---
title: "ดีปเฟก (Deepfakes) เพื่อบายพาส KYC - มันได้ผลจริงหรือ?"
description: "การฉ้อโกงด้วยดีปเฟกคิดเป็น 1 ใน 5 ของคดีกลโกงทางไบโอเมตริกซ์ เรียนรู้วิธีที่ AI ใช้บายพาสการตรวจสอบ KYC และสิ่งที่คุณทำได้เพื่อปกป้องบัญชีคริปโตของคุณ"
language: th
published: 2026-09-14
author: Netts
topic: "Insights"
canonical: https://netts.io/blog/deepfakes-to-bypass-kyc-does-it-work?lang=th
languages: [en, ru, es, zh, th, fr, uk, tr, hi, fa, ar, ha, pt, vi, ko, ja, id, de, tl]
translation_outdated: false
---
# ดีปเฟก (Deepfakes) เพื่อบายพาส KYC - มันได้ผลจริงหรือ?

การฉ้อโกงด้วยดีปเฟกคิดเป็น 1 ใน 5 ของคดีกลโกงทางไบโอเมตริกซ์ เรียนรู้วิธีที่ AI ใช้บายพาสการตรวจสอบ KYC และสิ่งที่คุณทำได้เพื่อปกป้องบัญชีคริปโตของคุณ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แต่เดิมควรจะถูกนำมาใช้กับงานที่น่าเบื่อและจำเจ ซึ่งเป็นงานที่กินเวลาหลายชั่วโมงต่อสัปดาห์แต่ไม่ได้สร้างคุณค่าที่มีความหมายต่อชีวิตคุณเลย ทว่าในความเป็นจริง พวกมันกลับเรียนรู้ที่จะเลียนแบบบุคลิกภาพของคุณ ในปัจจุบัน เครื่องมือเหล่านี้กำลังถูกนำมาใช้เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดของ KYC, ล็อกอินเข้าสู่บัญชีเอ็กซ์เชนจ์ของคุณ และหลอกให้ระบบยืนยันตัวตนเชื่อว่าบุคคลที่ถูกสร้างขึ้นมานั้นมีความชอบธรรมในการถือครองเงิน

สถานการณ์นี้เข้าใจได้ไม่ยาก เพราะข้อมูลทั้งหมดที่คุณส่งไประหว่างการยืนยันตัวตนล้วนเป็นข้อมูลดิจิทัล ซึ่งประกอบไปด้วยรูปถ่ายใบหน้าของคุณ สำเนาสแกนบัตรประจำตัวประชาชน และวิดีโอที่คุณกะพริบตาตามคำสั่ง ทั้งหมดนี้เป็นเพียงข้อมูลที่ส่งผ่านอินเทอร์เน็ต หากข้อมูลนั้นสามารถปลอมแปลงได้อย่างแนบเนียนเพียงพอ เครื่องจักรที่อยู่อีกฝั่งก็จะยอมรับมันได้อย่างง่ายดายเช่นกัน กระบวนการนี้ไม่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องเลยแม้แต่น้อย สิ่งที่เกิดขึ้นจริงคือเครื่องจักรเครื่องหนึ่งตรวจจับรูปแบบ และเครื่องจักรอีกเครื่องหนึ่งสามารถสร้างรูปแบบเดียวกันนั้นขึ้นมาได้ ดังนั้น จึงกลายเป็นปัญญาประดิษฐ์ตัวหนึ่งกำลังหลอกปัญญาประดิษฐ์อีกตัวหนึ่ง โดยมีเงินและตัวตนของคุณอยู่ตรงกลางของปัญหานี้

นี่ไม่ใช่แค่ความกังวลในเชิงทฤษฎี ผลการตรวจสอบเหตุการณ์ยืนยันตัวตนทั่วโลกกว่าหนึ่งพันล้านครั้งเผยให้เห็นว่า การฉ้อโกงด้วยดีปเฟกคิดเป็น 1 ในทุก ๆ 5 กรณีของการฉ้อโกงทางไบโอเมตริกซ์ จำนวนความพยายามที่ใช้เซลฟี่แบบดีปเฟกเพิ่มขึ้นถึง 58% ในปี 2025 เพียงปีเดียว และยังพบว่าการโจมตีแบบฉีดข้อมูล (Injection Attacks) เพิ่มขึ้นถึง 783% ในปี 2024 ซึ่งเป็นกรณีที่มีการสอดแทรกวิดีโอปลอมเข้าไปในฟีดของกล้องโดยตรง เทคโนโลยีที่จำเป็นสำหรับการทำสิ่งเหล่านี้มีค่าใช้จ่ายเพียงประมาณยี่สิบดอลลาร์และใช้เวลาเพียงสามสิบนาที ยิ่งไปกว่านั้น ตัวตนสังเคราะห์เต็มรูปแบบที่สามารถผ่านการตรวจ KYC ได้ สามารถหาซื้อได้จากตลาดมืด (Dark Web) ในราคาเพียงสองร้อยดอลลาร์

ระบบยังคงใช้งานได้เพราะระบบเหล่านี้ไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อตรวจจับสิ่งประเภทนี้ตั้งแต่แรก พวกมันถูกออกแบบมาเพื่อตรวจจับภาพถ่ายเอกสาร สกรีนช็อต และกรณีที่มีคนนำบัตรของผู้อื่นมาสวมรอย ระบบไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อตรวจจับใบหน้าที่สร้างขึ้นด้วยเครื่องจักรซึ่งไม่เคยมีตัวตนอยู่จริง ควบคู่ไปกับบัตรประจำตัวที่สร้างขึ้นด้วยเครื่องจักรซึ่งไม่เคยมีการออกให้จริง และถูกส่งโดยบุคคลที่ใช้ซอฟต์แวร์สลับใบหน้าแบบเรียลไทม์เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบการมีชีวิตจริง (Liveness Check) ที่มีไว้เพื่อยืนยันว่าพวกเขาเป็นมนุษย์

## เมื่อเครื่องจักรหลอกเครื่องจักร

การฉ้อโกงไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในเอ็กซ์เชนจ์คริปโต แม้ว่าคริปโตจะมีสัดส่วนสูงถึง 88% ของการฉ้อโกงด้วยดีปเฟกทั้งหมดที่ตรวจพบทั่วโลก แต่มันยังเกิดขึ้นที่ธนาคาร ผู้ค้าปลีกออนไลน์ และแพลตฟอร์มฟินเทค ในทุกกรณีที่มีการยืนยันตัวตนแบบอัตโนมัติและตั้งอยู่บนพื้นฐานของความไว้วางใจ วิธีการที่ใช้ยืนยันตัวตนของคุณจะมองหาสัญญาณบางอย่าง เช่น ใบหน้าในภาพเซลฟี่ตรงกับใบหน้าบนบัตรประจำตัวหรือไม่? บุคคลนั้นกะพริบตาเมื่อได้รับคำสั่งหรือไม่? เอกสารมีฟอนต์ โฮโลแกรม และฟีเจอร์ความปลอดภัยที่ถูกต้องหรือไม่? การตรวจสอบทั้งหมดนี้สามารถบายพาสได้แล้วในปัจจุบัน ไม่ใช่ผ่านการแฮกที่ซับซ้อน แต่ผ่านการป้อนคำสั่ง (Prompts) ลงในเครื่องมือสร้างรูปภาพและการตัดต่อวิดีโอเพียงสามสิบนาที

Kyle Holder ถูกขโมยเงินออมวัยเกษียณทั้งหมดจำนวนสามแสนดอลลาร์ภายในเวลาสามเดือน จากกลโกงที่เกี่ยวข้องกับการชักใยด้วย AI

![ดีปเฟก (Deepfakes) เพื่อบายพาส KYC - มันได้ผลจริงหรือ?](https://netts.io/blog/images/body/7888863b1cf69c7d138ecfa95299bf90fd3d699e-955.webp)

เจ้าหน้าที่ IRS ที่ดูแลคดีของเธอกล่าวว่าไม่เหลืออะไรเลย การหลอกลวงนี้ไม่ได้ใช้ดีปเฟกผ่าน KYC โดยตรง แต่ใช้หลักการเดียวกัน นั่นคือความไว้วางใจที่สร้างขึ้นโดย AI ซึ่งรวมถึงแพลตฟอร์มการเทรดปลอม ผลกำไรที่กุขึ้น วิดีโอดีปเฟกของผู้บริหาร และเสียงที่ถูกโคลน เมื่อเธอพยายามถอนเงิน แพลตฟอร์มนั้นก็หายวับไป

มิจฉาชีพที่ขโมยเงินออมของเธอไปไม่จำเป็นต้องแฮกเจาะระบบเข้ามา เพราะแค่ทำตัวให้ดูน่าเชื่อถือและเป็นของจริงนานพอจนทำให้เธอหลงเชื่อคำโกหกนั้นก็เพียงพอแล้ว

## อะไรถูกปลอมแปลงบ้าง และทำได้อย่างไร

สิ่งที่มองเห็นได้ชัดเจนคือดีปเฟก แต่นี่ไม่ใช่ภาพรวมทั้งหมด มิจฉาชีพกำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างเอกสารปลอม ลายเซ็น ประวัติการทำธุรกรรม ยอดคงเหลือในบัญชี อีเมลยืนยัน การสนทนากับฝ่ายบริการลูกค้า และแม้กระทั่งการวิดีโอคอลแบบเรียลไทม์ พวกเขาสร้างตัวตนสังเคราะห์ขึ้นมาโดยการรวมข้อมูลจริงที่ถูกขโมยมาเข้ากับข้อมูลที่แต่งขึ้น เช่น หมายเลขประกันสังคมจริง ชื่อปลอม ใบหน้าที่สร้างจาก AI และที่อยู่จริง แม้ว่าแต่ละองค์ประกอบของตัวตนนี้จะผ่านการตรวจสอบฐานข้อมูลแบบรายชิ้น แต่กลับไม่มีบุคคลที่มีตัวตนจริงอยู่เบื้องหลังตัวตนนั้นเลย

การฉ้อโกงด้วยตัวตนสังเคราะห์ในลักษณะนี้ได้กลายมาเป็นรูปแบบหลักของอาชญากรรมทางการเงินในปี 2025 เนื่องจากมันผสมผสานความน่าเชื่อถือของข้อมูลจริงเข้ากับความยืดหยุ่นของการสร้างเรื่องเท็จขึ้นมาทั้งหมด บุคคลที่สมัครเปิดบัญชีไม่ได้แกล้งทำเป็นคนอื่น แต่พวกเขากำลังสร้างคนใหม่ขึ้นมา คนที่ดูถูกต้องตามกฎหมายในสายตาของระบบอัตโนมัติทั้งหมดที่ใช้ตรวจสอบ แม้ว่าคนๆ นี้จะมีตัวตนอยู่เพียงแค่ชุดของจุดข้อมูลที่บังเอิญตรงกันก็ตาม

การตรวจสอบที่ดำเนินการกับเครื่องมือสร้างภาพด้วย AI เชิงพาณิชย์สิบหกตัวในปี 2026 พบว่า จากความพยายามเจ็ดสิบห้าครั้ง มีหกสิบเก้าครั้งที่ให้ผลลัพธ์คล้ายกับบัตรประจำตัว และมีโมเดลถึงห้าตัวที่สร้างภาพซึ่งดูเหมือนเอกสารราชการของจริง สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การปลอมแปลงอันประณีตที่ต้องอาศัยความรู้ภายในเกี่ยวกับการพิมพ์เพื่อความปลอดภัย แต่มันเป็นภาพที่สร้างขึ้นจากเครื่องมือที่บุคคลทั่วไปเข้าถึงได้ เพื่อตอบสนองต่อพรอมต์จากคนที่ไม่เคยย่างกรายเข้าไปในสำนักงานทำหนังสือเดินทางด้วยซ้ำ

เอกสารเหล่านี้ดูสมจริงเพราะ AI ได้รับการเทรนโดยใช้เอกสารจริง ใบหน้าดูสมจริงเพราะ AI ได้รับการเทรนจากใบหน้าของคนจริง ระบบไม่ได้คาดเดาไปเรื่อย แต่กำลังสร้างสิ่งที่ได้เรียนรู้ขึ้นมาใหม่ และสิ่งที่มันได้เรียนรู้มานั้นก็น่าเชื่อถือมากพอที่จะหลอกได้ทั้งเครื่องจักรและมนุษย์

## การหลอกการทดสอบความเป็นมนุษย์

การตรวจสอบการมีชีวิตจริง (Liveness Detection) ถูกคิดค้นขึ้นมาเพื่อจัดการกับปัญหานี้ แนวคิดนั้นตรงไปตรงมา นั่นคือ ให้ผู้ใช้ทำท่าทางบางอย่างที่ภาพถ่ายหรือวิดีโอไม่สามารถทำซ้ำได้ ซึ่งอาจรวมถึงการกะพริบตา หันศีรษะ ยิ้ม หรือมองตามวัตถุที่กำลังเคลื่อนที่ หากคุณสามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้แบบเรียลไทม์ คุณก็ต้องเป็นคนจริงๆ ที่ใช้โทรศัพท์เครื่องจริง ไม่ใช่ใครบางคนที่กำลังเปิดวิดีโอที่บันทึกไว้เล่นซ้ำ

ปัญหาคือ Liveness Detection สันนิษฐานเอาเองว่าฟีดวิดีโอนั้นเป็นของจริง โดยคิดว่ากล้องกำลังแสดงสิ่งที่อยู่ตรงหน้าอย่างแท้จริง อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีดีปเฟกสมัยใหม่ไม่จำเป็นต้องหลอกตัวกล้อง เพราะพวกเขาสามารถฉีดวิดีโอปลอมเข้าไปในสตรีมได้โดยตรง ซึ่งเป็นการหลีกเลี่ยงการใช้เลนส์กล้องอย่างสิ้นเชิง ซอฟต์แวร์จะบันทึกคำสั่งทดสอบยืนยันตัวตน สร้างการตอบสนองสังเคราะห์แบบเรียลไทม์ แล้วส่งการตอบกลับนั้นไปยังระบบราวกับว่ามันมาจากกล้องจริงๆ ดังนั้น การตรวจสอบ Liveness จึงตรวจพบว่าบุคคลนั้นกะพริบตาเมื่อถูกสั่ง หันศีรษะ และยิ้ม โดยที่ระบบไม่มีทางรู้ได้เลยว่าบุคคลนั้นไม่ได้อยู่ตรงนั้นจริงๆ

นั่นคือเหตุผลที่มีการโจมตีแบบฉีดข้อมูล (Injection Attacks) เพิ่มขึ้นถึง 783% ภายในเวลาเพียงปีเดียว เนื่องจากระบบป้องกันถูกออกแบบมาสำหรับภัยคุกคามผิดประเภท มันถูกสร้างขึ้นมาเพื่อตรวจจับการโจมตีแบบ Replay Attack และภาพถ่ายที่พิมพ์ออกมา ไม่ใช่การสังเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

![ดีปเฟก (Deepfakes) เพื่อบายพาส KYC - มันได้ผลจริงหรือ?](https://netts.io/blog/images/body/86fdb13776ff9330420fc6b6fbdb70990a073534-746.webp)

หลายแพลตฟอร์มได้เปลี่ยนไปใช้การตรวจสอบ Liveness แบบพาสซีฟ (Passive Liveness Detection) ซึ่งเป็นวิธีที่วิเคราะห์วิดีโอโดยไม่ต้องให้ผู้ใช้ทำท่าทางใดๆ ระบบจะตรวจจับการแสดงออกทางสีหน้าในระดับเสี้ยววินาที (Micro-expressions) การไหลเวียนของเลือดใต้ผิวหนัง เงาและการสะท้อนแสงที่มีลักษณะเป็นสามมิติ แม้ว่าวิธีนี้จะมีประสิทธิภาพมากกว่า แต่ก็ไม่ได้สมบูรณ์แบบแต่อย่างใด มิจฉาชีพได้เริ่มเทรนโมเดลของตนเองเกี่ยวกับสัญญาณต่างๆ ที่การตรวจสอบแบบพาสซีฟใช้ค้นหาแล้ว โดยกำจัดจุดสังเกตที่ฟ้องความผิดปกติ เพิ่มสัญญาณรบกวนที่คล้ายกับเกรนของกล้องจริง และใส่ข้อบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ ที่ทำให้สิ่งนั้นดูมีความเป็นมนุษย์

การศึกษาที่จัดทำขึ้นในปี 2026 พบว่ามีผู้เข้าร่วมเพียง 0.1% เท่านั้นที่สามารถแยกแยะเนื้อหาจริงออกจากเนื้อหาที่สร้างโดย AI ได้อย่างแม่นยำ ในเมื่อมนุษย์ไม่สามารถทำได้ และระบบอัตโนมัติก็กำลังถูกฝึกให้ตรวจจับรูปแบบที่ AI กำลังถูกฝึกให้สร้างขึ้นมาในเวลาเดียวกัน คำถามจึงไม่ใช่ว่าระบบป้องกันจะประสบความสำเร็จหรือไม่ แต่คำถามคือระบบเหล่านี้จะต้านทานได้นานแค่ไหนก่อนที่จะหยุดทำงานไปในที่สุด

## สิ่งนี้มีความหมายอย่างไรต่อคุณ

หากคุณถือครองคริปโตและเคยยืนยันตัวตนบนเอ็กซ์เชนจ์ โดยเคยส่งภาพเซลฟี่พร้อมกับบัตรประจำตัวเพื่อพิสูจน์ว่าคุณคือบุคคลที่คุณกล่าวอ้างจริง ระบบเดียวกันนั้นที่ใช้ตรวจสอบคุณก็สามารถถูกหลอกได้เช่นกัน ซึ่งหมายความว่าบุคคลอื่นสามารถสร้างตัวตนสังเคราะห์ ผ่านกระบวนการยืนยันตัวตนแบบเดียวกับที่คุณทำ เปิดบัญชี แล้วใช้บัญชีนั้นเพื่อโอนเงิน ฟอกเงิน หรือกวาดเอาสินทรัพย์ของผู้อื่นไปพร้อมกับพวกเขา

นั่นยังหมายความว่าตัวตนของคุณอาจถูกนำไปใช้โดยที่คุณไม่รู้ตัว ทุกวันนี้ มิจฉาชีพไม่จำเป็นต้องขโมยตัวตนทั้งหมดของคุณอีกต่อไป สิ่งที่พวกเขาต้องทำมีเพียงแค่การได้รูปถ่ายใบหน้าของคุณ ซึ่งอาจมีอยู่แล้วหากคุณเคยโพสต์บนโซเชียลมีเดีย จากนั้นพวกเขาก็นำรูปนั้นไปใช้กับเครื่องมือสลับใบหน้าเพื่อสร้างวิดีโอดีปเฟกของคุณในการทำแบบทดสอบ Liveness แล้วนำไปรวมกับบัตรประชาชนปลอมที่มีใบหน้าของคุณแต่เปลี่ยนชื่อเล็กน้อย และส่งไปยังแพลตฟอร์มที่ไม่มีความสามารถในการตรวจจับดีปเฟกที่แข็งแกร่ง เมื่อแพลตฟอร์มอนุมัติคำขอ พวกเขาก็จะมีบัญชีที่หน้าเหมือนคุณ เสียงเหมือนคุณ และสามารถผ่านขั้นตอนการยืนยันตัวตนที่มีไว้เพื่อพิสูจน์ว่าคุณเป็นคนที่คุณกล่าวอ้างจริงๆ

เป็นการยากที่จะเข้าใจขนาดของปัญหานี้จนกว่าคุณจะได้เห็นตัวเลข ในปี 2025 ชาวอเมริกันสูญเสียเงินมากกว่าหนึ่งหมื่นหนึ่งพันล้านดอลลาร์จากการฉ้อโกงสกุลเงินดิจิทัล ซึ่งคิดเป็นมากกว่าครึ่งหนึ่งของเงินทั้งหมดที่สูญเสียไปจากอาชญากรรมทางอินเทอร์เน็ตที่รายงานต่อ FBI ทั่วโลก กลโกงคริปโตทำเงินบนบล็อกเชน (On-chain) ได้อย่างน้อยหนึ่งหมื่นสี่พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 ซึ่งเพิ่มขึ้นจากไม่ถึงหนึ่งหมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2024 ในไตรมาสแรกของปี 2026 เพียงไตรมาสเดียว ดีปเฟก AI สร้างความเสียหายเป็นมูลค่าถึง 577 ล้านดอลลาร์ และปัจจุบันอยู่เบื้องหลัง 40% ของการฉ้อโกงคริปโตที่มีมูลค่าสูง

![ดีปเฟก (Deepfakes) เพื่อบายพาส KYC - มันได้ผลจริงหรือ?](https://netts.io/blog/images/body/977e4950b81920b088517c284f764397de6e9412-902.webp)

มิจฉาชีพเหล่านี้ไม่ได้ลงมือเพียงลำพัง แต่เป็นส่วนหนึ่งของขบวนการที่มีการจัดตั้งอย่างเป็นระบบ การสืบสวนที่จัดทำขึ้นในปี 2025 เผยให้เห็นระบบนิเวศการฉ้อโกงมูลค่า 187 ล้านดอลลาร์ที่ครอบคลุมทั้งออสเตรเลียและสหรัฐอเมริกา โดยพึ่งพาแพลตฟอร์มการเทรดปลอม การรับรองจากคนดังแบบดีปเฟก และความไว้วางใจที่ถูกชักใยโดยใช้ AI ปฏิบัติการนี้เข้ายึดช่อง YouTube ยอดนิยม ใช้เสียงและวิดีโอดีปเฟกเพื่อเลียนแบบการสื่อสารอย่างเป็นทางการของบริษัทคริปโตจริง และเสนอแอร์ดรอปปลอมให้กับผู้ที่โอนเงินเข้ามาก่อน มีผู้คนนับพันที่ตกเป็นเหยื่อและถูกหลอกลวง

## การปกป้องตัวคุณเองในโลกแห่งดีปเฟก

แม้ว่าคุณจะไม่สามารถป้องกันไม่ให้ใครปลอมแปลงใบหน้าของคุณได้ แต่คุณสามารถทำให้พวกเขาใช้ของปลอมนั้นเพื่อขโมยจากคุณได้ยากขึ้น แนวป้องกันด่านแรกของคุณไม่ใช่เรื่องทางเทคนิค แต่เป็นเรื่องของพฤติกรรม

1. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เปิดใช้งานฟีเจอร์ความปลอดภัยทั้งหมดที่มีอยู่ในบัญชีที่มีเงินหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น การยืนยันตัวตนแบบสองปัจจัย (2FA), การเข้าสู่ระบบด้วยไบโอเมตริกซ์, ไวท์ลิสต์ (Whitelist) สำหรับที่อยู่ในการถอนเงิน และการยืนยันทางอีเมลสำหรับการดำเนินการที่สำคัญแต่ละครั้ง มาตรการความปลอดภัยแต่ละอย่างเหล่านี้ทำให้ผู้อื่นเข้าควบคุมบัญชีของคุณได้ยากขึ้น แม้ว่าพวกเขาจะสามารถบายพาสกระบวนการ KYC ได้ก็ตาม

2. เมื่อใดก็ตามที่คุณได้รับวิดีโอ ข้อความเสียง หรือรูปแบบการสื่อสารอื่นๆ จากใครบางคนที่ขอให้คุณส่งเงินให้พวกเขาหรือขอข้อมูลประจำตัวของคุณ ให้ถือว่าเป็นของปลอมไว้ก่อนจนกว่าคุณจะมีหลักฐานยืนยันเป็นอย่างอื่น กลโกงการแอบอ้างเป็นบุคคลอื่นในโลกคริปโตเพิ่มขึ้นถึง 1,400% ในปี 2025 หากบุคคลที่ดูเหมือนจะเป็นซีอีโอของคุณ เพื่อน หรือคนดังติดต่อคุณเกี่ยวกับโอกาสในการลงทุน ให้ตรวจสอบเรื่องดังกล่าวผ่านช่องทางอิสระอื่นก่อนที่จะดำเนินการใดๆ

3. คุณไม่จำเป็นต้องส่งคริปโตเพื่อเคลมแอร์ดรอป ปลดล็อกบัญชี หรือพิสูจน์ตัวตนของคุณ แพลตฟอร์มของแท้จะไม่ขอให้คุณจ่ายเงินเพื่อรับเงินอย่างแน่นอน นี่คือรูปแบบที่กลโกงแอร์ดรอปปลอมทุกตัวถูกวางโครงสร้างไว้ และผู้คนก็ยังคงตกหลุมพรางเพราะวิดีโอและข้อความเหล่านั้นดูเหมือนจริงมาก

4. ใช้แพลตฟอร์มที่มีระบบต่อต้านการฉ้อโกงที่แข็งแกร่ง เนื่องจากไม่ใช่ทุกเอ็กซ์เชนจ์หรือบริการจะลงทุนในระบบตรวจจับดีปเฟก ผู้ที่ลงทุนจะโปรโมตเรื่องนี้อย่างเปิดเผย เนื่องจากสิ่งนี้ได้กลายเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขันไปแล้ว คุณควรมองหาการยืนยันตัวตนแบบหลายรูปแบบ (Multi-modal Verification), การวิเคราะห์พฤติกรรม, การควบคุมความสมบูรณ์ในระดับเซสชัน และการตรวจจับ Liveness ขั้นสูงที่เหนือกว่าการทดสอบกะพริบตาและหันศีรษะพื้นฐาน

5. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าบริการนั้นใช้การตรวจจับ Liveness แบบ 3D หรือการวิเคราะห์ไบโอเมตริกซ์แบบพาสซีฟ เนื่องจากวิธีการเหล่านี้หลอกได้ยากกว่าการตรวจสอบ Liveness แบบแอคทีฟ เพราะพวกมันตรวจสอบมากกว่าแค่ว่าคุณทำตามคำสั่งได้หรือไม่ โดยจะตรวจสอบความลึก การแสดงออกทางสีหน้าในระดับเสี้ยววินาที และสัญญาณทางสรีรวิทยา ซึ่งวิดีโอสังเคราะห์สร้างเลียนแบบให้แนบเนียนได้ยาก

6. คิดเสียว่าใบหน้าของคุณคือรหัสผ่าน และลดจำนวนรูปถ่ายความละเอียดสูงของตัวคุณเองที่เปิดเผยต่อสาธารณะให้น้อยที่สุด มิจฉาชีพรวบรวมใบหน้าจากเว็บไซต์โซเชียลมีเดียเพื่อนำไปใช้ในดีปเฟก ยิ่งมีภาพความละเอียดสูงของคุณอยู่บนโลกออนไลน์มากเท่าใด การสร้างของปลอมที่แนบเนียนก็ยิ่งทำได้ง่ายขึ้นเท่านั้น

7. เมื่อคุณกำลังโอนเงินจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งการโอน USDT จำนวนมาก หรือธุรกรรมคริปโตมูลค่าสูงอื่นๆ คุณควรใช้บริการที่ช่วยให้คุณตรวจสอบค่าใช้จ่ายและเส้นทางก่อนที่จะดำเนินการ มิจฉาชีพมักฉวยโอกาสจากความเร่งรีบและความสับสนเกี่ยวกับค่าธรรมเนียม ทำให้เหยื่อส่งเงินไปยังที่อยู่ผิดหรือจ่ายแพงกว่าที่จำเป็นมาก ในทางกลับกัน แพลตฟอร์มของแท้จะช่วยให้คุณคำนวณต้นทุนล่วงหน้า ตรวจสอบที่อยู่ของผู้รับ และตรวจสอบรายละเอียดทั้งหมดก่อนที่ธุรกรรมจะดำเนินการ

อุตสาหกรรมกำลังเริ่มตอบสนอง แต่ยังคงเป็นไปอย่างช้าๆ ในปัจจุบัน กระบวนการยืนยันตัวตนที่ได้รับการปรับปรุงจะเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบแบบหลายรูปแบบ ซึ่งจะร่วมกันตรวจสอบเอกสาร ไบโอเมตริกซ์ใบหน้า รูปแบบเสียง และสัญญาณทางพฤติกรรม บางแพลตฟอร์มกำลังพัฒนาแพ็กเกจหลักฐานในระดับเซสชันที่มีการประทับเวลาและปิดผนึกด้วยการเข้ารหัสลับในทุกๆ เฟรมของเซสชันการยืนยันตัวตน ทำให้เกิดบันทึกทางนิติวิทยาศาสตร์ที่สามารถแสดงให้เห็นได้ว่าเซสชันนั้นเป็นของจริงหรือถูกฉีดข้อมูลเข้ามา นอกจากนี้ หลายแพลตฟอร์มยังรวมเอาผู้ให้บริการความน่าเชื่อถือบุคคลที่สาม (Third-party Trust Service Providers) เข้ามาทำหน้าที่เป็นพยานที่เป็นกลางในกระบวนการยืนยันตัวตน ซึ่งทำให้มิจฉาชีพปลอมแปลงข้อมูลผ่านไปได้ยากขึ้นมากโดยไม่ทิ้งร่องรอย

อย่างไรก็ตาม มาตรการป้องกันเหล่านี้ไม่ได้ถูกนำไปใช้กับทุกแพลตฟอร์ม ยังมีอีกหลายแห่งที่ยังคงพึ่งพาวิธีการส่งเอกสารคู่กับภาพเซลฟี่ ซึ่งเป็นเทคนิคที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าล้มเหลวมาตั้งแต่ปี 2024 แพลตฟอร์มเหล่านี้ไม่ได้อัปเกรดระบบเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการตรวจจับดีปเฟกนั้นสูง และผลกระทบของการฉ้อโกงมักตกเป็นภาระของผู้ใช้มากกว่าแพลตฟอร์ม

## ต้นทุนของโลกที่ไม่มีอะไรพิสูจน์ได้ว่าเป็นของจริง

ปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของธรรมชาติพื้นฐาน เรากำลังเข้าสู่ยุคที่การพิสูจน์ว่าคุณคือบุคคลที่คุณกล่าวอ้างนั้นไม่ใช่เรื่องง่ายอีกต่อไป ระบบที่มีไว้เพื่อตรวจสอบตัวตนของผู้คนกำลังถูกเอาชนะด้วยเครื่องมือที่มีราคาถูกกว่าอาหารหนึ่งมื้อและใช้เวลาน้อยกว่าการเดินทางไปทำงาน ความไว้วางใจซึ่งเปราะบางอยู่แล้วในสภาพแวดล้อมออนไลน์ กำลังพังทลายลงเพราะเนื้อหาที่ดูเหมือนจริง เสียงเหมือนจริง และมีพฤติกรรมที่สมจริง ทั้งๆ ที่มันไม่ใช่ของจริง

![ดีปเฟก (Deepfakes) เพื่อบายพาส KYC - มันได้ผลจริงหรือ?](https://netts.io/blog/images/body/52c81acc37467b4de367398d1401026509212a63-1095.webp)

นี่ไม่ได้หมายความว่า KYC ถึงจุดจบ เพียงแต่หมายความว่า KYC จำเป็นต้องก้าวข้ามแนวคิดที่ว่าเซลฟี่และบัตรประจำตัวสามารถใช้เป็นข้อพิสูจน์ของสิ่งใดสิ่งหนึ่งได้ แพลตฟอร์มที่จะอยู่รอดจากการเปลี่ยนแปลงนี้ได้คือแพลตฟอร์มที่มองว่าการยืนยันตัวตนเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่จุดตรวจเพียงจุดเดียว พวกเขาจะสร้างความมั่นใจในระยะยาวโดยการใช้ประโยชน์จากสัญญาณพฤติกรรม รูปแบบการทำธุรกรรม ลายนิ้วมือของอุปกรณ์ (Device Fingerprints) และการยืนยันตัวตนซ้ำๆ บ่อยครั้ง มากกว่าที่จะพึ่งพาหลักฐานครั้งเดียวที่สามารถปลอมแปลงได้

สิ่งนี้สื่อเป็นนัยว่าตอนนี้ผู้ใช้ต้องแบกรับภาระงานในการตรวจสอบด้วยตนเอง คุณไม่สามารถทึกทักเอาเองได้อีกต่อไปว่าหากแพลตฟอร์มได้อนุมัติบุคคลใดบุคคลหนึ่งแล้ว บุคคลนั้นจะเป็นคนจริง ในทำนองเดียวกัน คุณไม่สามารถสรุปได้อีกต่อไปว่าเพียงเพราะวิดีโอนั้นดูสมจริงแล้วมันจะเป็นของจริง คุณต้องตรวจสอบด้วยตัวคุณเองผ่านช่องทางอื่นๆ และโดยการใช้เครื่องมือและวิธีการที่ปลอมแปลงได้ยากกว่า

ผลที่ตามมาทางการเงินจากการเข้าใจสิ่งนี้ผิดพลาดไม่ได้เป็นเพียงผลกระทบเดียวที่เกิดขึ้น แต่ยังมีการบ่อนทำลายแนวคิดพื้นฐานอย่างช้าๆ ที่ว่าบุคคลที่อยู่อีกฝั่งหนึ่งของธุรกรรมคือบุคคลที่พวกเขาบอกว่าเป็นจริงๆ หลังจากความเชื่อนั้นสูญสิ้นไป ทุกการปฏิสัมพันธ์จะต้องเผชิญกับความระแวงสงสัย และทุกธุรกรรมจะต้องได้รับการตรวจสอบอย่างอิสระ จนทำให้ไม่สามารถมอบความไว้วางใจให้ใครได้อย่างง่ายดายอีกต่อไป

ดีปเฟกสามารถหลบเลี่ยงขั้นตอน KYC ได้จริงๆ ซึ่งอาจไม่จริงในทุกกรณีหรือบนทุกแพลตฟอร์ม แต่ก็บ่อยครั้งพอที่จะทำให้ตัวเลขความเสียหายจากการฉ้อโกงพุ่งสูงถึงหลายพันล้าน ประเด็นไม่ได้อยู่ที่ว่าสิ่งนี้จะยังคงเกิดขึ้นต่อไปหรือไม่ แต่ประเด็นคือมาตรการป้องกันจะสามารถตามทันได้หรือไม่ ก่อนที่ต้นทุนของการไม่ลงมือทำอะไรจะสูงเกินกว่าจะมองข้ามได้

การฉ้อโกงและความสับสนมักมาบรรจบกันในเรื่องของต้นทุนการทำธุรกรรม ค่าธรรมเนียมที่คุณจ่ายเมื่อโอนเงิน On-chain โดยเฉพาะในกรณีของธุรกรรม USDT บนเครือข่ายอย่าง TRON อาจแตกต่างกันอย่างมากตามลักษณะโครงสร้างของการโอน มิจฉาชีพใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้โดยการตั้งแพลตฟอร์มปลอมที่แสดงค่าธรรมเนียมที่สูงเกินจริงและเก็บส่วนต่างไว้เป็นของตัวเอง พวกเขายังส่งข้อความฟิชชิ่งโดยอ้างว่าคุณต้องจ่ายค่าธรรมเนียมบล็อกเชนอย่างเร่งด่วนเพื่อปลดล็อกเงินของคุณ ทั้งที่ในความเป็นจริงแล้วค่าธรรมเนียมดังกล่าวไม่มีอยู่จริง

หากคุณเข้าใจว่าการโอนเงินควรมีค่าใช้จ่ายจริงเท่าใด คุณก็สามารถหลีกเลี่ยงการถูกหลอกลวงด้วยกลโกงดังกล่าวได้ ตัวอย่างเช่น บน TRON การโอน USDT แต่ละครั้งจะใช้ Energy และ Bandwidth จำนวนหนึ่ง เมื่อคุณมีทรัพยากรเหล่านี้ไม่เพียงพอ เครือข่ายจะขาย TRX ของคุณเพื่อนำมาครอบคลุมค่าใช้จ่าย ซึ่งอาจมีราคาแพง การโอนไปยังที่อยู่ที่มี USDT อยู่แล้วจะใช้ Energy น้อยกว่าการโอนไปยังที่อยู่ว่างเปล่า เนื่องจากเครือข่ายต้องทำการตั้งค่ายอดคงเหลือของโทเคน การรู้สิ่งนี้ล่วงหน้าจะช่วยให้คุณบอกได้ทันทีว่ามีใครกำลังโกหกเกี่ยวกับจำนวนเงินที่คุณต้องจ่ายหรือไม่

![ดีปเฟก (Deepfakes) เพื่อบายพาส KYC - มันได้ผลจริงหรือ?](https://netts.io/blog/images/body/10946eb282e4138503fb167ce546062250c5b0af-1311.webp)

เครื่องมืออย่าง Netts USDT Transfer Calculator ช่วยให้คุณทราบได้อย่างแม่นยำว่าการโอนแต่ละครั้งจะต้องใช้ Energy และ Bandwidth เท่าใด และการเช่า Energy จะถูกกว่าการใช้ TRX หรือไม่ สำหรับผู้ที่โอน USDT บ่อยครั้งหรือผู้ที่เคลื่อนย้ายเงินจำนวนมาก สิ่งนี้สร้างความแตกต่างระหว่างการจ่ายค่าธรรมเนียม USDT ที่ต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ กับการต้องจ่ายแพงกว่าที่ควรจะเป็นสองเท่าหรือมากกว่านั้น นอกจากนี้ยังเป็นวิธีการตรวจสอบว่าค่าธรรมเนียมที่ใครบางคนเรียกเก็บจากคุณนั้นเป็นของจริงหรือไม่ ไม่ใช่จำนวนเงินที่แต่งขึ้นโดยมีเจตนาที่จะขโมยเงินส่วนเกินจากคุณไปทีละเล็กละน้อยในแต่ละครั้ง แม้ว่าเครื่องคำนวณต้นทุนที่โปร่งใสจะไม่สามารถขจัดการฉ้อโกงให้หมดไปได้ แต่มันก็ช่วยตัดหนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดที่มิจฉาชีพใช้ดึงเงินจากผู้ที่ไม่รู้ว่าธุรกรรมบล็อกเชนควรมีต้นทุนเท่าใดออกไป