Опубликовано 27 марта 2026

Дипфейки и аватарные фермы: как мошенники используют ИИ для обмана

Как мошенники поставили доверие на поток: от дипфейков знаменитостей до аватарных ферм

Разбираемся, как современные мошенники используют инструменты искусственного интеллекта для массового создания поддельных личностей и манипуляций с доверием аудитории.

Безопасность 4 – 6 минут чтения
Источник события: Gen Digital 4 – 6 минут чтения

Представьте: вы видите видео, в котором известный человек – певец, предприниматель или политик – рекламирует инвестиционный проект или просит о помощи. Голос знакомый, лицо тоже. Но этого человека в кадре нет. Вообще. Перед вами – дипфейк, и с каждым месяцем такие подделки становится всё труднее отличить от реальности.

Это уже не единичные случаи и не экзотика, а отлаженная индустрия.

Знакомое лицо как инструмент обмана

Мошенники давно поняли: самый короткий путь к доверию – использовать того, кому уже доверяют. Именно поэтому дипфейки знаменитостей стали одним из самых распространённых инструментов онлайн-мошенничества.

Схема простая. Берётся публичная личность – с узнаваемым лицом, голосом и репутацией. С помощью ИИ создаётся видео или аудио, в котором эта личность говорит то, чего никогда не говорила: рекламирует криптовалюту, призывает перевести деньги, рассказывает об «уникальной возможности». Зритель видит знакомое лицо и на долю секунды снижает критическую защиту. Этого достаточно.

Причём технологии, которые раньше требовали серьёзных вычислительных мощностей и специальных знаний, сегодня доступны практически каждому. Существуют готовые сервисы, где за небольшую плату можно сгенерировать убедительное видео с любым лицом – без навыков программирования и без понимания того, как это работает «под капотом».

Аватарные фермы: массовое производство поддельных личностей

Аватарные фермы: когда один мошенник становится тысячей

Но дипфейки знаменитостей – это только верхушка айсберга. Параллельно развивается другая, менее заметная, но не менее опасная практика: так называемые аватарные фермы.

Проще говоря, это массовое производство поддельных личностей. Не одна фальшивая «звезда», а сотни и тысячи вымышленных людей – с лицами, именами, историями, профилями в соцсетях и даже поведенческими паттернами, имитирующими живого человека.

Для чего это нужно? Целей несколько:

  • Манипуляция общественным мнением. Армия фейковых аккаунтов может создавать иллюзию массовой поддержки какой-либо идеи, продукта или персоны.
  • Мошеннические схемы. Поддельные «люди» выстраивают отношения с реальными пользователями – через переписку, комментарии, личные сообщения – а затем используют это доверие в корыстных целях.
  • Рекламные и репутационные манипуляции. Фиктивные аккаунты накручивают просмотры, отзывы, лайки – формируя ложное впечатление о популярности чего-либо.

Раньше на создание убедительного фейкового профиля уходили часы. Теперь – минуты. Генеративный ИИ умеет создавать реалистичные портреты людей, которых не существует, писать связные биографии, имитировать стиль общения и даже адаптировать «личность» под конкретную платформу.

Как ИИ-мошенничество работает на практике

Как это работает на практике

Типичная мошенническая цепочка выглядит примерно так. Сначала создаётся «личность» – лицо генерируется нейросетью, придумывается имя, история, место работы. Затем этот аватар «живёт» какое-то время в сети: публикует посты, комментирует чужие записи, набирает подписчиков. Это называется «прогревом» – аккаунт становится похож на настоящий.

После этого начинается основная операция: аватар вступает в контакт с реальными людьми. Иногда это романтические схемы («знакомство» с привлекательным незнакомцем, которое в итоге заканчивается просьбой о деньгах). Иногда – инвестиционные предложения. Иногда – просто распространение дезинформации.

Особенно уязвимы те, кто не ожидает подвоха: пожилые пользователи, люди в эмоционально нестабильном состоянии, те, кто ищет общения или финансовых возможностей.

Почему сложно бороться с дипфейками и аватарными фермами

Почему это трудно остановить

Есть несколько причин, по которым бороться с аватарными фермами и дипфейками сложно.

Во-первых, масштаб. Если раньше мошеннику нужно было лично вести каждую переписку, сегодня часть общения может быть автоматизирована. Один человек способен управлять сотнями фейковых профилей одновременно.

Во-вторых, качество подделок растёт быстрее, чем методы их обнаружения. Детекторы дипфейков постоянно отстают: модели генерации совершенствуются быстро, а проверочные инструменты – медленнее.

В-третьих, психологический фактор. Мы эволюционно настроены доверять лицам и голосам. Когда мозг «узнаёт» знакомого человека, критическое мышление на мгновение отключается. Именно в этот момент и срабатывает ловушка.

Наконец, инфраструктура для мошенничества стала доступной. Инструменты, которые раньше были в руках узкого круга специалистов, теперь продаются как услуга – с интерфейсом, поддержкой и даже «гарантиями качества».

Как защититься от дипфейков и мошенничества в сети

Что с этим делать – хотя бы на своём уровне

Полностью защититься от дипфейков и поддельных аккаунтов в одиночку невозможно. Но снизить риски – вполне реально.

Несколько практических ориентиров:

  • Незнакомый контакт с неожиданным предложением – повод насторожиться. Особенно если предложение связано с деньгами, инвестициями или срочными действиями.
  • Видео само по себе – не доказательство. Даже если в кадре знакомое лицо и голос, это не значит, что человек действительно это говорил. Перед тем как доверять – стоит проверить через официальные источники.
  • Обратный поиск по изображению помогает. Если фото профиля – сгенерированное лицо, это иногда видно при проверке через специальные сервисы.
  • Слишком идеальная биография – подозрительный признак. Реальные люди непоследовательны: у них бывают противоречия, паузы в публикациях, несовпадения в деталях. Аватары чаще выглядят «причёсанно».

Главное – помнить, что доверие стало ресурсом, который научились подделывать так же, как подделывают документы или подписи. Это не повод для паранойи, но повод чуть внимательнее смотреть на то, кому и почему мы верим в сети.

Технологии продолжают развиваться, и граница между «настоящим» и «сгенерированным» будет размываться дальше. Осведомлённость – пока один из немногих инструментов, который действительно работает на стороне пользователя.

Оригинальное название: From Celebrity Deepfakes to Avatar Farms, How Scammers Industrialize Trust
Дата публикации: 26 мар 2026
Gen Digital www.gendigital.com Американская технологическая компания в сфере кибербезопасности, объединяющая бренды Norton, Avast и другие, развивающая решения для защиты пользователей, конфиденциальности и цифровой идентичности.
Предыдущая статья Google представила Gemini 3.1 Flash Live: голосовой ИИ стал ближе к живому разговору Следующая статья Когда документ слишком длинный: как маленькие модели справляются лучше больших

Связанные публикации

Вам может быть интересно

Перейти к другим событиям

События – лишь часть картины. Эти материалы помогают увидеть шире: контекст, последствия и идеи, стоящие за новостями.

От источника к разбору

Как создавался этот текст

Этот материал не является прямым пересказом исходной публикации. Сначала была отобрана сама новость – как событие, важное для понимания развития ИИ. Затем мы задали рамку обработки: что в тексте важно прояснить, какой контекст добавить и на чём сделать акцент. Это позволило превратить отдельный анонс или обновление в связный и осмысленный разбор.

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах обработки. Каждая из них выполняла свою роль – анализ источника, переписывание, проверка и визуальная интерпретация. Такой подход позволяет сохранить прозрачность процесса и ясно показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4.6 Anthropic Анализ исходной публикации и написание текста Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

1. Анализ исходной публикации и написание текста

Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

Claude Sonnet 4.6 Anthropic
2.
Gemini 2.5 Flash Google DeepMind Проверка и правка текста Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

2. Проверка и правка текста

Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

Gemini 2.5 Flash Google DeepMind
3.
DeepSeek-V3.2 DeepSeek Подготовка описания для иллюстрации Генерация текстового промпта для визуальной модели

3. Подготовка описания для иллюстрации

Генерация текстового промпта для визуальной модели

DeepSeek-V3.2 DeepSeek
4.
FLUX.2 Pro Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

4. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

FLUX.2 Pro Black Forest Labs

Не пропустите ни одного эксперимента!

Подпишитесь на Telegram-канал –
там мы регулярно публикуем анонсы новых книг, статей и интервью.

Подписаться