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Incident 147: Hong Kong Bank Manager Swindled by Fraudsters Using Deepfaked Voice of Company Director

Description: In early 2020, fraudsters reportedly allegedly deepfaked the voice of a company's director, demanding a bank manager in Hong Kong to authorize a $35M transfer.

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Alleged: unknown developed an AI system deployed by scammers, which harmed Hong Kong bank manager.

Statistiques d'incidents

ID
147
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2020-01-01
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

147

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

no

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2020

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

No

Multiple AI Interaction

“Yes” if two or more independently operating AI systems were involved. “No” otherwise.
 

no

Embedded

“Yes” if the AI is embedded in a physical system. “No” if it is not. “Maybe” if it is unclear.
 

no

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Malicious Actors & Misuse

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident Occurrence+1
Des fraudeurs ont cloné la voix du directeur de l'entreprise dans un braquage de banque de 35 millions de dollars, selon la police
Des fraudeurs ont cloné la voix du directeur de l'entreprise dans un braquage de banque de 35 millions de dollars, selon la police

Des fraudeurs ont cloné la voix du directeur de l'entreprise dans un braquage de banque de 35 millions de dollars, selon la police

forbes.com

Des braqueurs de banque volent 35 millions de dollars grâce à Deepfaking Boss's Voice

Des braqueurs de banque volent 35 millions de dollars grâce à Deepfaking Boss's Voice

futurism.com

Des fraudeurs ont cloné la voix du directeur de l'entreprise dans un braquage de banque de 35 millions de dollars, selon la police
forbes.com · 2021
Traduit par IA

Le clonage de voix par IA est utilisé dans un énorme cambriolage sur lequel enquêtent les enquêteurs de Dubaï, au milieu d'avertissements concernant l'utilisation par les cybercriminels de la nouvelle technologie.

Début 2020, un directeur d…

Des braqueurs de banque volent 35 millions de dollars grâce à Deepfaking Boss's Voice
futurism.com · 2021
Traduit par IA

Voix profonde

La technologie Deepfake est devenue incroyablement sophistiquée au fil des ans, nous permettant de ressusciter les voix des morts et de tromper Justin Bieber en défiant de célèbres scientologues au combat. Certaines personnes …

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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