source_media: FNNプライムオンライン source_title: “ニセ警察官詐欺”で公開の人物は生成AIか 別人になりすまし顔の向き口の動きもトレースする最新の“詐欺技術”に注意

本文： 参照ニュース：“ニセ警察官詐欺”で公開の人物は生成AIか 別人になりすまし顔の向き口の動きもトレースする最新の“詐欺技術”に注意（FNNプライムオンラインより引用）

画面に映る人物も、手元に保存された画像データも、もはや無条件に信じることはできません。私たちがこれまで信じてきた「デジタルデータの信頼性」は、今まさに根底から崩壊しています。

先日、全国で多発している「ニセ警察官詐欺」に関する衝撃的なニュースが報じられました。大阪府警が公開した捜査用のビデオ通話映像において、警察官を名乗って取り調べを行い、被害者を精神的に追い詰めていた男の姿が、実は生成AIによってリアルタイムに作り出された別人の顔であった可能性が浮上したのです。通話相手の首の傾きやまばたき、口元の細かな動きまで忠実にトレースされており、画面越しに見ている一般の人間が肉眼で偽物と見抜くことは極めて困難な水準に達していました。

この事件が突きつけている現実は深刻です。かつては「写真や動画がある」「画面で直接相手の顔を見た」という事実そのものが強固な証拠能力を持っていましたが、今やその前提は完全に過去のものとなりました。

エンジニアの視点から見れば、デジタル空間における情報の脆弱性は以前から明白でした。たとえば、Webブラウザに標準搭載されている「要素検査（開発者ツール）」を使えば、HTMLのテキストや日時、アカウント名、さらには認証マークの有無に至るまで、専門的なプログラミング知識がなくても数十秒で改ざんできます。その改ざんされた画面をスクリーンショットとして保存してしまえば、外見上は本物の投稿と区別がつかない画像が簡単に作れてしまうのです。

さらに、近年の拡散モデルやGANに代表される生成AIの進化は、ピクセル単位での精巧な捏造を可能にしました。背景の不自然な歪みや光の反射の矛盾といった、従来の画像解析で看破できた痕跡すら瞬時に補正されます。結果として、法的な紛争やトラブルにおいて「提出されたスクリーンショットは捏造された可能性がある」と主張された場合、その画像単体で真正性を客観的に立証することはほぼ不可能な状況に陥っています。

だからこそ、中央集権的なサーバーや個人のローカル端末に依存しない「客観的な事実の記録基盤」が不可欠になります。そこで私たちが開発するProofBaseでは、SUIブロックチェーンネットワークを基盤として採用し、数学的なアプローチで不変性を担保しています。

仕組みの核心にあるのは、暗号学的ハッシュ関数です。対象となるデータ（画像やWebページのソースコード）から生成されるハッシュ値は、元のデータが1ピクセル、あるいは1文字でも変更されれば、全く異なる値へと変化します。この一方向性と耐衝突性を持つハッシュ値をブロックチェーン上にタイムスタンプとともに刻むことで、「そのデータが、その日時に、改ざんされない状態で存在していたこと」を後から誰でも検証できるようになります。

特にProofBaseがSUIネットワークを選択した理由は、その「オブジェクトベース」のアーキテクチャにあります。多くのアカウント残高ベースのブロックチェーンと異なり、SUIではすべてのデジタル資産やデータが固有のIDとメタデータを持つ独立した「オブジェクト」として直接扱われます。証拠保全においては、「誰が、いつ、何を記録し、現在どのような状態にあるか」というデータのライフサイクルを明確に追跡できる構造が極めて相性が良いのです。さらに、トランザクションの即時確定性と並列処理能力によって、SNSの投稿が消去される前の決定的な一瞬をレイテンシなくオンチェーンに記録することができます。

テクノロジーが悪用され、嘘が真実のように流通する時代だからこそ、私たちはテクノロジーによって「真実を真実として証明する盾」を作らなければなりません。悪意ある改ざんやなりすましに脅かされることのない健全なデジタル社会を守るため、エンジニアとして妥協のない堅牢なインフラをこれからも構築し続けます。

もし少しでも不安があるなら、 “あとから疑われない形で記録を残す”という方法を一度確認してみてください。