الصورة الرئيسية:جراتيسوجرافي / بيكسلز
AI Deepfakes تستهدف نيتين غادكاري
وزير الاتحاد نيتين غادكاري قد رفع دعوى قضائية ضد ميتا وإكس وجوجل بزعم أن صورًا مزيفة بتقنية الذكاء الاصطناعي قد ارتبطت به وبأسرته بشكل خاطئ بسياسة الإيثانول E20، مما يثير تساؤلات ملحة حول مسؤولية المنصات وانتشار الوسائط الاصطناعية قبيل الانتخابات.
في يوليو 2026، رفع وزير الاتحاد للنقل والطرق السريعة نيتين جادكاري دعوى قضائية بتهمة التشهير المدني أمام محكمة دلهي العليا ضد ميتا، إكس (المعروفة سابقًا بتويتر)، وجوجل، متهمًا أن مقاطع الفيديو المزيفة العميقة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قد نسبت إليه وإلى عائلته بشكل خاطئ في سياسة الإيثانول E20 الحكومية. تسلط الدعوى القانونية الضوء على الاستخدام المتزايد لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية في إنشاء معلومات مضللة واقعية بشكل مفرط، لا سيما مع اقتراب الهند من الانتخابات الوطنية. تجمع هذه التحقيقات التقارير المتاحة لتقييم الأساس الواقعي للمزاعم، وردود أفعال المنصات، والآثار الأوسع على الحوكمة الرقمية وسلامة الانتخابات. حيثما اختلفت التقارير أو أغفلت تفاصيل رئيسية، نلفت الانتباه إلى تلك الثغرات صراحة.
مقدمة إلى التزييف العميق باستخدام الذكاء الاصطناعي ومخاطره
AI deepfakes—وسائط اصطناعية واقعية للغاية يتم إنشاؤها باستخدام التعلم الآلي—قد تطورت بسرعة من أدوات تجريبية إلى أدوات يسهل الوصول إليها على نطاق واسع تستخدم في نشر المعلومات المضللة. يمكن لهذه الأدوات استنساخ الأصوات، وتبديل الوجوه، وتزييف السياقات بمهارة تقنية بسيطة، مما يمكّن من تزوير أحداث لم تحدث قط أو نسب تصريحات إلى شخصيات عامة لم تقلها. تتزايد المخاطر خلال فترات الانتخابات، عندما يمكن للأخبار الكاذبة أن تؤثر على سلوك الناخبين، وتضعف الثقة في المؤسسات، وتحرض على عدم الاستقرار الاجتماعي. تعمل منصات مثل Meta وX وGoogle كوسيط لتوزيع المحتوى، مما يثير تساؤلات حول مسؤولياتها في كشف العلامات التجارية، ووضع العلامات، وإزالة الوسائط الاصطناعية التي تشوه سمعة الأفراد أو تقوض العمليات الديمقراطية.
بينما لم تكن التلفيقات العميقة جديدة، فقد أدى دمجها في الحملات السياسية وحملات التضليل المتعلقة بالسياسات إلى تكثيف التدقيق في الأطر التنظيمية والحماية المؤسسية. أصبحت الهند، بفضل قاعدة مستخدميها الرقمية الكبيرة والانتخابات المقبلة، نقطة محورية للقلق بشأن التلاعب المدفوع بالذكاء الاصطناعي. تبلور الدعوى القضائية لغادكاري هذه المخاوف، لتصوغ المسألة ليس فقط كنزاع قانوني، بل كاختبار لكيفية استجابة المنصات للتشهير الاصطناعي على نطاق واسع.
Firstpost تقرير عن دعوى نيتين جادكاري القانونية
وحسبالصفحة الأولى، قدم نيتين غادكاري دعوى قضائية بتهمة التشهير المدني أمام محكمة دلهي العليا في 27 يوليو 2026، متهمًا كل من ميتا وإكس وجوجل. وتزعم الشكوى أن مقاطع الفيديو المزيفة العميقة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قد ربطت بشكل زائف بين غادكاري وعائلته وسياسة الإيثانول E20، وهي مبادرة حكومية تهدف إلى تعزيز خلط 20% من الإيثانول في البنزين. وذكرت صحيفة فيرست بوست أن هذه الفيديوهات تم تداولها على منصات التواصل الاجتماعي، بما في ذلك إكس وفيسبوك، كما ظهرت في نتائج البحث على جوجل. وتسعى الدعوى إلى الحصول على تعويضات وحظرًا لاستمرار استضافة هذه الفيديوهات المزيفة العميقة وتضخيمها.
الصفحة الأولىemphasizes that the lawsuit is one of the first high-profile legal challenges in India targeting major tech platforms for their role in hosting AI-generated defamatory content. The report notes that the videos used synthetic voice cloning and facial manipulation to attribute false statements to Gadkari and his relatives, including claims about financial gains from the ethanol policy. Firstpost also highlights that the suit reflects broader anxieties among Indian politicians about AI-driven disinformation ahead of national elections.
بينماالصفحة الأولىيقدم التقرير تفاصيل حول الإجراء القانوني والمحتوى المزعوم لل Deepfakes، لكنه لا يتحقق بشكل مستقل من أصالة الفيديوهات أو العمليات الداخلية للمنصات لاكتشاف الوسائط الاصطناعية. يعتمد التقرير على فريق جادكاري القانوني في تقديم الإطار الواقعي لمحتوى Deepfakes وأثرها.
مقارنة التقارير: أين تتفق الفروع وأين تختلف
حاليًا،الصفحة الأولىهو المصدر الوحيد الذي يقدم تغطية مباشرة لقضية جادكاري. وبالتالي، لا توجد تقارير متباينة يمكن المقارنة بها من مصادر مستقلة متعددة. ومع ذلك، فإن غياب التأكيد من وسائل إعلام هندية أو دولية كبرى أخرى مثل ذا هيندو، والإنديان إكسبرس، و رويترز، أو بي بي سي، يخلق فجوة في التحقق العام. هذا الاعتماد على مصدر واحد يحد من القدرة على تقييم استجابات المنصات، وسياساتها الداخلية بشأن الأخبار المزيفة العميقة، أو السياق الأوسع للتشهير المدفوع بالذكاء الاصطناعي في الهند.
مع مراعاة الاهتمام العام الكبير والآثار الانتخابية المحتملة، يثير عدم وجود تقارير مشتركة عبر المنافذ المختلفة تساؤلات حول الشفافية في كيفية تغطية مثل هذه الحالات. عادةً ما تجذب الإجراءات القانونية الكبرى التي تشمل شخصيات عامة ومنصات عالمية تغطية من عدة منافذ، خاصة عندما تنطوي على نظريات قانونية جديدة أو أرضيات تنظيمية غير مختبرة. يشير الوضع الحالي للمعلومات إما إلى تأخر في التغطية، أو انتقائية في نشرها، أو إخفاء متعمد للتفاصيل من قبل الأطراف المعنية.
ماذا يؤكد Firstpost وما لا يزال غير مؤكد
الصفحة الأولىيؤكد ما يلي:
- تم تقديم دعوى تشهير مدني من قبل نيتين غادكاري في محكمة دلهي العليا في 27 يوليو 2026.
- المدعى عليهم: ميتا، إكس، وجوجل.
- الضرر المزعوم: مقاطع فيديوDeepfake AI التي تربط جادكاري وعائلته بسياسة الإيثانول E20.
- The platforms implicated: X (for hosting), Meta (for hosting on Facebook), and Google (for surfacing in search results).
- المطلب القانوني: تعويضات وحظر على الاستضافة أو التوسع في الترويج المستقبلي.
التالية تبقى غير مؤكدة لعدم وجود مصادر إضافية:
- عدد مقاطع الفيديو المزيفة العميق أو الروابط الخاصة بها بالضبط.
- سواء تم حذف الفيديوهات من قبل المنصات قبل الدعوى القضائية أو بعدها.
- ردود المنصات الرسمية على الدعوى القضائية.
- التحقق المستقل لمحتوى أو أصلDeepfakes.
- أي محاولات سابقة من فريق جادكاري لطلب إزالة المحتوى من المنصات.
ستسلط هذه الفجوة في المعلومات الضوء على ضرورة تعزيز الشفافية من قبل كل من مقدم الشكوى والمنصات، بالإضافة إلى التحقق المستقل من قبل الصحفيين ومدققي الحقائق.
استكشاف الادعاء:Deepfakes الذكاء الاصطناعي وسياسة E20
النص المترجم: المزاعم الأساسية في الدعوى القضائية هي أن صور الزيف العميق التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قد ربطت زوراً نيتين جادكاري وعائلته بسياسة الإيثانول E20، وهي برنامج حكومي يهدف إلى تقليل انبعاثات الكربون من خلال خلط 20% من الإيثانول في البنزين. ويُزعم أن صور الزيف العميق هذه استخدمت أصواتاً اصطناعية وتعديلات على الوجه لاختلاق تصريحات أو أفعال تُنسب إلى جادكاري، مما يوحي بفوائد شخصية أو مالية من السياسة. وإذا ما تم نشر هذه الادعاءات على نطاق واسع، فقد تلحق الضرر بثقة الجمهور بكل من السياسة ونزاهة الوزير.
بينماالصفحة الأولىلا يقدم النص أو النسخ النصية للتزييف العميق، لكن الآلية الموصوفة — نسخ الأصوات الاصطناعية وإعادة تمثيل الوجوه — تتوافق مع الأدوات المتاحة على نطاق واسع مثل ElevenLabs وHeyGen وDeepFaceLab. وقد خفضت هذه الأدوات الحواجز أمام إنشاء تزييفات عميقة مقنعة، مما يسمح للممثلين ذوي المهارات التقنية المحدودة بإنتاج معلومات مضللة على نطاق واسع. تعتبر السياسة E20، كونها مبادرة حكومية بارزة، هدفًا معقولًا للمعلومات المضللة ذات الدوافع السياسية، خاصة خلال فترات النقاش العام حول إعانات الطاقة والمحفزات الزراعية.
ستركز الدعوى على مسؤولية المنصات legally بشكل مهم. بموجب قواعد الهند (إرشادات الوسيط وقانون أخلاقيات الإعلام الرقمي)، 2021، يُطلب من المنصات إزالة المحتوى غير القانوني عند تلقي شكوى. ومع ذلك، لا تتناول القواعد بشكل صريح وسائل الإعلام الاصطناعية التي تولدها الذكاء الاصطناعي، مما يترك للمواقع تفسير التزاماتها. قد تختبر قضية جادكاري ما إذا كانت المحاكم ستتعامل معDeepfakes كفئة جديدة من المحتوى التشهيري أو المضلل الذي يتطلب إزالته على وجه السرعة.
الدوافع المحتملة وراء الصور المزيفة المتطورة
بينما لم تحدد الدعوى القضائية الجهات المسؤولة وراء عمليات التزييف العميق، إلا أن توقيت المحتوى يشير إلى عدة دوافع محتملة:
- المعارضة السياسية:سياسة E20 تعرضت لانتقادات من بعض الأوساط السياسية بشأن تأثيراتها الاقتصادية والبيئية. قد تُستخدمDeepfakes لتشويه سمعة نيتين جادكاري، أحد قادة حزب بهاراتيا جاناتا البارزين، في الفترة السابقة للانتخابات.
- سياسة التخريبمنافسو خلط الإيثانول قد يسعون إلى تقويض الدعم العام لسياسة الإيثانول 20% من خلال اتهام مخططيها زوراً بالفساد.
- الانتقام الشخصي:تم تضمين عائلة جادكاري فيDeepfakes مما يشير إلى محاولة محتملة لإلحاق ضرر بسمعة الوزير نفسه.
بدون تقارير إضافية أو تحليل جنائي، لا يمكن تحديد مصدرDeepfakes أو الجمهور المستهدف منها. ومع ذلك، تشير الإجراءات القانونية إلى أن فريق جادكاري يرى أن المحتوى ضار بما يكفي يستوجب اللجوء إلى التقاضي، مما يدل على وجود خطر متصور كبير على سمعته ووضعه السياسي.
النسخة الأصلية: الأنماط عبر المصادر
Taken together, the available reporting suggests that the Gadkari lawsuit represents a critical inflection point in India’s approach to AI-driven disinformation, particularly in the context of electoral politics. The fact that the suit names three of the world’s largest digital platforms—Meta, X, and Google—positions it as a challenge to the current regime of platform accountability. While intermediaries are legally protected from liability for third-party content under Section 79 of the IT Act, the lawsuit pivots toward a theory of secondary liability: that platforms failed to act with due diligence in detecting and removing synthetic defamatory content.
هذا الاستراتيجية القانونية تتوافق مع الاتجاهات العالمية. ففي الولايات المتحدة، تزايدت الدعاوى القضائية ضد شركات وسائل التواصل الاجتماعي بسببDeepfakes، مستندة بشكل متزايد إلى نظريات الإهمال وعدم كفاية الرقابة على المحتوى الضار. أما في أوروبا، فقد فرض قانون الخدمات الرقمية (DSA) الآن على المنصات تقييم المخاطر النظامية، بما في ذلك المعلومات المضللة، وتنفيذ تدابير التخفيف. остается شحيحًا في الهند، مما يجعل قضية جادكاري سابقة محتملة.
The singular sourcing of the report also reveals a broader pattern in Indian digital journalism: the reliance on official statements or legal filings without independent verification or cross-platform corroboration. This approach can accelerate the spread of unverified claims, especially when the subject matter involves emerging technologies like AI. It underscores the need for newsrooms to invest in digital forensics, collaborate with fact-checkers, and demand transparency from platforms and complainants alike.
أخيرًا، تسلط الدعوى الضوء على عدم تناسق هيكلي: بينما تمتلك المنصات وصولاً إلى أدوات كشف متقدمة وبيانات المستخدمين، فإنها غالبًا ما تحتفظ بهذه المعلومات عن العامة وعن الصحفيين. تمنع هذه الشفافية المحدودة التحقق المستقل وتحول عبء الإثبات إلى ضحايا التشهيرDeepfake. قد تجبر قضية جادكاري على مواجهة هذا الخلل، خاصة إذا بدأت المحاكم تطالب بشفافية المنصات كجزء من الإجراءات القانونية.
الرد الخبير بشأن التزييف العميق للذكاء الاصطناعي والتزوير الرقمي
بينماالصفحة الأولىdoes not include direct commentary from digital forensics experts or legal scholars, the lawsuit invites comparison with expert consensus on synthetic media risks. Cybersecurity researchers and AI ethicists have repeatedly warned that deepfakes pose a unique threat to democratic discourse due to their ability to erode trust in authentic media. The E20 policy, being a government initiative, is particularly vulnerable to manipulation because it involves technical terminology and policy trade-offs that can be misrepresented in simplified or fabricated narratives.
Legal experts note that defamation law is ill-equipped to handle AI-generated content, as traditional doctrines assume human authorship. Courts may struggle to apply existing standards of “publication,” “identification,” and “fault” to synthetic media created by algorithms. The Gadkari lawsuit could become a test case for how Indian courts adapt defamation law to the age of AI, potentially leading to new standards for identifying and attributing synthetic defamation.
Technology policy analysts have also emphasized the role of platform incentives. Social media platforms benefit from high engagement, which can be driven by sensational or emotionally charged content—including deepfakes. While platforms have rolled out detection tools and labeling policies, critics argue these measures are reactive and under-resourced. The Gadkari case may pressure platforms to invest in proactive detection, especially for high-profile political figures and policy-related content.
العلامات الحمراء ودليل دحض التزييفات باستخدام الذكاء الاصطناعي (الديبفيك)
ستُعدّ القائمة التالية لمساعدة الصحفيين، ومدققي الحقائق، والجمهور على تحديد المحتوى المزيف العميق (AI deepfakes) المحتمل. تشير العلامات الحمراء إلى أنماط معروفة في الوسائط الاصطناعية، ولا تضمن هذه العلامات الكشف الدقيق، لكنها قد تُعدّ بمثابة علامات تحذيرية مبكرة.
- الحركات الوجهية غير الطبيعية:ابحث عن عدم تناسق في الوميض، أو حركة العين، أو تعابير الوجه التي تبدو آلية أو مبالغًا فيها.
- المؤثرات الصوتية:استمع إلى التوقفات غير الطبيعية أو النبرة الآلية أو عدم تطابق حركات الشفاه في الصوت أو الفيديو.
- الإضاءة أو الظلال غير المتسقةDeepfakes غالبًا ما تفشل في محاكاة الإضاءة الواقعية، خاصة في اللقطات القريبة للوجه.
- الخلفيات المشوهة:قد يظهر الخلفية ضبابيًا أو مشوهًا أو غير متسق في العرض مقارنة بالأمامية.
- الأنماط الكلامية غير المعتادة:الأصوات الاصطناعية قد تواجه صعوبة في التنغيم الطبيعي، أو التأكيد، أو التلوين العاطفي.
- مabsence أو العبث بالبيانات الوصفيةتحقق من بيانات تعريف الملف بحثًا عن علامات التعديل أو الضغط التي قد تخفي المصدر.
- بحث الصور المعكوس: فشلإذا لم تظهر الفيديوهات أو الصور في عمليات البحث عن الصور العكسية، فقد تكون مُصطنعة أو خضعت لتعديلات كبيرة.
- العلامات أو التحذيرات الخاصة بالمنصة:تحقق مما إذا كانت المنصة قد طبّقت علامة "وسائط مُحرّفة" أو تحذيرًا.
- في السياق غير المتسق:قارن المحتوى مع التصريحات العامة المعروفة أو الظهورات المؤكدة للشخص.
- مصدر الموثوقية:تقييم مصداقية الحساب أو الموقع الذي يشارك المحتوى - من غير المرجح أن تنتشر الحسابات المُؤكدة والمصادر المرموقة عمليات التزييف العميق عن طريق الخطأ.
بينما يمكن لهذه المؤشرات أن تساعد في تحديد الدلائل المحتملة للتزوير العميق، إلا أنها ليست مضمونة تمامًا. يتم استخدام أدوات متقدمة مثل خوارزميات كشف التزوير العميق، وإثبات الأصل القائم على تقنية البلوكتشين، والتحقق من الأصالة المدعوم بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد من قبل الباحثين والمنصات، إلا أنها لا تزال غير مثالية وتتطلب موارد كبيرة.
ماذا تفعل بشأن التزييف العميق بواسطة الذكاء الاصطناعي: الوقاية والحماية
للشخصيات العامة والمنظمات والجمهور العام، يمكن أن تقلل التدابير الاستباقية من التعرض للتزييف العميق بواسطة الذكاء الاصطناعي وتخفف من تأثيراته. تلعب المنصات والحكومات والمجتمع المدني كل منها دورًا في الوقاية والاستجابة.
للأشخاص والمؤسسات العامة
يجب على الشخصيات العامة وضع بروتوكول استجابة سريعة للتعامل مع المحتوى المزيف العميق، ويشمل ذلك:
- الاتصال الاستباقي:انتظم في نشر البيانات والمقاطع المصورة والفيديوهات المؤكدة لبناء قاعدة من المصداقية.
- العلامة المائية الرقمية:استخدم الأدوات التي تقوم بدمج التوقيعات التشفيرية أو العلامات المائية في المحتوى الرسمي لتمكين التحقق.
- شركاء محو الأمية الإعلامية:تعاون مع fact-checkers ومنظمات الحقوق الرقمية لمراقبة ودحض الصور المزيفة (deepfakes) بسرعة.
- التحضير القانوني:تعاون مع الفرق القانونية لتقديم طلبات الإزالة، وإصدار رسائل وقف وإنهاء، ومتابعة مطالبات التشهير عند الضرورة.
المنظمات ينبغي عليها أيضًا الاستثمار في تدريب الموظفين على التعرف على الإبلاغ عن المحتوى المزيف، خاصةً لفِرَق الاتصالات والعلاقات العامة.
للأنظمة
منصات التجارة الإلكترونية يجب أن تتجاوز نهج وضع العلامات التفاعلي وتستثمر في:
- الكشف الاستباقي:قم بنشر أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لفحص المحتوى المزيف قبل انتشاره على نطاق واسع، خاصة المحتوى عالي الخطورة مثل الخطابات السياسية.
- تقارير الشفافية:نشر تحديثات منتظمة حول عدد Deepfakes المكتشفة والمحذوفة والمتعرضة للاستئناف، إلى جانب بيانات حول أوقات الاستجابة.
- معلومات للمستخدم:دمج محفزات محو الأمية الإعلامية وحملات التوعية بشأن المحتوى المزيف في واجهات المستخدم.
- API Access for Researchers: وصول الباحثين إلى واجهة برمجة التطبيقاتوفر للباحثين المدققين وصولاً محدوداً إلى البيانات المجهولة الهوية لدراسة اتجاهات الوسائط الاصطناعية.
بدون هذه التدابير، قد تُنظر المنصات على أنها متواطئة في انتشار المعلومات المضللة، خاصة عند اتخاذ إجراءات قانونية ضدها.
للحكومات والمنظمات التنظيمية
يمكن للحكومات تعزيز النظام البيئي من خلال:
- تحديث الأطر القانونية:وضح مسؤولية الوسيط عن الوسائط الاصطناعية، وأنشئ آليات إزالة سريعة للمزيفات الضارة.
- دعم البنية التحتية للتحقيقات الجنائيةتمويل مختبرات الفحص الجنائي الرقمي والشراكات مع الجامعات لتطوير أدوات الكشف مفتوحة المصدر.
- تعزيز الوسائط المتعددة:ادمج الوعي بتقنيات التزييف العميق في المناهج الدراسية وحملات التوعية العامة.
تنبغي على الجهات التنظيمية أيضًا مطالبة المنصات بالكشف عن قدراتها وحدودها في الكشف عن المحتوى المزيف العميق في تقارير الامتثال.
للجمهور
الأفراد يمكنهم حماية أنفسهم من خلال:
- التحقق المتقاطع للمحتوى:استخدم مصادر متعددة للتأكد من صحة الادعاءات قبل مشاركتها.
- الإبلاغ عن محتوى مشبوه:استخدم أدوات إعداد التقارير في المنصة للإبلاغ عن المحتوى المشتبه به الذي قد يكون مزيفًا عميقًا.
- ضبط إعدادات الخصوصية:الحد من ظهور المحتوى الشخصي الذي يمكن استخدامه في تدريب نماذج الديب فايك.
- دعمFact-Checkers:تابعوا وشاركوا المحتوى من المنظمات الموثوقة للتحقق من الحقائق.
الدقة الجماعية أمر حيوي، حيث تزدهرDeepfakes في بيئات عدم اليقين والإلحاح.
الأسئلة الشائعة
ما هو الديپ فايك؟
أداة الديepfake هي أصل وسائط اصطناعي—مثل الفيديو أو المقطع الصوتي أو الصورة—يتم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي لمحاكاة الأشخاص أو الأحداث الحقيقية بشكل مقنع. عادةً ما يتم توليد هذه الأصول باستخدام نماذج التعلم العميق المدربة على مجموعات بيانات كبيرة لصوت الشخص أو وجهه أو أسلوب كتابته.
كيف يمكنني معرفة ما إذا كان الفيديو مزيفًا عميقًا؟
ابحث عن تناقضات في حركات الوجه، أو غمغمة العين بشكل غير طبيعي، أو أنماط كلام آلية، أو تشوهات في الخلفية، أو شذوذات في البيانات الوصفية. يمكن أن تساعد عمليات البحث العكسي عن الصور وعلامات المنصات أيضًا، لكن لا توجد طريقة واحدة مضمونة تمامًا.
هل platforms legally required to remove deepfakes in India?
تحت قواعد قواعد تكنولوجيا المعلومات الهندية لعام 2021، يجب على الوسطاء إزالة المحتوى غير القانوني عند استلام شكوى. ومع ذلك، لا تتناول القواعد بشكل صريح وسائل الإعلام الاصطناعية التي تولدها الذكاء الاصطناعي، مما يترك للمنصات تفسير التزاماتها. قد تساعد الإجراءات القانونية، مثل دعوى جادكاري، في توضيح هذه الواجبات.
ماذا أفعل إذا صادفت تزويرًا عميقًا لشخصية عامة؟
لا تشارك المحتوى. أبلغ عنه إلى المنصة باستخدام أدوات الإبلاغ الخاصة بها، وتحقق من مواقع التحقق من الحقائق للتأكد من صحته. إذا كان يتضمن تشهيرًا، فاستشر محاميًا متخصصًا.
هل يمكن استخدام التزييف العميق لأغراض أخرى غير التشهير؟
نعم. يمكن استخدام التقنيات المزيفة المتطورة (ديب فايكس) لنشر المعلومات المضللة، والتأثير على الأسواق المالية، وانتحال صفة المسؤولين، أو تحريض العنف. يمتد سوء استخدام هذه التقنيات إلى ما هو أبعد من التشهير الشخصي ليشمل تهديدات منهجية للديمقراطية والنظام العام.