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

Хотите глубже погрузиться в мир
нейротворчества?

Первыми узнавайте о новых книгах, статьях и экспериментах с ИИ
в нашем Telegram-канале!

Подписаться