake technology as a structural threat to information security, with particular emphasis on the consequences of its rapid democratization. The analysis begins with the observation that the widespread availability of opensource tools, cloudbased services, and intuitive user interfaces has fundamentally lowered the technical threshold for producing synthetic audiovisual content. As the chapter notes, “creating deepfakes no longer requires specialized technical knowledge”, which has enabled largescale misuse by individuals lacking advanced expertise. This shift has transformed deepfakes from isolated incidents into a systemic risk affecting both public and private institutions. The empirical section presents documented cases of realtime impersonation in Hong Kong, the United Kingdom, Singapore, and EU member states. These incidents demonstrate that traditional identityverification methods based on facial and voice recognition “are losing their reliability”, resulting in substantial financial losses and undermining trust in digital communication. The cases illustrate how synthetic audio and video can be weaponized to bypass authentication mechanisms and facilitate fraud at scale. The regulatory analysis focuses on the European Union’s AI Act, which introduces a legal definition of deepfake and establishes transparency obligations for synthetic media. The chapter argues that existing legal frameworks, including the GDPR, do not adequately address the authenticity of digital content and fail to mitigate systemic risks such as disinformation and the liar’s dividend. The conclusion highlights the need for a combined strategy integrating legal regulation, technical safeguards, and AI literacy as essential components of an effective response to the challenges posed by the democratization of deepfake technology.