Miten tunnistaa deepfake-videot ja huijausäänet Suomessa 2026

Suomen poliisi varoitti kesällä 2026 videopuheluhuijauksista, joissa tekijät olivat käyttäneet tunnettujen poliisien, muun muassa poliisiylijohtaja Ilkka Koskimäen kasvoja huijauspuheluissa. Osassa tapauksista oli käytetty deepfake-teknologiaa, ja huijaukset kohdistuivat erityisesti ulkomaalaistaustaisiin Suomessa asuviin henkilöihin. Tässä oppaassa käydään läpi, miten tunnistaa tekoälyllä tehdyt deepfake-videot ja huijausäänet Suomessa 2026 sekä käytännössä että työkalujen avulla.

Miten tunnistaa tekoälyllä tehdyt deepfake-videot ja huijausäänet Suomessa 2026 – suora vastaus

Deepfake-videon tai huijausäänen tunnistaa parhaiten kolmen askeleen kautta: ensin arvioidaan sisällön uskottavuus kriittisesti (onko viranomainen tai pankki oikeasti yhteydessä videopuhelulla), sitten varmistetaan asia riippumattomasta kanavasta, esimerkiksi soittamalla takaisin viralliseen numeroon, ja tarvittaessa käytetään teknistä tunnistustyökalua. Käytettävissä olevien tietojen perusteella multimodaaliset tunnistuspalvelut, kuten Reality Defender ja Resemble AI Detect, ovat syksyllä 2026 yleisimpiä nimettyjä ratkaisuja ääni-, kuva- ja videosisällön analysointiin.

Deepfake-huijausten tausta: mistä ilmiö tuli Suomeen

Tekoälyllä generoidut kasvot ja äänet eivät ole täysin uusi ilmiö, mutta niiden käyttö rikollisessa mielessä yleistyi Suomessa selvästi vasta 2020-luvun puolivälin jälkeen, kun ääniklooneja ja videomanipulaatiota tuottavat työkalut halpenivat ja yksinkertaistuivat. Käännekohta suomalaisessa keskustelussa oli kesäkuu 2026, jolloin poliisi antoi ensimmäisen laajan varoituksensa Google Meet -videopuheluina tehdyistä poliisihuijauksista. Elokuussa 2026 EU:n tekoälysäädöksen 50 artikla toi ensimmäisen kerran lakisääteisen merkintävelvoitteen deepfake-sisällölle koko unionin alueella.

Poliisi, pankki tai muu viranomainen ei koskaan pyydä pankki- tai tunnistautumistietoja puhelimitse tai videolla.

Suomen poliisin varoitukset huijausvideopuheluista

Poliisin tiedotteen mukaan huijauspuhelut on tehty muun muassa Google Meet -sovelluksella, ja niissä on esiinnytty poliisina käyttämällä tunnettujen virkamiesten kasvoja. Poliisi on todennut selvästi, ettei Suomen poliisi tee videopuheluja kansalaisille, ja että osassa tapauksista tekijät ovat käyttäneet deepfake-teknologiaa uskottavuuden lisäämiseksi. Huijaukset ovat kohdistuneet erityisesti ulkomaalaistaustaisiin Suomessa asuviin henkilöihin, mikä viittaa kohdennettuun rikollistoimintaan kieli- ja kulttuuriryhmien mukaan.

Samaan aikaan monet suomalaiset ovat pohtineet, mitä tekoäly ylipäätään tarkoittaa käytännössä, kun sen avulla voidaan tuottaa näinkin vakuuttavaa huijaussisältöä. Ymmärrys tekoälyn perusteista auttaa myös arvioimaan, millaisia jäljennöksiä tekniikalla on realistisesti mahdollista tehdä.

EU:n tekoälysäädös ja deepfake-merkintävelvoite 2026

EU:n tekoälysäädöksen 50 artikla velvoittaa 2.8.2026 alkaen merkitsemään tekoälyllä tuotetun tai muokatun sisällön, joka muistuttaa olemassa olevia henkilöitä, paikkoja tai tapahtumia niin, että se voisi vaikuttaa aidolta. Euroopan komission mukaan merkinnän tulee olla sekä näkyvä että koneellisesti luettava. Velvoite koskee myös sisältöä, jota käytetään yleistä etua koskevasta tiedottamisesta, jos se on tekoälyllä tuotettua tai manipuloitua.

EU on samanaikaisesti kiristänyt linjaansa erityisen vahingollisiin käyttötapoihin: unionin lainsäätäjät ja jäsenmaat sopivat vuonna 2026 seksuaalisia deepfakeja tuottavien tekoälyjärjestelmien kieltämisestä laajan kansainvälisen kohun jälkeen. Tämä osoittaa, että sääntely-ympäristö tiukkenee edelleen syksyllä 2026, eikä pelkkä tekninen tunnistus enää riitä ilman lainsäädännöllistä tukea.

Deepfake-videon tunnusmerkit: mihin kannattaa kiinnittää huomiota

EU:n digitaalisten taitojen ohjelman Telling Right From Wrong -katsauksen mukaan deepfakejen torjunta rakentuu neljästä puolustuslinjasta: kriittinen ajattelu, verifiointi, tekninen tunnistus sekä alkuperän jäljitys ja sääntely. Käytännön tasolla tämä tarkoittaa seuraavia tarkistuskohtia:

• Silmien räpyttely, huulten liikkeen ja äänen synkronointi sekä valon ja varjojen luonnollisuus kasvoilla
• Epäluonnollinen tausta, sumeat reunat pään ympärillä tai toistuvat pikselöitymiset liikkeen aikana
• Tilanne, jossa soittaja vaatii kiireellistä toimintaa tai pankki- ja tunnistautumistietoja
• Koneellisesti luettavan tai näkyvän tekoälymerkinnän puuttuminen, vaikka sisältö vaikuttaisi tuotetulta
• Mahdottomuus saada soittajaa vastaamaan yllättäviin, henkilökohtaisiin lisäkysymyksiin reaaliajassa

Huijausäänen tunnistaminen puhelimessa

Ääniklooneissa yleisimpiä vihjeitä ovat epäluonnollinen rytmi, puuttuvat hengitystauot ja metallinen sointi taustamelun puuttuessa kokonaan. Toimialan arvioiden mukaan yritysten puheluliikennettä suojaavat järjestelmät, kuten Pindrop Pulse, on suunnattu juuri tämäntyyppisen äänipetoksen havaitsemiseen kontaktikeskuksissa, mikä kertoo siitä, että äänihuijaukset ovat siirtyneet yksittäisistä kokeiluista organisoituun rikollisuuteen.

Videopuhelun aitouden varmistaminen

Jos videopuhelussa väitetään edustavan viranomaista, pankkia tai työnantajaa, turvallisin tapa on katkaista puhelu ja soittaa itse takaisin organisaation viralliseen, ennalta tunnettuun numeroon. Poliisin mukaan tämä yksinkertainen käytäntö olisi estänyt suuren osan kesän 2026 huijaustapauksista, joissa tekijät hyödynsivät tunnettujen virkamiesten kasvoja.

Tekoälytyökalut deepfake-tunnistukseen syksyllä 2026

Toimialan yleiskatsausten mukaan syksyn 2026 tunnistustyökalut ovat siirtyneet yksittäisistä videoskannereista kohti monimuotoisia, ääntä, kuvaa ja videota yhdistäviä palveluita. Näitä käytetään pääosin yritys- ja viranomaiskäytössä, ei niinkään yksittäisen kuluttajan sovelluksina.

Vanhemmat, kapeammat työkalut, kuten Microsoft Video Authenticator, ovat käytettävissä enää rajoitetusti, ja Intel FakeCatcher pysyy pääosin tutkimus- ja yrityskäytössä rajoitetun rajapinnan kautta. Ilmaiset selainpohjaiset skannerit, kuten Deepware Scanner, soveltuvat edelleen nopeaan videon esitarkistukseen, mutta eivät korvaa monimuotoisia yritysratkaisuja vakavammassa tutkinnassa.

Suomalaiselle lukijalle olennaista on, että näitä työkaluja käytetään tällä hetkellä pääosin yritysten, viranomaisten ja alustojen sisällönvalvonnassa, ei niinkään suoraan kuluttajan omana sovelluksena puhelimessa. Tämä on hyvä pitää mielessä myös silloin, kun vertailee, mikä on paras ilmainen tekoälysovellus arjen käyttöön ylipäätään.

Miksi Suomi nojaa mediakasvatukseen deepfakejen torjunnassa

Toisin kuin monessa muussa maassa, Suomessa vahva osa deepfake-torjuntaa on koulujen mediakasvatus, jossa oppilaille opetetaan tunnistamaan, onko kuva tai video tekoälyn tuottama. Tämä lähestymistapa täydentää teknisiä tunnistustyökaluja ja viranomaisten varoituksia, sillä yksikään yksittäinen työkalu ei tunnista kaikkia deepfakeja luotettavasti.

Yksikään tunnistustyökalu ei korvaa tervettä epäluuloa, kun videopuhelussa pyydetään pankki- tai tunnistautumistietoja.

Perusymmärrys siitä, miten kielimalli toimii, auttaa hahmottamaan myös sitä, miksi tekstipohjaiset huijausviestit ovat usein kieliopillisesti sujuvia mutta silti sisällöltään epäuskottavia. Vastaavasti se, miten tekoälyllä tehdyn tekstin tunnistaminen toimii, tarjoaa osittain samankaltaisia periaatteita kuin ääni- ja videosisällön arviointi.

Miten toimia, jos epäilet joutuneesi deepfake-huijauksen kohteeksi

Poliisin ohjeistuksen mukaan tärkeintä on katkaista epäilyttävä yhteydenotto välittömästi, olla luovuttamatta pankki- tai tunnistautumistietoja ja tarkistaa asia soittamalla itse organisaation viralliseen numeroon. Tapahtuneesta huijausyrityksestä kannattaa aina tehdä ilmoitus poliisille, vaikka rahaa ei olisi ehditty menettää, sillä ilmoitukset auttavat viranomaisia kartoittamaan huijausaaltojen laajuutta.

• Katkaise puhelu tai videoyhteys heti, jos jokin tuntuu epäilyttävältä
• Älä koskaan anna pankkitunnuksia, koodeja tai henkilötietoja puhelimitse tai videolla
• Soita itse takaisin viralliseen, ennalta tiedossa olevaan numeroon
• Tee ilmoitus poliisille myös epäonnistuneesta huijausyrityksestä
• Kerro tapauksesta lähipiirille, sillä samat kasvot tai äänet kiertävät usein useissa huijauksissa

Rajoitukset: mitä tunnistustyökalut eivät vielä ratkaise

Käytettävissä olevien tietojen perusteella parhaatkin tunnistustyökalut, kuten Resemble AI Detect, jättävät edelleen pienen osan huijauksista tunnistamatta; Podonos-benchmarkin mukaan väärien negatiivisten osuus on noin 1,4 prosenttia, eli karkeasti yksi huomaamatta jäänyt deepfake seitsemääkymmentä kohden. Tämä tarkoittaa, ettei mikään yksittäinen työkalu tarjoa täyttä varmuutta, ja siksi EU:n ohjeistus korostaa neljän puolustuslinjan yhdistämistä pelkän teknisen tunnistuksen sijaan. On myös hyvä muistaa, että suurin osa nimetyistä työkaluista on suunnattu yritys- ja viranomaiskäyttöön, ei yksittäiselle kuluttajalle puhelimessa.

Usein kysytyt kysymykset

Mistä huomaa, että video on deepfake eikä aito?

Yleisimpiä vihjeitä ovat epäluonnollinen silmien räpyttely, huulten liikkeen ja äänen epäsynkronia, sumeat reunat kasvojen ympärillä sekä tilanteet, joissa soittaja välttelee yllättäviä lisäkysymyksiä. EU:n digitaalisten taitojen ohjelman mukaan pelkkä silmämääräinen tarkkailu ei kuitenkaan aina riitä, joten epäilyttävä sisältö kannattaa varmistaa riippumattomasta lähteestä.

Mistä tunnistaa huijausäänen tai äänenklonauspuhelun?

Klonatussa äänessä puuttuvat usein luonnolliset hengitystauot, ja äänen rytmi tai sävy voi kuulostaa hieman tasaiselta tai metalliselta. Jos soittaja vaatii kiireellistä toimintaa tai pankkitietoja, kyseessä on lähes aina huijaus riippumatta siitä, kuulostaako ääni aidolta.

Onko Suomessa poliisin tai pankin tekemä videopuhelu uskottava?

Ei. Suomen poliisin mukaan poliisi ei tee videopuheluja kansalaisille, eikä poliisi, pankki tai muu laillinen toimija koskaan pyydä pankki- tai tunnistautumistietoja puhelimitse tai videolla. Jos tällainen puhelu tulee, kyseessä on huijaus.

Miten EU:n tekoälysäädös vaikuttaa tavallisiin somevideoihin?

Elokuusta 2026 alkaen tekoälyllä tuotettu tai muokattu sisältö, joka muistuttaa oikeaa henkilöä tai tapahtumaa, on merkittävä sekä näkyvästi että koneellisesti luettavasti. Tämä koskee myös yleistä etua koskevaa tiedottamista, jos sisältö on tekoälyn tuottamaa tai muokkaamaa.

Onko deepfake aina laitonta?

Ei suoraan, mutta EU:n sääntely on tiukentunut selvästi: unioni on muun muassa sopinut seksuaalisia deepfakeja tuottavien tekoälyjärjestelmien kieltämisestä, ja merkitsemätön, harhaanjohtava deepfake-sisältö rikkoo tekoälysäädöksen 50 artiklan velvoitteita.

Mihin teen ilmoituksen, jos minua on yritetty huijata deepfakella?

Poliisi kehottaa tekemään rikosilmoituksen myös epäonnistuneesta huijausyrityksestä. Näin viranomaiset saavat kokonaiskuvan huijausaaltojen laajuudesta ja voivat varoittaa muita vastaavista tapauksista ajoissa.

Yhteenveto: miten tunnistaa tekoälyllä tehdyt deepfake-videot ja huijausäänet Suomessa 2026

Deepfake-videoiden ja huijausäänien tunnistaminen Suomessa syksyllä 2026 nojaa kolmeen pilariin: kriittiseen arviointiin, riippumattomaan varmistukseen ja tarvittaessa tekniseen tunnistukseen. Poliisin varoitukset videopuheluhuijauksista ja EU:n tekoälysäädöksen merkintävelvoite 2.8.2026 alkaen muodostavat yhdessä kehyksen, jossa kuluttajan oma valppaus ja viranomaisten sekä yritysten tekniset työkalut täydentävät toisiaan. Kun ymmärtää myös laajemmin, mitä tekoäly tarkoittaa käytännössä, on helpompi arvioida, milloin video tai ääni todella kannattaa kyseenalaistaa.

Lähteet

• AI Act | Shaping Europe’s digital future – European Union — haettu September 14, 2026
• Code of Practice on Transparency of AI-generated Content — haettu September 14, 2026
• Safer and more transparent AI – European Commission — haettu September 14, 2026
• Telling Right From Wrong: Deepfakes Digital Brief 2026 — haettu September 14, 2026
• AI-powered scam video calls in guise of police warned — haettu September 14, 2026
• EU strikes deal to ban sexualized AI deepfakes — haettu September 14, 2026
• EU mandates deepfake labeling under new AI Act — haettu September 14, 2026