LMI_PEC_2023.pdf — page 39

39
manipulation des identités dans le contrôle collaboratif 
d’une infrastructure critique.  Imaginez un scénario dans 
lequel un groupe d’individus est responsable du contrôle 
et de la surveillance à distance d’une infrastructure 
critique, telle qu’une centrale nucléaire ou un barrage.  
Si un Deep Fake est utilisé pour usurper l’identité de 
l’une des personnes impliquées dans la collaboration, 
les conséquences pourraient être catastrophiques.  
Par exemple, la personne malicieusement authentifiée 
pourrait manipuler les systèmes de contrôle, perturber 
le fonctionnement normal de l’infrastructure critique 
ou causer des dommages encore plus importants.
En outre, le Deep Fake pourrait également abuser des 
relations de confiance pour convaincre les autres de 
fausses informations, obtenir l’accès à des informations 
sensibles ou manipuler le comportement des autres.  
Parce que le Deep Fake donne l’impression d’être 
un membre authentique et digne de confiance de la 
collaboration, les autres sont plus susceptibles de croire 
les informations ou les instructions de cette personne.
 
L’authenticité et la fiabilité de l’identité de la personne 
sont d’une importance capitale, car toute manipulation 
pourrait avoir de graves conséquences.  Cela souligne 
l’importance non seulement de développer des 
méthodes d’identification robustes, mais aussi 
d’accroître la sensibilisation et la compréhension des 
risques potentiels des “Deep Fakes” dans les scénarios 
de contrôle à distance basés sur la RV. Ces mesures 
permettront d’atténuer la menace des “Deep Fakes” 
et de garantir la fiabilité et la sécurité des interfaces 
de commande à distance basées sur la RV(2).
 
Pour atténuer ces risques, il faut mettre au point 
des méthodes d’identification robustes capables de 
distinguer avec précision les Deep Fakes des personnes 
authentiques(3).  Il existe actuellement un certain nombre 
d’approches, notamment celles qui analysent les signaux 
visuels et sonores, ainsi que celles qui utilisent des 
algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter 
les anomalies dans les médias synthétiques.  Parmi les 
méthodes les plus prometteuses figurent l’analyse des 
mouvements et des expressions du visage, la modulation 
de la voix et l’utilisation de réseaux neuronaux profonds 
pour détecter des schémas dans les médias synthétiques.
Malgré ces progrès, les deep fakes sont de plus en plus 
sophistiqués et il reste beaucoup à faire pour que les 
méthodes de détection des deep fakes restent efficaces 
face à cette menace en constante évolution.  Le défi de la 
détection des deep fakes devient encore plus grand dans 
le contexte des interfaces de commande à distance basées 
sur la RV, où la dimension supplémentaire de l’interactivité 
et les environnements visuels et sonores complexes 
peuvent rendre la détection des deep fakes plus difficile.
Dans de nombreux systèmes de RV actuels, tels que 
le Metaverse de Meta, les personnes sont représentées 
par des avatars, ce qui peut rendre difficile la 
détermination précise de leur identité.  Contrairement 
à l’interaction en face à face, les interfaces de RV ne 
donnent pas accès à des indices physiques tels que 
le langage corporel et les expressions faciales qui 
peuvent aider à authentifier l’identité d’une personne.
 
Les systèmes basés sur des caméras et des sons en direct 
peuvent partiellement atténuer ce problème.  Toutefois, 
les interfaces de RV peuvent également permettre aux 
individus de manipuler ou de déguiser plus facilement 
leur identité.  Les informations sensorielles limitées 
disponibles dans la RV signifient également qu’il est 
plus difficile de détecter des contrefaçons profondes.
Une autre approche de l’authentification des utilisateurs 
humains dans un contexte de collaboration en RV consiste 
à utiliser une approche hybride qui exploite plusieurs 
facteurs.  En combinant plusieurs sources de données, il 
est plus difficile pour les acteurs malveillants d’usurper 
l’identité d’un utilisateur réel, car ils doivent manipuler 
plusieurs facteurs pour éviter d’être détectés.  Par exemple, 
les données d’accélération et la résistance de la peau d’une 
personne pourraient être combinées avec les mouvements 
oculaires et les données de température pour créer une 
“empreinte digitale” unique pour chaque utilisateur.
 
En résumé, l’utilisation d’interfaces de réalité virtuelle 
(RV) pour le contrôle à distance dans les applications 
d’infrastructures critiques pose un défi majeur pour 
l’authentification des utilisateurs humains.  Les “deep 
fakes” représentent un risque particulièrement 
important dans ce contexte, car ils peuvent être 
utilisés pour usurper l’identité d’utilisateurs réels et 
manipuler le comportement d’autres personnes.