Wstęp — scenariusz z życia wzięty
Wyobraź sobie: jest poniedziałkowy poranek, właśnie dopijasz kawę w domu, a telefon dzwoni. Na ekranie wyświetla się numer twojego szefa. Odbierasz, a on brzmi zdenerwowany: „Słuchaj, mamy kryzys. Klient wymaga natychmiastowego przelewu na 50 tysięcy złotych, inaczej stracimy kontrakt. Zrób to teraz, ja jestem w drodze na spotkanie i nie mam dostępu do banku. Podam ci dane…” Głos brzmi dokładnie jak jego — ten sam ton, lekkie pochrząkiwanie, nawet akcent. Nie wahasz się, logujesz do konta firmowego i wysyłasz pieniądze. Dopiero po godzinie, gdy oddzwaniasz na znany numer, okazuje się, że szef niczego takiego nie mówił. To był deepfake — sztuczna inteligencja, która sklonowała jego głos na podstawie nagrań z social mediów lub webinarów.
Takie sytuacje nie są już science-fiction. W Polsce, gdzie cyberprzestępczość rośnie lawinowo, podobne oszustwa stają się codziennością. Tylko w pierwszym półroczu 2025 roku odnotowano blisko 52 tysiące przypadków oszustw internetowych. A Polska w pierwszej połowie 2025 roku była najczęściej atakowanym krajem na świecie metodą ransomware, z 6% wszystkich globalnych incydentów. Ja sam padłem ofiarą podobnego ataku — „znajomy” prosił o kod BLIK przez telefon, brzmiąc identycznie jak mój kolega z pracy. Straciłem 2 tysiące złotych, zanim zorientowałem się, że to fałszywka. To doświadczenie nauczyło mnie, jak ważne jest czujność. W tym artykule podzielę się moją historią i praktycznymi radami, byś nie popełnił tego samego błędu.
Jak to technicznie działa
Deepfake to technologia oparta na sztucznej inteligencji, która manipuluje obrazem, dźwiękiem lub wideo, tworząc fałszywe, ale realistyczne treści. W przypadku klonowania głosu proces jest prosty i przerażająco szybki. AI analizuje próbki audio — wystarczy kilka sekund nagrania z TikToka, YouTube’a czy podcastu — by nauczyć się barwy, intonacji, tempa mowy i nawet specyficznych tików, jak westchnienia czy akcent. Algorytmy głębokiego uczenia (deep learning) rozkładają głos na elementy: fonemy, melodię i rytm, a potem syntetyzują nowe wypowiedzi na podstawie tekstu wpisanego przez oszusta. Na przykład, narzędzia jak ElevenLabs czy Respeecher pozwalają na klonowanie głosu w kilka minut. W wideo deepfake działa podobnie: sieci neuronowe GAN (Generative Adversarial Networks) uczą się twarzy z dostępnych zdjęć lub filmów, podmieniając ją w czasie rzeczywistym. Lip-sync, czyli synchronizacja ust z dźwiękiem, jest coraz doskonalsza, ale nadal może zdradzać niedoskonałości, jak nienaturalne ruchy oczu czy cienie. Cyberprzestępcy wykorzystują to do vishingu (voice phishing) — fałszywych połączeń, gdzie AI podszywa się pod szefa, znajomego czy członka rodziny. W 2025 roku liczba deepfake’ów eksplodowała: z 500 tysięcy w 2023 do 8 milionów. Dlaczego to działa? Bo ufamy głosowi i twarzy bardziej niż tekstowi. Ale AI ewoluuje — wkrótce rozmowy w czasie rzeczywistym z deepfake’ami będą normą, co czyni ochronę jeszcze trudniejszą.
Polska jest szczególnie narażona
W Polsce cyberzagrożenia biją rekordy. W 2025 roku liczba incydentów cyberbezpieczeństwa wzrosła o 100%, osiągając ponad 222 tysiące do grudnia. Raport ESET „Cyberportret polskiego biznesu 2025” pokazuje, że 88% organizacji doświadczyło ataku lub wycieku danych, a Polska w pierwszej połowie roku była numerem 1 na świecie w atakach ransomware. W drugiej połowie spadliśmy na 3. miejsce, ale to wciąż alarmujące.
NASK, Państwowy Instytut Badawczy, w raporcie „Nastolatki” wskazuje, że 70% młodych nie wie, co to deepfake, co czyni ich łatwym celem. Dziennikarze są najbardziej narażeni — 32% poszkodowanych w deepfake’ach, według danych NASK. Dlaczego Polska? Słaba cyberhigiena, rosnąca digitalizacja i bliskość konfliktów geopolitycznych (np. ataki z Rosji). W 2025 roku zablokowano 1,8 mln phishingowych SMS-ów, ale deepfake audio dodaje nową warstwę zagrożenia. Ludzie szukają konkretnych rozwiązań, bo abstrakcyjne ostrzeżenia nie działają.
Jak rozpoznać deepfake — checklista
Rozpoznanie deepfake’a wymaga czujności. Oto praktyczna checklista oparta na moich doświadczeniach i ekspertach:
- Nienaturalne pauzy i echo w mowie: głos może brzmieć robotycznie, z płaskim tonem lub sztucznymi przerwami. Słuchaj slurringu (zlewania słów) lub braku naturalnych wahań.
- Brak reakcji na pytania „z boku”: zadaj nieoczekiwane pytanie, np. „Jak się nazywa twój pies z dzieciństwa?” Deepfake nie zawsze reaguje płynnie w czasie rzeczywistym.
- Niedoskonałości wizualne: w wideo sprawdź mruganie oczami (zbyt rzadkie), cienie na twarzy, rozmazane tło czy brak synchronizacji ust z dźwiękiem.
- Źródło i kontekst: sprawdź, czy numer jest znany. Użyj narzędzi jak Reality Defender czy Deepware Scanner do analizy audio/wideo.
- Artefakty dźwiękowe: szukaj szumów, zmian tonacji lub braku emocji.
Jeśli coś brzmi zbyt pilnie lub nietypowo — zatrzymaj się.
Co zrobić gdy podejrzewasz deepfake
Podejrzewasz oszustwo? Działaj krok po kroku:
- Rozłącz się natychmiast: nie kontynuuj rozmowy. To daje czas na weryfikację.
- Zadzwoń na znany numer: oddzwoń do szefa/znajomego na zapisany kontakt, nie na ten z połączenia.
- Zgłoś incydent: użyj aplikacji mObywatel — funkcja „Bezpiecznie w sieci” dostępna od sierpnia 2024 pozwala anonimowo zgłosić phishing, fałszywe audio czy strony. Powiadom policję (cyberprzestępczość) lub CERT Polska.
- Sprawdź konto bankowe: zmień hasła, monitoruj transakcje. Jeśli straciłeś pieniądze, zgłoś do banku w ciągu 13 miesięcy.
- Dokumentuj: Zrób screenshoty, nagrania — to pomoże w dochodzeniu.
W moim przypadku zgłoszenie przez mObywatela pomogło zablokować konto oszusta.
Jak chronić swój głos i wizerunek
Ochrona to nie tylko reakcja, ale prewencja:
- Ogranicz ślad cyfrowy: Ustaw profile social media na prywatne. Unikaj udostępniania nagrań głosowych czy wideo publicznie.
- Ustawienia prywatności: Na Facebooku i TikToku włącz ograniczenia widoczności. Używaj watermarków na zdjęciach/wideo.
- Uwierzytelnianie wieloskładnikowe: Włącz 2FA wszędzie, by utrudnić dostęp do kont.
- Edukacja: Ucz rodzinę i współpracowników. Używaj narzędzi AI do wykrywania deepfake’ów.
- Monitoring: Śledź media pod kątem swojego wizerunku. W firmach wdroż procedury weryfikacji.
Pamiętaj: w erze AI zaufanie to luksus. Bądź sceptyczny, a unikniesz pułapek.
