--- id: CP-296 slug: realtime-deepfake-videovergadering lang: nl title: Realtime deepfake in videovergaderingen description: Een fraudeur kan in een videovergadering het gezicht en de stem van een leidinggevende aannemen. Wat de bronnen zeggen en welke controle beschermt. canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/realtime-deepfake-videovergadering/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/realtime-deepfake-videovergadering.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: Brain, “Realtime deepfake in videovergaderingen”, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/realtime-deepfake-videovergadering/ (CC BY 4.0) wing: 4 theme: deepfake reflex: air-030 schema: G4 updated: "2026-11-03" translations: nl: https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/realtime-deepfake-videovergadering/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/deepfake-temps-reel-visioconference/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/real-time-deepfake-video-calls/ de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/echtzeit-deepfake-videokonferenz/ es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/deepfake-tiempo-real-videollamadas/ it: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/deepfake-tempo-reale-videoconferenza/ sources: - "n": 1 title: Phishing, Technique T1566 - Enterprise | MITRE ATT&CK® publisher: MITRE ATT&CK url: https://attack.mitre.org/techniques/T1566/ accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: Phishing for Information, Technique T1598 - Enterprise | MITRE ATT&CK® publisher: MITRE ATT&CK url: https://attack.mitre.org/techniques/T1598/ accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: "FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/1901.08971 published: "2019-01-25" accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: "Phishing attacks: defending your organisation" publisher: NCSC (Royaume-Uni) url: https://www.ncsc.gov.uk/guidance/phishing published: "2018-02-05" accessed: "2026-11-03" - "n": 5 title: AI Risk Management Framework publisher: NIST url: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework accessed: "2026-11-03" --- # Realtime deepfake in videovergaderingen Een videogesprek geeft het gevoel dat u met iemand spreekt die u kent: u ziet het gezicht en hoort de stem. Een fraudeur geeft zich uit voor een leidinggevende of collega om een overboeking, informatie of toegang los te krijgen. Bij deze fiche hoort een kanttekening. De bronnen die ervoor zijn verzameld beschrijven phishing in het algemeen en de manipulatie van gezichtsbeelden. Geen enkele beschrijft een geval van deepfakefraude in een videovergadering. Wat volgt blijft dus beperkt tot wat deze bronnen aantonen, en de tekst geeft aan wat zij niet behandelen. ## In 30 seconden - Waar het gebeurt: in een elektronisch contact waarin de gesprekspartner zegt iemand te zijn die u vertrouwt. MITRE beschrijft phishing als social engineering via elektronische weg, waarbij het zich voordoen als vertrouwde bron een van de technieken is [1]. - Wat de aanvaller wil: informatie krijgen, vaak inloggegevens [2]. Realistisch gemanipuleerde gezichten zijn het onderwerp van de FaceForensics++-studie [3]. De NCSC voegt daar niet-geautoriseerde betalingen aan toe [4]. - De reflex: controleer elk belangrijk verzoek via een tweede soort communicatie, een regel die de NCSC formuleert voor verzoeken per e-mail [4]. - Als het al gebeurd is: waarschuw direct de afdeling die over beveiliging gaat. De NCSC adviseert een duidelijke meldprocedure, zonder verwijten aan wie erin is getrapt [4]. ## Directe vragen ### Herkent u een deepfake met het blote oog? De FaceForensics++-studie (2019) onderzoekt hoe realistisch gezichtsmanipulaties zijn en hoe moeilijk ze te detecteren zijn, automatisch of door mensen [3]. De auteurs concluderen dat hun detectiemethode beter presteert dan menselijke waarnemers [3]. De studie gaat niet over de live deepfakes van nu. De bronnen in dit dossier geven geen lijst van zichtbare kenmerken op het scherm. Een medewerker moet een beslissing dus niet baseren op de indruk een gebrek te hebben "gezien" of er geen te hebben gezien. ### Wie wordt geviseerd? De NCSC maakt onderscheid tussen afdelingen met publiekscontact, die veel ongevraagde berichten ontvangen, en personen die bevoegd zijn om gevoelige informatie te raadplegen, geld te beheren of systemen te beheren. Die laatste groep is interessanter voor een aanvaller en kan het doelwit zijn van een geavanceerde spearphishingcampagne [4]. ### Wat doet u met een overboekingsverzoek dat u in een videovergadering ontvangt? Pas de regel van de NCSC toe: controleer belangrijke verzoeken via een tweede soort communicatie, zoals een sms, een telefoongesprek, het inloggen op een account of een bevestiging in persoon [4]. De NCSC formuleert dit voor verzoeken per e-mail. Het principe, een kanaal dat onafhankelijk is van het eerste, geldt op dezelfde manier voor een videogesprek, maar die uitbreiding is een lezing van de regel en geen tekst uit de bron. ### Moet u het nummer bellen dat de gesprekspartner opgeeft? De bronnen beschrijven juist de omgekeerde valstrik. MITRE merkt op dat slachtoffers berichten krijgen met het verzoek een nummer te bellen, waar de aanvaller vertrouwelijke informatie probeert te verzamelen [2]. Conclusie van dit artikel, die niet in de bronnen staat: het nummer dat de vragende persoon opgeeft kan niet als onafhankelijk tweede kanaal dienen, en een nummer dat het bedrijf al kent verdient de voorkeur. ### Riskeert een medewerker die erin getrapt is een sanctie? De NCSC raadt af om mensen die in problemen zitten terecht te wijzen: wie represailles vreest, meldt fouten laat of nooit. De NCSC vraagt dat alle afdelingen deze boodschap steunen, ook personeelszaken en de directie [4]. ## In de huid van de aanvaller MITRE presenteert phishing als middel om initiële toegang tot de systemen van het slachtoffer te krijgen. Het kan gericht zijn op een persoon, een bedrijf of een sector (dan spreekt men van spearphishing) of ongericht [1]. Tot de beschreven technieken behoren: zich voordoen als vertrouwde bron, de identiteit van een afzender vervalsen, of zich in een bestaande gespreksdraad voegen [1]. Een variant richt zich op informatie in plaats van op het uitvoeren van schadelijke code. MITRE legt uit dat de aanvaller dan inloggegevens of andere bruikbare gegevens wil laten prijsgeven, en dat hij dat kan doen via instant messaging of andere elektronische gespreksmiddelen [2]. Een subtechniek heet "Spearphishing Voice", spearphishing via de stem [1]. De NCSC voegt toe dat aanvallers misbruik maken van werkwijzen: ze kunnen iemand ertoe brengen informatie door te geven, wachtwoorden inbegrepen, of niet-geautoriseerde betalingen uit te voeren [4]. Een nepleidinggevende in een videovergadering past in deze logica, maar geen enkele bron in het dossier documenteert dat. ## Wat u op het scherm ziet De bronnen tonen geen enkel betrouwbaar visueel kenmerk aan. Ze zeggen alleen dat gezichtsmanipulaties zoals DeepFakes, Face2Face, FaceSwap en NeuralTextures zo realistisch zijn dat er een testomgeving is gebouwd om ze op te sporen [3]. Volgens de auteurs presteert een detector die op deze gegevens is getraind beter dan menselijke waarnemers, zelfs wanneer de video sterk is gecomprimeerd [3]. Voor een medewerker is het praktische gevolg dat de visuele indruk niet als houvast dient. Is een verzoek ongebruikelijk, dringend of gaat het om geld, dan is controle via een ander kanaal nodig, of het beeld nu perfect lijkt of niet. ## Onder de motorkap De bronnen in het dossier beschrijven niet hoe het live verwisselen van gezichten of het klonen van stemmen werkt. Over virtuele camera's of vertraging valt hier dus niets te schrijven. Twee elementen staan vast. Het eerste: FaceForensics++ biedt een openbare testomgeving voor het opsporen van gezichtsmanipulaties. Die bevat een verborgen testset en een database met meer dan 1,8 miljoen gemanipuleerde beelden [3]. Het tweede: het NIST publiceerde op 26 juli 2024 een profiel voor generatieve AI, NIST-AI-600-1. Dat kan organisaties helpen de risico's te herkennen die specifiek zijn voor dit soort AI, en stelt acties voor om ze te beheersen [5]. Het algemene kader van het NIST is vrijwillig te gebruiken [5]. ## Incidentanalyses ### Januari 2019: een studie onderzoekt de detectie van gemanipuleerde gezichten De onderzoekers van FaceForensics++ hebben hun studie op 25 januari 2019 ingediend [3]. Zij merken op dat de vooruitgang in beeldsynthese zorgen oproept voor de samenleving. In het beste geval, schrijven zij, leidt dit tot verlies van vertrouwen in digitale inhoud [3]. De studie beschrijft geen fraude: de automatische detectie presteert erin beter dan het menselijk oog [3]. ### Een phishinggeval bij een financiële instelling (datum niet vermeld) De NCSC beschrijft een echt geval zonder de datum te noemen. Een bedrijf in de financiële sector met ongeveer 4.000 medewerkers ontving 1.800 e-mails met varianten van de malware Dridex, voorgesteld als een dringende factuur [4]. Het filter hield er 1.750 tegen en 50 kwamen in postvakken terecht [4]. Van die 50 werden er 36 genegeerd of gemeld, waaronder 25 in totaal gemeld, en 14 werden geopend [4]. Slechts één computer raakte besmet, en de verbinding van de malware met zijn beheerder werd opgemerkt, gemeld en geblokkeerd [4]. De computer werd in beslag genomen, onderzocht en binnen enkele uren schoongemaakt [4]. Dit geval toont het effect van meerdere verdedigingslagen, waaronder het melden door medewerkers. Het gaat niet over videovergaderen. ## Bronnen 1. MITRE ATT&CK, “Phishing, Technique T1566 - Enterprise | MITRE ATT&CK®”. https://attack.mitre.org/techniques/T1566/ (geraadpleegd op 3 november 2026) 2. MITRE ATT&CK, “Phishing for Information, Technique T1598 - Enterprise | MITRE ATT&CK®”. https://attack.mitre.org/techniques/T1598/ (geraadpleegd op 3 november 2026) 3. arXiv, “FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images”, 25 januari 2019. https://arxiv.org/abs/1901.08971 (geraadpleegd op 3 november 2026) 4. NCSC (Royaume-Uni), “Phishing attacks: defending your organisation”, 5 februari 2018. https://www.ncsc.gov.uk/guidance/phishing (geraadpleegd op 3 november 2026) 5. NIST, “AI Risk Management Framework”. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (geraadpleegd op 3 november 2026) --- Oorspronkelijke bron: Cyberpedia, de openbare encyclopedie over cyberveiligheid en AI van Brain. Canonieke versie: https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/realtime-deepfake-videovergadering/ U mag deze tekst vrij hergebruiken onder de licentie CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), mits u “Brain, Cyberpedia” vermeldt met een link naar bovenstaand adres.