Description: The Matryoshka disinformation campaign allegedly used AI to impersonate academics, reportedly spreading claims supporting Russia and urging Ukraine's surrender. These videos are said to have misrepresented scholars’ views in order to amplify pro-Russian propaganda. The campaign reportedly exploited global social media platforms to allegedly mislead viewers and undermine trust in credible academic voices while fueling misinformation about the Ukraine conflict.
Editor Notes: Reconstructing the reported timeline of events: (1) September 2023: The Matryoshka disinformation campaign reportedly began, allegedly producing anti-Ukrainian propaganda and distributing it via stolen accounts and bots on platforms like X and Telegram. (2) November 2023: Reports from Viginum reportedly revealed similarities between Matryoshka and Russia's GRU-linked Doppelgänger network, allegedly indicating potential shared origins. (3) Early 2024: The campaign allegedly began using AI to generate deepfake videos of academics from institutions like Cambridge and Harvard. (4) November 2024: The University of Bristol reportedly verified that a video falsely attributing political statements to historian Ronald Hutton was allegedly AI-manipulated. (5) December 13, 2024 (the date for this Incident ID): An investigation by The Insider reportedly confirmed that Matryoshka videos allegedly misrepresented academics’ voices to spread pro-Russian propaganda, with the footage heavily promoted in multiple languages by allegedly stolen social media accounts.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Unknown deepfake technology developers developed an AI system deployed by Russian entities linked to GRU , Reliable Russian News y Matryoshka, which harmed Ronald Hutton y Academics targeted by Matryoshka.
Estadísticas de incidentes
ID
909
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2024-12-13
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
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Variantes
Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.
