ディープフェイク

ディープラーニング技術を使って、人物の顔や声を合成し、本人が話しているかのようなリアルな偽動画や偽音声を作成する技術。詐欺やフェイクニュースへの悪用が社会問題となっている。

AI技術（深層学習）を用いて、人物の顔や声を精巧に偽造・合成する技術、またはその成果物。なりすまし動画や音声の作成に悪用され、ビジネスメール詐欺や世論操作などに利用されるリスクがある。

AI技術（主にディープラーニング）を用いて、実在する人物の顔や声を精巧に合成・改変した偽の画像や動画を生成する技術。なりすましや偽情報の拡散に悪用されるリスクがある。

AI技術（特にディープラーニング）を用いて、人物の顔や声を精巧に合成・改変する技術、またはその生成物。ビジネスメール詐欺（BEC）やなりすましによるソーシャルエンジニアリング攻撃に悪用されるリスクがあり、音声・映像の真正性検証が課題となっている。

深層学習などのAI技術を用いて実在の人物の顔や声を合成し、本物と見分けにくい偽の画像・動画・音声を作る技術、またはそれによって作られたコンテンツ。偽情報の拡散、経営者の声をまねた送金指示のようななりすまし詐欺、名誉毀損などに悪用される。電子透かしや来歴情報による真正性の確認、検知技術などの対策が進められている。

悪意のあるソフトウェアの総称。コンピュータウイルス（他のプログラムに寄生して感染）、ワーム（自己複製して拡散）、トロイの木馬（正規プログラムを装う）、ランサムウェア（データを暗号化して身代金要求）、スパイウェア（情報窃取）などがある。

技術的な手段ではなく、人間の心理的な隙や行動の習性を利用して機密情報を取得する手法。電話で管理者を装ってパスワードを聞き出す、ショルダーハッキング（画面の覗き見）、トラッシング（ゴミ箱漁り）などがある。

情報資産に損害を与える可能性のある事象や要因。不正アクセスやマルウェアなどの意図的脅威、誤操作や紛失などの偶発的脅威、地震・火災などの環境的脅威に分類される。脆弱性を突いて顕在化するとリスクとなる。

他人や他の機器になりかわって通信や操作を行う行為。盗んだIDとパスワードでのログイン、送信者アドレスの詐称、IPアドレスの偽装などの形をとる。認証の強化と真正性の確保が主な対策となる。

データやプログラム、Webページの内容を権限なく書き換える行為。完全性を損なう代表的な脅威で、ハッシュ値の照合やデジタル署名による検知、アクセス権の適切な設定と改ざん検知システムの導入で対処する。

通信路を流れるデータを第三者が権限なく読み取る行為。ハブへのミラーポート設置や無線LANの電波傍受、光ファイバの漏えい光などが手口となる。通信の暗号化（TLS、IPsec、WPA3）が最も有効な対策である。