AI-gedreven deepfake-technieken worden in toenemende mate ingezet binnen gerichte aanvallen op organisaties.
In plaats van traditionele phishing ontvangen medewerkers nu telefoongesprekken, voicemessages of videoberichten die afkomstig lijken van een leidinggevende of collega.
Deze aanvallen zijn moeilijk te detecteren en kunnen leiden tot ongeautoriseerde handelingen zoals het delen van vertrouwelijke informatie of het uitvoeren van betalingen.
NFIR voert gerichte deepfake social engineering tests uit om vast te stellen in hoeverre uw organisatie bestand is tegen deze aanvalsvorm.
Cybercriminelen gebruiken steeds vaker AI deepfakes om organisaties te misleiden. In plaats van een verdachte e-mail, ontvangen medewerkers nu een realistisch telefoontje of videobericht van een leidinggevende.
Niet elke bekende stem is te vertrouwen.
Aanvalvariaties
- Voice cloning – Het nabootsen van een stem in telefoongesprekken of voicemessages
- Video deepfakes – Gemanipuleerde videobeelden van bijvoorbeeld management of directie
- Real-time impersonatie – Live interacties waarin een aanvaller zich voordoet als een interne contactpersoon
- Gecombineerde aanvallen – Deepfake-technieken in combinatie met e-mail, SMS of chatplatformen
Deze technieken verlagen de detecteerbaarheid van social engineering aanzienlijk.
Hoe ziet een aanval eruit?
Deepfake-aanvallen zijn doorgaans gericht en maken gebruik van bestaande organisatiestructuren. Deepfake-aanvallen combineren technische middelen met menselijke kwetsbaarheden. Hierdoor vallen ze buiten traditionele beveiligingsmaatregelen.
Een deepfake test geeft inzicht in:
- De mate waarin medewerkers vertrouwen op stemherkenning en autoriteit
- De effectiviteit van interne verificatieprocedures
- De kwetsbaarheid van kritieke processen zoals betalingen of toegangstoekenning
- De detectie en opvolging van verdachte communicatie
Zonder praktijkgerichte toetsing blijft deze aanvalsvector vaak onzichtbaar.
De nieuwe phishing klinkt als uw collega.
Rapportage
Na afloop ontvangt u een rapportage met:
- Geïdentificeerde kwetsbaarheden in processen en gedrag
- Analyse van succesvolle en niet-succesvolle aanvalspogingen
- Inzicht in risico’s per rol of afdeling
- Concrete aanbevelingen ter verbetering van weerbaarheid
De uitkomsten bieden direct inzicht in de weerbaarheid van uw organisatie tegen AI-gedreven social engineering.
Test uw organisatie met Social Engineering
Cybercriminelen misbruiken vaak vertrouwen in plaats van techniek. Met realistische social engineering tests, zoals voice phishing en mystery guest bezoeken, laat NFIR zien waar menselijke kwetsbaarheden liggen. Ontdek hoe weerbaar uw organisatie echt is en versterk het bewustzijn van medewerkers.
Heeft u tussentijds vragen? Neemt u dan telefonisch contact met ons op op het algemene NFIR telefoonnummer: 088 323 0205
FAQ's Social Engineering - AI deepfake
Wat zijn AI‑gedreven deepfake‑aanvallen?
AI‑gedreven deepfake‑aanvallen zijn social engineering‑aanvallen waarbij cybercriminelen technieken zoals voice‑cloning en gemanipuleerde video gebruiken om zich voor te doen als een leidinggevende, collega of zakenpartner. Dit gebeurt via:
- Telefoongesprekken
- Voicemessages
- Videoberichten
- Live videomeetings
Waarom worden deepfakes gebruikt binnen gerichte aanvallen?
Omdat deepfakes:
- Zeer overtuigend overkomen
- Moeilijk te detecteren zijn door medewerkers
- Autoriteit en herkenning nabootsen (bijv. geluid of gezicht van een leidinggevende)
- Makkelijk te combineren zijn met andere aanvallen (e-mail, sms, Teams, WhatsApp)
Welke soorten deepfake‑technieken worden door criminelen ingezet?
De meest voorkomende vormen zijn:
Voice cloning – Nabootsen van iemands stem in telefoongesprekken of audiofragmenten.
Video deepfakes – Gemanipuleerde video’s waarin iemand iets lijkt te zeggen wat hij nooit heeft gezegd.
Real‑time impersonatie – Live gesprekken waarbij de aanvaller een deepfake‑laag gebruikt tijdens videocalls.
Hoe ziet een typische deepfake‑aanval eruit?
Een aanval bevat vaak:
- Een overtuigend audio‑ of videobericht van “management” of een “collega”.
- Een verzoek met urgentie of autoriteit (“voer deze betaling direct uit”).
- Vaak gecombineerd met vooraf verzamelde informatie over:
- Organisatiestructuur
- Rolverdeling
- Lopende projecten
Waarom zijn deepfake‑aanvallen zo moeilijk te herkennen?
Omdat medewerkers vaak vertrouwen op:
- Stemherkenning
- Gezichtsherkenning
- Autoriteit van management
Wat test een deepfake social engineering test precies?
De test beoordeelt:
- Hoeveel vertrouwen medewerkers hebben in stem of video
- Of interne verificatiestappen worden uitgevoerd
- Hoe kwetsbaar kritieke processen zijn (betalingen, toegang, autorisaties)
- Hoe verdachte communicatie wordt opgevolgd
Waarom is een deepfake‑test belangrijk voor organisaties?
Omdat deepfakes:
- Nog nauwelijks herkend worden door medewerkers
- Processen zoals betalingen en toegangstoekenning direct raken
- De kans op schade vergroten door overtuigende impersonatie
- Buiten klassieke beveiligingsmaatregelen vallen (geen malware/e‑mail)
