Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to discuss the harmful use of deepfakes in an organizational context, based on the only two cases the authors found that were addressed by the media from the perspective of corporate fraud. This study offers an overview of deepfake technology, and in particular, examines five W questions to better decipher the impact of these tools on organizations: What is deepfake? Who is the fraudster and who is targeted? Why use them and how? And What after? Based on these five W questions, this study provides an in-depth discussion of the two cases identified. Even though this technology has several advantages, this study examines its dark side. Design/methodology/approach Using comparative analysis, the authors study the only two known and publicized fraud cases by using deepfakes that have targeted chief executive officers to date. Findings The paper provides an extensive picture of the unethical and illicit use of deepfakes in an organizational context and discusses how this technology could affect fraud risk. In addition, the analysis of cases shows that voice-generating software, combined with other fraud schemes such as business email compromise, facilitates the commission of the fraud, as the victims feel confident because they recognize the speaker’s voice and emails. The analysis shows that any organization could be vulnerable to this technology. The median costs of this type of fraud can be high. For the two cases identified, the estimated losses amounted to US$243,000 and US$35,000,000, respectively. Originality/value This paper adds new insights to the scarce research on deepfakes and financial crime by investigating the causes and consequences of the unethical and illicit use of deepfakes. It has several implications for organizations, boards of directors, management and regulatory authorities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».