१. गहिरो भ्रम (डिप फेक) के हो ?
डिजिटल प्रविधिको तीव्र विकाससँगै सूचना उत्पादन, वितरण र उपभोगको स्वरूप आमूल रूपमा परिवर्तन भएको छ। इन्टरनेट र सामाजिक सञ्जालको व्यापक पहुँच तथा प्रयोगले अभिव्यक्ति स्वतन्त्रता विस्तार गरेको भए पनि यसले मित्थ्या सूचना र प्रविधि दुरुपयोगका नयाँ जोखिमहरू पनि जन्माएको छ। यिनै जोखिममध्ये डिप फेक प्रविधि पछिल्लो समय सबैभन्दा गम्भीर चुनौतीका रूपमा देखा परेको छ।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) प्रविधिको तीव्र विकाससँगै संसारभरि नयाँ प्रकारका साइबर जोखिमहरू देखा पर्न थालेका छन्। पछिल्लो समय तीव्र रूपमा फैलिँदै गएको गम्भीर डिजिटल अपराध गहिरो भ्रम (डिप फेक) हो। जेनेरेटिभ कृत्रिम बुद्धिमत्ता आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) प्रविधिको ले सिन्थेटिक मिडिया सिर्जना गर्न छिटो, सस्तो र अत्यधिक विश्वस्त बनाएकोले गहिरो भ्रम (डिप फेक) हरु कम्प्युटर जेनेरेटेड इमेजरी (सीजीआई) अनुसन्धानबाट विश्वव्यापीरुपमै जोखिमका रुपमा विकसित भएको छ।
यो प्रविधिले मानिसले देखेको कुरा नै सत्य हुन्छ भन्ने भनाइ डिजिटल युगमा क्रमशः कमजोर बन्दै गएको छ। कृत्रिम बुद्धिमत्ता -आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को तीव्र विकाससँगै गहिरो भ्रम (डिप फेक) नामक प्रविधिले भिडियो, अडियो र तस्बिरहरुलाई यति वास्तविक बनाइरहेको छ कि सर्वसाधारण मात्र होइन, विज्ञहरू समेत झुक्किन थालेका छन्।यस किसीमको प्रविधिले कहिल्यै नबोलेको कुरा बोलेको, नगरेको काम गरेको वा नदेखाएको दृश्य देखाएको जस्तो नक्कली तर अत्यन्तै वास्तविक देखिने डिजिटल सामग्री उत्पादन गर्छ ।गहिरो भ्रम (डिप फेक) ले व्यक्तिगत जीवनदेखि राष्ट्रिय सुरक्षासम्म गहिरो असर पार्ने देखिन्छ ।
सन् २०२४ को जनवरीमा अमेरिकाको न्यु ह्याम्पसायर राज्यमा राष्ट्रपति जो बाइडेनको आवाज नक्कल गरी मतदातालाई भ्रममा पार्ने फोन कलहरू डिप फेक भएको पुष्टि भयो, जसका लागि जिम्मेवार व्यक्तिलाई ६० लाख अमेरिकी डलर जरिवाना तोकियो । यस्तै, भारतको लोकसभा निर्वाचनमा करोडौँ डिप फेक फोन कल र सामग्रीको प्रयोग भएको तथ्य सार्वजनिक भएको छ । यी घटनाहरूले डिप फेक प्रविधिको राजनीतिक दुरुपयोग केवल सम्भावना नभई वास्तविक र वर्तमान खतरा भएको स्पष्ट पार्छ।
नेपालमा समेत राजनीतिक नेतृत्व र सार्वजनिक व्यक्तित्वसँग जोडिएका गहिरो भ्रम (डिप फेक) भिडियोहरू देखा पर्न थालेका छन् । यस सन्दर्भमा गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिले नेपाली समाज, लोकतन्त्र र सूचना प्रणालीमाथि पार्न सक्ने प्रभावको गहिरो अध्ययन आवश्यक देखिन्छ।डिप फेक सम्बन्धी प्रारम्भिक अध्ययनहरू प्राविधिक पक्षमा केन्द्रित थिए। चेस्नी र सिट्रोन (२०१९) ले डिप फेकलाई “नयाँ सूचना युद्ध” को प्रमुख हतियारका रूपमा व्याख्या गरेका छन् । उनीहरूका अनुसार डिप फेकले दृश्य श्रव्य प्रमाणको विश्वसनीयतालाई नै कमजोर बनाउँछ।
युरोपोल (२०२३) ले गहिरो भ्रम (डिप फेक) लाई अपराध अनुसन्धान र कानुन कार्यान्वयनका लागि गम्भीर चुनौतीका रूपमा पहिचान गरेको छ । अध्ययनले डिप फेकका कारण झूठा प्रमाणको मात्रा बढ्ने र अनुसन्धान प्रक्रिया जटिल हुने निष्कर्ष निकालेको छ। त्यस्तै गरी युरोपेली संघले सन् २०२४ मा लागू गरेको आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स एक्ट ले गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिलाई जोखिम आधारित वर्गीकरणमा राखी नियमन गरेको छ । यसले नीतिगत समाधानतर्फ विश्वव्यापी बहसलाई गति दिएको छ।
तथापि, नेपालमा गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधि सम्बन्धी अध्ययन, अनुसन्धान तथा सार्वजनिक बहस अझै पनि सीमित छन्। प्रविधिको तीव्र विकाससँगै विश्वका विभिन्न मुलुकमा डिप फेकले राजनीतिक दुरुपयोग, साइबर अपराध, चरित्र हत्या तथा गलत सूचना फैलाउने जोखिम बढाइरहेका बेला नेपालमा यसका सम्भावित प्रभाव र चुनौतीबारे गहिरो अध्ययन भएको देखिँदैन।
हालै सार्वजनिक गरिएको राष्ट्रिय आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (ए.आई.) नीति, २०८२ ले गहिरो भ्रम (डिप फेक) लगायतका उदीयमान प्रविधिजन्य जोखिमहरूलाई प्रारम्भिक रूपमा सम्बोधन गर्ने प्रयास गरे पनि स्पष्ट कानुनी व्यवस्था, नियमन संयन्त्र तथा कार्यान्वयन रणनीति भने अझै अपर्याप्त देखिन्छ। विज्ञहरूका अनुसार डिप फेक प्रविधिको दुरुपयोग रोक्न समयमै नीतिगत स्पष्टता, जनचेतना अभिवृद्धि र प्रविधि मैत्री कानुनी संरचना विकास गर्नु आवश्यक छ।
२. गहिरो भ्रम (डिप फेक) कसरी बनाइन्छ ?
गहिरो भ्रम (डिप फेक) निर्माण गर्न सम्बन्धित व्यक्तिको ठूलो मात्रामा फोटो, भिडियो र आवाजको डाटा संकलन गरिन्छ। ती सामग्रीका आधारमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) मोडेलले अनुहारको चालढाल, आँखाको हाउभाउ, ओठको गति, बोल्ने शैली र आवाजको टोन लगाएतका कुराहरु सिक्छ। त्यसपछि ती सबै विशेषताहरू नक्कल गर्दै नयाँ भिडियो वा अडियो तयार गरिन्छ, जुन हेर्दा र सुन्दा वास्तविक जस्तै देखिन्छ।
गहिरो भ्रम (डिप फेक) सिर्जना गर्ने धेरै तरिकाहरू छन्। विशेषगरी मेसिन लर्निङ, डिप लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स प्रविधिहरू, लाई अद्वितीय रूपमा प्रयोग गर्ने गरिन्छ, जसमा अनुहार पहिचान एल्गोरिदमहरू , अटोएनकोडर (अटोएनकोडर) र जेनेरेटिभ एड्भर्सेरियल नेटवर्क जेनेरेटिभ एड्भर्सेरियल नेटवर्क (जीएएन) जस्ता कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कहरू समावेश गरिन्छ । यस्ता किसिमका प्रविधिको प्रयोगले डीप फेकलाई अझ बलियो बनाएको पाइन्छ।
२.१ मुख्य प्रविधि र आर्किटेक्चर (आर्किटेक्चर)
२.१ .१ जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (जीएएन) : जेनेरेटिभ एड्भर्सेरियल नेटवर्क (जीएएन) आधुनिक, उच्च-गुणस्तरको गहिरो भ्रम (डिप फेक) सिर्जनाका लागि आधारभूत प्रविधि हो। यस प्रविधिमा दुईवटा ए.आई. मोडेलहरु अर्थात दुई तंत्रिका नेटवर्कहरू एक आपसमा प्रतिस्पर्धा गर्दै काम गर्छन् । एकले नक्कली सामग्री बनाउँछ भने अर्कोले त्यसलाई वास्तविक वा नक्कली छुट्याउने प्रयास गर्छ। यही प्रक्रियाबाट नक्कली सामग्री क्रमशःअझ सशक्त र यथार्थपरक बन्दै जान्छ।
जीएएन मा दुई तंत्रिका नेटवर्कहरू एक जेनेरेटर (जेनेरेटर) र एक डिस्क्रिमिनेटर(डिस्क्रिमिनेटर) एकअर्कासँग प्रतिस्पर्धा हुन्छ।जसमा जेनेरेटरले सिन्थेटिक छविहरू वा भिडियो फ्रेमहरू सिर्जना गर्दछ भने डिस्क्रिमिनेटरले वास्तविक र बनावटी डेटा बीच भेद गर्न आउटपुटको विश्लेषण गर्दछ।अर्थात जेनरेटरले नक्कली तस्बिर वा भिडियो उत्पादन गर्छ भने डिस्क्रिमिनेटरले ती सामग्री वास्तविक हुन् कि नक्कली भनेर छुट्याउने प्रयास गर्छ। डिस्क्रिमिनेटरलाई झुक्याउन जेनरेटरले क्रमशः अझ राम्रो र यथार्थपरक सामग्री बनाउँदै जान्छ।यसै निरन्तर प्रतिस्पर्धाको परिणामस्वरूप तयार हुने डीप फेक सामग्री धेरै हदसम्म वास्तविक जस्तै देखिन थाल्छ, जसलाई सामान्य मानिसले छुट्याउन कठिन हुन्छ।
चित्र: जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क जेनेरेटिभ एड्भर्सेरियल नेटवर्क (जीएएन) प्रयोग डिप फेक
२.१ .२ अटोएनकोडर (अटोएनकोडर-एनकोडर-डिकोडर नेटवर्कहरू): गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिको अर्को आधारभूत संरचनामा अटोएनकोडरको ठूलो भूमिका हुन्छ। यो अनुहारको रूपरेखा बनाउन र स्वैप गर्न प्रयोग गरिन्छ। यस विधिमा (अटोएनकोडर) प्रयोग गरिन्छ ।अटोएनकोडर (अटोएनकोडर) दुई भागमा विभाजित हुन्छ एन्कोडर (एन्कोडर) र डिकोडर (डिकोडर)। एन्कोडरले कुनै व्यक्तिको अनुहार तस्बिरलाई विश्लेषण गरी त्यसका मुख्य विशेषताहरू, जस्तै अनुहारको भाव, टाउकोको चाल र प्रकाश, संक्षिप्त डाटामा रूपान्तरण गर्छ। यस क्रममा अनुहारको वास्तविक पहिचान हटाइन्छ।डिकोडरले ती विशेषताहरू प्रयोग गरी अनुहार पुनःनिर्माण गर्छ। डीप फेक प्रणालीमा सामान्यतया दुई फरक व्यक्तिका लागि छुट्टाछुट्टै डिकोडर प्रयोग गरिन्छ। यसले गर्दा एउटा व्यक्तिको अनुहारको भाव र चाललाई अर्को व्यक्तिको अनुहारमा स्थानान्तरण गर्न सकिन्छ। यही प्रक्रियालाई फेस स्वैपिङ (फेस स्वैपिङ) भनिन्छ।प्राविधिक रूपमा, एन्कोडर नेटवर्कले स्रोत सामग्रीलाई विश्लेषण गरी त्यसबाट आवश्यक डाटा निकाल्छ र उक्त डाटा डिकोडर नेटवर्कमा पठाइन्छ। डिकोडरले त्यसलाई लक्ष्य भिडियोसँग मिलाएर नयाँ आउटपुट उत्पादन गर्छ। अन्तिम नतिजा हेर्दा हुबहु वास्तविक जस्तै देखिए पनि त्यो वास्तवमा नक्कली सामग्री हुन्छ।
चित्र: अनुहार स्वैपिङ र अनुहार हेरफेर
चित्र: डिप फेक कसरी काम गर्छ?
पछिल्लो समय गहिरो भ्रम (डिप फेक) निर्माणका लागि केवल एउटा भिडियो वा तस्बिर मात्र प्रयोग गर्ने प्रविधिहरू पनि विकसित भएका छन्। साथै, विभिन्न वेबसाइट र मोबाइल एपमार्फत सामान्य प्रयोगकर्ताले समेत सजिलै गहिरो भ्रम (डिप फेक) भिडियो वा अडियो बनाउन सक्ने अवस्था बनेको छ, जसले यसको दुरुपयोगको जोखिम अझ बढाएको पाइन्छ।
३. गहिरो भ्रम (डिप फेक) :अवसर
प्रायः यो प्रविधि भ्रम, ठगी र गलत सूचना फैलाउने सन्दर्भमा उल्लेख गरिए पनि, नैतिक, पारदर्शी र कानुनीको पालना गरेर प्रयोग गर्दा गहिरो भ्रम (डिप फेक) का महत्वपूर्ण फाइदाहरू पनि छन्। सही नियमन र सचेतनासहित यसको प्रयोगले शिक्षा, स्वास्थ्य,साइवर सुरक्षा, सञ्चार र सरकारी सेवामा सकारात्मक परिवर्तन ल्याउन मद्दत गर्दछ।
गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिको प्रयोगबाट इतिहासका महान व्यक्तित्वहरूलाई डिजिटल रूपमा प्रस्तुत गरी विद्यार्थीलाई अन्तरक्रियात्मक सिकाइ दिन सकिन्छ। जटिल विषयहरू भर्चुअल शिक्षक मार्फत बुझाउन सकिने भएकाले सिकाइलाई अझ प्रभावकारी बनाउन सहयोग पुर्याउन प्राविधिक तथा व्यावसायिक तालिममा सिमुलेसनमा आधारित अभ्यासले वास्तविक अनुभव दिन मद्दत गर्दछ।
चलचित्र तथा टेलिभिजन उद्योगमा गहिरो भ्रम (डिप फेक) ले सुरक्षित रूपमा जोखिमयूक्त दृश्य निर्माण, भाषा रुपान्तरण र लिप सिङ्क (लिप सिङ्क ) मा सुधार गर्न सहयोग पुर्याउछ। पुराना दृश्यको पुनःनिर्माण वा विभिन्न भाषामा डबिङ गर्न सहयोग गर्दछ।त्यसै गरि स्वास्थ्य सेवामा दुर्घटना वा रोगका कारण बोल्न नसक्ने व्यक्तिका लागि आवाज पुनःनिर्माण गर्ने, अनुहारको अभिव्यक्ति सुधार गर्ने जस्ता क्षेत्रमा गहिरो भ्रम (डिप फेक) सहयोगी बन्न सक्छ।
नेपाल एउटा बहुजातीय, बहुभाषिक, बहुधार्मिक, बहु सांस्कृतिक तथा भौगोलिक विविधतायुक्त विशेषता भएको मूलूक भएकाले सूचना पहुँच सबैका लागि समान बनाउन गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिले ठूलो भूमिका खेल्न सक्छ। भिडियो सामग्रीलाई स्थानीय भाषामा डबिङ गरी स्पष्ट रूपमा प्रस्तुत गर्दा ग्रामीण तथा पिछडिएका समुदायसम्म सूचना पुर्याउन सजिलो तथा प्रभावकारी हुन्छ। अपाङ्गता भएका व्यक्तिका लागि पनि यो प्रविधि सहायक बन्न सक्छ।
सरकारी सेवा र जनचेतना, सरकारी सूचना, विपद् सम्बन्धी सूचना र जनचेतनामूलक सन्देश प्रभावकारी रूपमा प्रवाह गर्न भर्चुअल पात्रको प्रयोग गरेर गहिरो भ्रम (डिप फेक) को प्रयोगले सन्देशलाई सरल, स्पष्ट र आकर्षक बनाउँन सहयोग गर्दछ । साइबर सुरक्षा र अनुसन्धानका क्षेत्रमा गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिको सकारात्मक प्रयोगमध्ये एक -डिप फेक डिटेक्सन हो यस्ता प्रणालीको विकासले अनुसन्धान तथा तालिमका लागि सिन्थेटिक डेटा प्रयोग गरी साइबर अपराध नियन्त्रण र मिडिया साक्षरता अभिवृद्धि गर्न सहयोग गर्दछ ।
४. गहिरो भ्रम (डिप फेक) :चुनौती
गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मा आधारित एक आधुनिक प्रविधि हो, जसले अत्यन्तै वास्तविक देखिने नक्कली भिडियो, अडियो र तस्वीरहरू सिर्जना गर्न योग्य छ। यद्यपि यसको प्रयोग मनोरञ्जन, चलचित्र र सिर्जनात्मक क्षेत्रमा भइरहेको छ, तर यस प्रविधिले समाज, सुरक्षा र सार्वजनिक विश्वासका लागि गम्भीर चुनौतीहरू पनि उत्पन्न गरिरहेको छ। विशेषगरी साइबर अपराध र सामाजिक सञ्जालको दुरुपयोग को जोखिम तीव्र रूपमा बढ्दै गएको छ।
४.१ गलत सूचना र भ्रम फैलिने
गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिबाट तयार गरिएका नक्कली भिडियो वा अडियो सामग्रीलाई वास्तविक र नक्कली छुट्याउन सर्वसाधारणका लागि कठिन हुन्छ। यस्तो सामग्री सामाजिक सञ्जालमार्फत छिटो फैलिन सक्ने सम्भावना भएकाले गलत सूचना, अफवाह र भ्रम फैलिने खतरा दिनानु दिन बढिरहेका छन। जसले गर्दा सामाजिक सद्भावमा दूर्गामी नकारात्मक प्रभाव पार्न सक्छ।
४.२ चरित्रहत्या र मानसिक तनाव
कुनै व्यक्तिको अनुहार वा आवाज नक्कल गरेर बनाइने नक्कली सामग्रीले चरित्रहत्या, बदनामी र ब्ल्याकमेल जस्ता गम्भीर समस्या निम्त्याउन सक्छ। यस्ता घटनाबाट पीडित व्यक्तिहरू मानसिक तनाव, सामाजिक बहिष्कार तथा आत्मसम्मानमा गम्भीर चोट पुग्ने अवस्थासमेत देखिएको छ।
४.३ साइबर अपराध र आर्थिक ठगी
गहिरो भ्रम (डिप फेक) अडियो वा भिडियो प्रयोग गरी नक्कली फोन कल, सन्देश वा भिडियोमार्फत आर्थिक ठगी गर्ने घटनाहरू बढ्दै गएका छन्।आफ्ना आफन्त, बैंक अधिकारी/कर्मचारी वा संस्थाका जिम्मेवार व्यक्तिको आवाज नक्कल गरी पैसा माग्ने प्रवृत्ति नयाँ साइबर चुनौतीका रूपमा देखा परेको छ। यसले फिसिङ, सामाजिक इन्जिनियरिङ आक्रमण, पहिचान चोरी र गलत सूचना सञ्चालन जस्ता साइबर अपराधलाई थप सहज बनाएको छ।
४.४ कानुनी र नीतिगत अस्पष्टता
धेरै देशमा गहिरो भ्रम (डिप फेक) सम्बन्धी स्पष्ट कानुनी व्यवस्था अझै विकासकै चरणमा छन्। कसलाई जिम्मेवार ठहर गर्ने, कस्तो सजाय दिने भन्ने विषय जटिल बनेको छ। यसले कानुनी तथा नैतिक मूल्यहरूलाई चुनौती दिएको छ। नेपालमा विद्यमान इलेकट्रोनिक ट्रान्ज्याक्सन एक्ट, २०६३ ले डीप फेकका सबै आयाम र दुरुपयोगलाई समेट्न नसकिरहेको सन्दर्भमा, विशेष डीप फेक सम्बन्धी कानुन वा विद्यमान कानुनको संशोधन आवश्यक देखिन्छ। साथै, अनुसन्धान र अभियोजन प्रक्रिया का लागि प्राविधिक क्षमता विकास, दक्ष जनशक्ति उत्पादन, र डीप फेक पहिचान गर्ने प्रविधि तथा उपकरणको अभाव ले गर्दा अनुसन्धान ,पहिचान , नियन्त्रण तथा कारबाहीमा कठिनाइ देखिएको छ ।
४.५ डिजिटल साक्षरताको कमी
सर्वसाधारणमा डिजिटल साक्षरताको कमीका कारण डीप फेक सामग्रीलाई सजिलै विश्वास गर्ने तथा तथ्य पुष्टि नगरी सामाजिक सञ्जालमा सेयर गर्ने प्रवृत्ति देखिएको छ। यस्तो व्यवहारले गलत सूचना र भ्रमलाई तीव्र रूपमा फैलाउन सहयोग पुग्दै गएको छ, जसका कारण समस्या झन् व्यापक र जटिल बन्दै गएको छ ।
५. गहिरो भ्रम (डिप फेक) नियन्त्रणक तथा समाधानका उपायहरु
गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिको दुरुपयोग बढ्दै जाँदा यसको पहिचान र नियन्त्रणका लागि विभिन्न प्राविधिक समाधानहरू आवश्यक ठानिएको छ। विज्ञहरूका अनुसार प्रविधिक उपायबिना केवल कानुनी व्यवस्था मात्र पर्याप्त हुँदैन।नक्कली भिडियो वा अडियो पहिचान गर्न विशेष प्रकारका ए.आई.मा आधारित सफ्टवेयर प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस्ता उपकरणले अनुहारको अस्वाभाविक चालढाल, आँखाको झिम्काइ, ओठ र आवाजको तालमेल, पिक्सेल असमानता तथा ध्वनिमा देखिने त्रुटिहरू विश्लेषण गरेर सामग्री नक्कली हो कि होइन भन्ने संकेत दिन्छन्।त्यसै गरि भिडियो, तस्बिर वा अडियो सामग्रीमा डिजिटल वाटरमार्क राख्ने प्रविधिले पनि त्यसको स्रोत र वास्तविकता प्रमाणित गर्न केही हद सम्म मद्दत गर्दछ ।
पछिल्लो समय ‘कन्टेन्ट क्रेडेन्सियल्स जस्ता प्रविधिहरू विकास भइरहेका छन्, जसले त्यस्ता सामग्रीहरु कहिले, कसले र कसरी बनाएको हो भन्ने जानकारी सुरक्षित रूपमा देखाउन सहयोग गर्छ ।प्लेटफर्ममा आधारित स्वचालित निगरानी पनि गर्न सकिन्छ । जस्तै फेसबुक, युट्युब, टिकटकजस्ता सामाजिक सञ्जाल प्लेटफर्ममा गहिरो भ्रम (डिप फेक) सामग्री स्वतः पहिचान गर्ने एल्गोरिदम प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस्ता प्रणालीले शंकास्पद सामग्री पहिचान गरी तत्काल हटाउने वा चेतावनी दिने व्यवस्था गर्न मद्दत गर्छन्। गहिरो भ्रम (डिप फेक) अडियोबाट हुने ठगी रोक्न आवाजमा आधारित प्रमाणीकरणमा मात्र भर नपरी बहु कारक प्रमाणीकरण (मल्टि-फ्याक्टर अथेन्टिकेसन) अपनाउनु लाभदायक मानिन्छ । यसले नक्कली आवाज प्रयोग गरी हुने आर्थिक अपराध रोक्न सहयोग पुर्याउँछ।राष्ट्रिय स्तरको साइबर फरेन्सिक क्षमता विकास गरी गहिरो भ्रम (डिप फेक) जाँच र अनुसन्धानका लागि अत्याधुनिक साइबर फरेन्सिक ल्याब, दक्ष प्राविधिक जनशक्ति र नियमितरुपमा तालिमको आवश्यक देखिन्छ यसले वास्तविक घटनामा प्रमाण संकलन र कानुनी कारबाहीलाई प्रभावकारी बनाउन सहयोग गर्छ । थप रूपमा गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधि विकास गर्ने ए.आई. प्रणालीहरूमा सुरुदेखि नै सुरक्षा र नैतिक मापदण्ड समावेश गर्नु पनि महत्वपूर्ण प्राविधिक उपाय मानिन्छ। यसले दुरुपयोगको सम्भावना न्यूनिकरण गर्न सहयोग पुर्याउँछ।
गहिरो भ्रम (डिप फेक) प्रविधिको दुरुपयोग बढ्दै जाँदा यसको नियन्त्रणका लागि स्पष्ट कानुनी व्यवस्था र प्रभावकारी नीतिगत संरचना आवश्यक देखिएको छ। प्रविधिको विकाससँगै कानुन र नीति अद्यावधिक नहुँदा साइबर अपराध नियन्त्रण चुनौतीपूर्ण बन्दै गएको छ।साथै गहिरो भ्रम (डिप फेक) के हो र कुन अवस्थामा यसको प्रयोग गैरकानुनी हुन्छ भन्ने विषयमा कानुनमै स्पष्ट परिभाषा आवश्यक छ। चरित्रहत्या, ठगी, ब्ल्याकमेल, गलत सूचना फैलाउने वा चुनावी प्रक्रियामा हस्तक्षेप गर्ने उद्देश्यले बनाइएका गहिरो भ्रम (डिप फेक) सामग्रीलाई छुट्टै अपराधका रूपमा परिभाषित गर्नुपर्ने देखिन्छ।हालका साइबर कानुन, विद्युतीय कारोबार ऐन तथा गोपनीयतासम्बन्धी कानुनले सबै प्रकारका गहिरो भ्रम (डिप फेक) दुरुपयोग समेट्न नसक्ने अवस्था छ। त्यसैले विद्यमान कानुनलाई प्रविधि मैत्री बनाउँदै डिप फेक सम्बन्धी प्रावधानहरू समावेश गर्नु आवश्यक देखिन्छ।
गहिरो भ्रम (डिप फेक) सामग्री फैलिन नदिन सामाजिक सञ्जाल प्लेटफर्मको भूमिका महत्वपूर्ण हुन्छ। त्यसैले यस्ता प्लेटफर्मलाई शंकास्पद सामग्री छिटो हटाउने, सरकारी निकायसँग सहकार्य गर्ने र प्रयोगकर्तालाई जानकारी दिने दायित्व कानुनी रूपमा तोक्नुपर्ने आवश्यक देखिन्छ । डिजिटल स्पेसमा फैलिएको यस किसिमको क्रान्ति नियन्त्रणका लागि प्रविधि, कानुन र नीति बीच समन्वय आवश्यक हुन्छ। राष्ट्रिय ए.आई. नीति , राष्ट्रिय साइबर सुरक्षा नीति र डिजिटल मिडिया नीति(नेपालमा नभएको) बीच स्पष्ट तालमेल गराउँदै जिम्मेवार निकाय तोक्नु नीतिगत समाधानको प्रमुख पक्ष मानिन्छ। अन्तमा जनचेतना र क्षमता अभिवृद्धि गर्न आवश्यक देखिन्छ ।कानुनी तथा नीतिगत समाधान प्रभावकारी बनाउन सरकारी निकाय, न्याय प्रणाली, प्रहरी र सञ्चारकर्मीका लागि नियमित तालिम र जनचेतना कार्यक्रम आवश्यक देखिएको छ। यसले कानुनको सही प्रयोग र कार्यान्वयनमा सहयोग पुर्याउन साथै प्रभावकारी भूमिका बनाउछ ।
डिप फेक कन्टेनटको कसरी पहिचान गर्ने र गहिरो भ्रम (डिप फेक) बाट कसरी बच्ने ?
• शंकास्पद भिडियो वा अडियो तुरुन्तै विश्वास नगर्ने
• भावनात्मक वा आपतकालीन सन्देश आएमा स्रोत पुष्टि गर्ने
• आवाजको आधारमा मात्रै पैसा वा गोप्य जानकारी नदिने
• सामाजिक सञ्जालमा व्यक्तिगत तस्बिर, भिडियो र आवाज सीमित मात्रामा सेयरगर्ने
• प्राइभेसी सेटिङ कडा बनाउने
• सामाजिक संजालको आफ्नो डिजिटल खाता (डिजिटल अकाउन्ट) लाई सुरक्षित राख्न २एफए (टु फ्याक्टर अथेन्टिकेसन) , मल्टि-फ्याक्टर अथेन्टिकेसन ( मोबाइल नम्बर, ओटीपी, फिङ्गरप्रिन्ट इत्यादी) को प्रयोग गर्ने
• फरक फरक सामाजिक संजाल (जस्तै: फेसबुक, ट्विटर, टिकटक, इन्स्टाग्राम ) को खाता (अकाउन्ट) का लागि फरक फरक बलियो पासवर्डको प्रयोग तथा नियमित रुपमा पासवर्ड परिवर्तन गर्ने (अक्षर, अंक र विशेष चिन्ह मिलाएर पासवर्ड सिर्जना गर्ने )
• अनलाइनमा तस्बिरहरू वा भिडियोहरू सेयरगर्दा, डिजिटल वाटरमार्क प्रयोग गर्ने
• सफ्टवेयरहरु नियमित अद्यावधिक गर्ने
• गहिरो भ्रम (डिप फेक) को शिकार हुनुहुन्छ भने, साइबर सुरक्षा र डेटा गोपनीयता कानुनी विज्ञहरूसँग परामर्श गर्ने
• आवश्यक परेमा सम्बन्धित निकायमा उजुरी दिने
जि.सि. राष्ट्रिय साइबर सुरक्षा केन्द्र (नेशनल साइबर सेक्युरिटी सेन्टर), सिंहदरवारका कम्प्युटर इन्जिनियर हुन्
