概要: ムンバイ・サイバー警察は、インドの株式市場専門家をモデルにしたとされるディープフェイク動画を用いて投資家を欺く、組織的な投資詐欺キャンペーンを摘発したと報じられている。2025年7月1日から18日にかけて、これらの動画は、香港企業First Bridgeと契約していたとされるベンガルール拠点の企業Valueleafによる有料プロモーションとしてソーシャルメディア上で拡散されたと報じられている。4人が逮捕された。
Editor Notes: The reported timeline of events is as follows: (1) in early July 2025, a prominent Indian stock expert reportedly discovered deepfake videos of himself circulating online and reported them to Mumbai Cyber Police; (2) between July 1 and July 18, 2025, the videos were reportedly distributed on social media, spreading false share-trading claims; (3) in mid-July, Meta reportedly flagged the content, prompting the perpetrators to expand their ad accounts and shift their domain to Dubai; (4) by late July, the videos were reportedly removed after being flagged as misinformation; and (5) in October 2025, police arrested four individuals linked to Bengaluru-based firm Valueleaf and charged them under BNS and IT Act provisions; (6) the incident ID was added to the AIID on 10/18/2025.
Alleged: Unknown deepfake technology developers と Unknown voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Valueleaf と First Bridge, which harmed Unnamed Indian stock market experts , Indian investors , Investors と General public of India.
関与が疑われるAIシステム: Unknown deepfake technology と Unknown voice cloning technology
インシデントのステータス
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- Malicious Actors & Misuse
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
Human
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Post-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Intentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
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ムンバイ・サイバー警察は、インドの著名な株式市場専門家を題材にしたディープフェイク動画を用いて投資家を欺いていた巧妙な詐欺ネットワークを摘発し、大きな進展を見せました。警察は、この詐欺に関与した疑いでベンガルール在住の4人を逮捕しました。捜査の結果、中国企業がインドのマーケティング会社に数億ルピー規模の契約を結び、これらの誤解を招く投資広告をオンラインで拡散させていたことが明らかになりました。
逮捕者の中にはエンジニア2名とMBA取得者1名が含まれており、この詐欺が綿密に計画…
バリアント
「バリアント」は既存のAIインシデントと 同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
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