Hiếu PC: Hơn 21,6 triệu website độc hại, deepfake ngày càng tinh vi, ‘mắt thấy tai nghe’ chưa chắc là thật
Ngày 23/10, tại Trường quay S1, Cục Truyền thông Công an nhân dân (CAND), đã diễn ra Hội thảo chuyên đề “Dữ liệu và công nghệ số: Nền tảng an toàn cho báo chí Công an nhân dân”. Bên lề hội thảo, Một Thế Giới đã có cuộc trao đổi với ông Ngô Minh Hiếu (Hiếu PC).
Hội thảo được tổ chức trong khuôn khổ Liên hoan Truyền hình, Phát thanh, Điện ảnh CAND lần thứ XV - năm 2026, diễn ra từ ngày 22/10 đến ngày 27/10 tại Hà Nội.
Ông Ngô Minh Hiếu (Hiếu PC) - Giám đốc và đồng sáng lập dự án Chống Lừa Đảo đã trao đổi với phóng viên Một Thế Giới về những thay đổi trong phương thức lừa đảo trực tuyến, cách xác minh hình ảnh, video nghi bị làm giả và các biện pháp phòng tránh.
Deepfake giả mạo khuôn mặt, giọng nói theo thời gian thực
- Thưa ông, thủ đoạn lừa đảo trực tuyến đã thay đổi như thế nào khi tội phạm mạng sử dụng trí tuệ nhân tạo?
- Ông Ngô Minh Hiếu: Theo tôi, điểm đáng lo ngại hiện nay là thủ đoạn lừa đảo đã chuyển từ những hình thức giả mạo tương đối dễ nhận biết sang các kịch bản có khả năng mô phỏng con người ngày càng chân thực. Trước đây, các đối tượng chủ yếu gọi điện thoại để đe dọa, gây sức ép tâm lý hoặc gửi tin nhắn giả mạo đầu số, văn bản của cơ quan chức năng. Những phương thức này thường dựa vào sự hoang mang, lo sợ của nạn nhân để buộc họ làm theo yêu cầu.
Hiện nay, với công nghệ deepfake, kẻ gian có thể giả lập khuôn mặt và giọng nói trong các cuộc gọi video theo thời gian thực. Tôi nhận thấy mức độ nguy hiểm nằm ở việc các đối tượng kết hợp nhiều yếu tố để tạo lòng tin: Mặc quân phục công an, dàn dựng bối cảnh giống phòng làm việc của cơ quan công vụ, đồng thời gọi đúng họ tên và sử dụng thông tin cá nhân của nạn nhân. Khi hình ảnh, giọng nói và thông tin được kết hợp, người tiếp nhận rất dễ tin rằng mình đang trực tiếp trao đổi với người thật.
Đáng chú ý, AI tạo sinh (Generative AI) đang giúp tội phạm mạng tạo ra nội dung giả mạo với chi phí thấp hơn nhưng độ chân thực cao hơn. Vì vậy, theo tôi, người dùng không thể chỉ dựa vào những gì mắt nhìn thấy, tai nghe được để xác định tính xác thực của một cuộc gọi hay thông tin trên mạng.
Mức độ phổ biến của thủ đoạn mạo danh cũng cho thấy đây không còn là nguy cơ cá biệt. Theo khảo sát của Cơ quan Chống tội phạm Quốc gia (NCA), mạo danh công an đã trở thành hình thức lừa đảo phổ biến nhất trong năm 2025. Tại Hà Nội, vào tháng 3/2025, một nạn nhân bị lừa mất 1,3 tỉ đồng sau cuộc gọi video có khuôn mặt và giọng nói giả lập giống hệt con gái mình. Vụ việc cho thấy công nghệ giả mạo có thể bị lợi dụng để đánh vào tình cảm gia đình, khiến nạn nhân mất cảnh giác và đưa ra quyết định trong thời gian ngắn.
Ba bước kiểm tra hình ảnh, video nghi bị làm giả
- Trước những thủ đoạn ngày càng tinh vi, người dùng có thể dựa vào những dấu hiệu nào để nhận biết hình ảnh hoặc video bị làm giả bằng AI?
- Ông Ngô Minh Hiếu: Theo tôi, người dùng nên kiểm tra thông tin theo từng bước, thay vì chỉ nhìn vào một dấu hiệu riêng lẻ rồi kết luận thật hay giả. Một quy trình có thể áp dụng là M.A.N, gồm Metadata, AI Spectrum và Nguồn gốc. Ba bước này lần lượt tập trung vào dữ liệu của tệp tin, dấu hiệu kỹ thuật do AI để lại và nguồn xuất hiện ban đầu của hình ảnh, video.
Trước hết là M - Metadata, tức kiểm tra siêu dữ liệu của tệp tin. Các dữ liệu EXIF có thể cung cấp thông tin về tọa độ địa lý, thời gian và thiết bị được sử dụng để chụp ảnh hoặc quay video. Khi những thông tin này không phù hợp với nội dung mà người gửi cung cấp, người dùng cần tiếp tục xác minh.
Tuy nhiên, tôi lưu ý rằng việc một tệp tin không còn metadata chưa đủ để khẳng định đó là sản phẩm giả mạo. Các nền tảng như Facebook, Zalo thường tự động loại bỏ siêu dữ liệu khi nội dung được tải lên nhằm bảo vệ quyền riêng tư. Vì vậy, trong trường hợp cần kiểm tra, người dùng nên đề nghị người gửi cung cấp tệp gốc.
Một dấu hiệu cần chú ý là sự mâu thuẫn giữa thời điểm được giới thiệu và dữ liệu của tệp tin. Chẳng hạn, đối tượng khẳng định video ghi lại cuộc họp diễn ra vào buổi sáng, nhưng dữ liệu kiểm tra cho thấy tệp được dựng bằng phần mềm chỉnh sửa vào lúc 2 giờ đêm. Sự bất nhất này là cơ sở để đặt nghi vấn và kiểm tra thêm, chứ chưa nên được xem là kết luận cuối cùng nếu chưa có bằng chứng bổ sung.
Sau khi kiểm tra dữ liệu, bước thứ hai là A - AI Spectrum, tức phân tích các dấu hiệu kỹ thuật có thể xuất hiện trong nội dung do AI tạo ra. Theo tôi, người dùng có thể chú ý đến ba nhóm dấu hiệu: Màu sắc, ánh sáng và chuyển động.
Ở khu vực khuôn mặt, màu da có thể bị nhòe hoặc xuất hiện các vệt chớp nháy bất thường quanh miệng và đường viền khi nhân vật cử động. Ánh sáng phản chiếu trong mắt có thể không đồng nhất với nguồn sáng và bối cảnh xung quanh. Bên cạnh đó, các biểu hiện như nhịp thở, tần suất chớp mắt hoặc chuyển động cơ thể đôi khi thiếu tự nhiên.
Dù vậy, tôi cho rằng các dấu hiệu này chỉ có giá trị cảnh báo, không thể được sử dụng riêng lẻ để khẳng định video là giả. Công cụ phân tích cũng có thể nhận diện sai, đặc biệt khi video gốc bị mờ hoặc có độ phân giải thấp. Do đó, người dùng cần kết hợp nhiều phương pháp kiểm tra trước khi đưa ra nhận định.
Bước thứ ba là N - Nguồn gốc, tức truy tìm bản gốc bằng các công cụ tình báo nguồn mở (OSINT) và tìm kiếm hình ảnh ngược (Reverse Image Search). Người dùng có thể tra cứu chéo trên nhiều nền tảng để tìm hình ảnh hoặc video ban đầu mà kẻ gian có thể đã lấy cắp, sau đó cắt ghép hoặc sử dụng sai ngữ cảnh.
Theo tôi, việc truy xuất nguồn gốc đặc biệt quan trọng bởi một hình ảnh có thể là hình ảnh thật nhưng được sử dụng trong một câu chuyện giả. Khi tìm được bản gốc và đối chiếu với nội dung đang lan truyền, người dùng sẽ có thêm căn cứ để xác định hình ảnh, video có bị chỉnh sửa hoặc xuyên tạc hay không.
Dự án Chống Lừa Đảo cảnh báo hơn 21,6 triệu website độc hại
- Bên cạnh việc trang bị kỹ năng xác minh cho từng người dùng, dự án Chống Lừa Đảo đang triển khai những giải pháp nào để bảo vệ cộng đồng trước các website độc hại?
- Ông Ngô Minh Hiếu: Theo tôi, kỹ năng cá nhân là cần thiết nhưng cần được hỗ trợ bằng các hệ thống cảnh báo và chia sẻ dữ liệu ở quy mô cộng đồng. Vì vậy, dự án Chống Lừa Đảo vận hành hệ thống cơ sở dữ liệu đen (CSDL Đen), phục vụ việc phát hiện, rà soát và cảnh báo các website có dấu hiệu lừa đảo, độc hại trên không gian mạng.
Từ khi chính thức vận hành vào cuối năm 2020 đến nay, hệ thống đã phát hiện, rà soát và gắn cờ cảnh báo hơn 21.600.000 website lừa đảo, độc hại. Mỗi tháng, dự án tiếp nhận từ 1.000 đến 2.000 lượt báo cáo nguy cơ từ cộng đồng. Những báo cáo này góp phần bổ sung dữ liệu để hệ thống nhận diện các địa chỉ có dấu hiệu gây hại.
Về quy trình xử lý, thông tin do cộng đồng báo cáo sẽ được chuyên gia kiểm duyệt trước khi chuyển sang các bước xử lý phù hợp. Với những trường hợp đáp ứng điều kiện chặn tự động, hệ thống có thể thực hiện thông qua API chỉ trong 1 - 2 giây. Theo tôi, việc rút ngắn thời gian cảnh báo và xử lý có ý nghĩa quan trọng, bởi các website lừa đảo có thể tiếp cận nhiều người dùng trong thời gian ngắn.
Bên cạnh nguồn dữ liệu từ cộng đồng, hệ thống còn liên kết, chia sẻ dữ liệu với năm đối tác bảo mật gồm Google Safe Browsing, APWG (Liên minh chống lừa đảo toàn cầu), VirusTotal, PhishTank và Cloudflare. Việc kết nối với các hệ thống này giúp tăng khả năng cập nhật, đối chiếu và cảnh báo các địa chỉ có nguy cơ gây hại.
Người dùng có thể chủ động tra cứu mức độ an toàn của website tại địa chỉ https://chongluadao.vn/ trước khi truy cập hoặc cung cấp thông tin cá nhân. Tuy nhiên, theo tôi, công cụ tra cứu nên được xem là một lớp bảo vệ bổ sung; người dùng vẫn cần duy trì thói quen kiểm tra thông tin và không làm theo các yêu cầu đáng ngờ.
- Khi nhận được cuộc gọi video nghi ngờ sử dụng deepfake, người dùng nên xử lý như thế nào để tránh bị thao túng tâm lý?
- Ông Ngô Minh Hiếu: Theo tôi, nguyên tắc quan trọng nhất là chậm lại, dừng lại và kiểm tra. Các đối tượng lừa đảo thường tạo cảm giác cấp bách, đe dọa hoặc đưa ra những yêu cầu khiến nạn nhân không có thời gian suy nghĩ. Khi nhận được yêu cầu chuyển tiền, cung cấp thông tin cá nhân hoặc thực hiện một thủ tục bất thường, người dùng không nên vội vàng làm theo mà cần bình tĩnh xác minh độc lập.
Trong cuộc gọi video có dấu hiệu đáng ngờ, người dùng có thể yêu cầu người ở đầu dây bên kia thực hiện một số thao tác như vẫy tay liên tục trước mặt hoặc quay mặt sang góc nghiêng khoảng 90 độ. Những thao tác này đôi khi làm lộ lỗi xử lý hình ảnh của công nghệ giả lập thời gian thực, chẳng hạn hình ảnh bị vỡ hoặc biến dạng ở khu vực bàn tay và các góc khuất trên khuôn mặt.
Tuy nhiên, tôi muốn nhấn mạnh rằng đây không phải phép thử tuyệt đối. Công nghệ deepfake liên tục được cải thiện, nên việc không phát hiện thấy lỗi hình ảnh cũng không có nghĩa video chắc chắn là thật. Người dùng không nên đặt toàn bộ niềm tin vào khả năng quan sát bằng mắt thường hoặc kết quả của một công cụ nhận diện duy nhất.
Biện pháp an toàn hơn là chủ động kết thúc cuộc gọi, sau đó sử dụng số điện thoại chính thức đã lưu trong danh bạ tin cậy để gọi lại và xác minh. Người dùng cũng không nên sử dụng số điện thoại hoặc đường dẫn do chính người gọi đáng ngờ cung cấp để kiểm tra thông tin, bởi những kênh này có thể nằm trong cùng một kịch bản lừa đảo.
Từ kinh nghiệm của mình, tôi cho rằng việc phòng tránh cần kết hợp cả kỹ năng cá nhân, công cụ công nghệ và thói quen xác minh độc lập. Trong bối cảnh AI có thể tạo ra hình ảnh, giọng nói ngày càng giống người thật, người dùng càng cần thận trọng trước những thông tin tác động mạnh đến tâm lý, đặc biệt là các yêu cầu liên quan đến tiền bạc và dữ liệu cá nhân.
Nguyên tắc tôi muốn nhấn mạnh là chậm lại, dừng lại và kiểm tra. Đừng vì thấy khuôn mặt quen thuộc, nghe giọng nói giống người thân hoặc nhìn thấy một bối cảnh có vẻ đáng tin mà bỏ qua các bước xác minh.
