The Emerging Threats and Trends in the Landscape of AI-Driven Forgery - A Bibliometric Analysis

Ancaman dan Trend Baharu dalam Landskap Pemalsuan Dipacu AI - Analisis Bibliometrik

Abstract

ABSTRAK

Dengan 1,248 penerbitan dari tahun 2005 hingga 2025 yang diperoleh daripada pangkalan data Web of Science, kajian ini telah menjalankan analisis bibliometrik komprehensif mengenai penyelidikan pemalsuan dokumen berkuasa AI. Dapatan menunjukkan pertumbuhan yang agak pesat dalam topik ini, terutamanya kadar pertumbuhan tahunan sebanyak 31.7 peratus. Amerika Syarikat mendahului dengan 404 penerbitan manakala China mengikuti dengan 320 penerbitan. Empat kumpulan telah dikenal pasti, iaitu sifat risiko (deepfake, kecurian identiti), alat metodologi (pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam), arkitektur pertahanan (blockchain, keselamatan siber), dan analisis forensik (kaedah pengesanan). Pada masa ini, kerjasama antarabangsa sebanyak 32.5 peratus dicatatkan dalam kajian ini (tertinggi ialah 42 peratus oleh UK). Kajian ini mendapati bahawa hampir tiada penyelidikan etika sebenar yang dikaitkan dengan aspek sosio-perundangan pemalsuan dokumen AI di seluruh dunia, walaupun terdapat pelbagai produk sedemikian wujud dalam masyarakat. Walaupun terdapat beberapa sempadan baru pemalsuan digital, kajian ini memberi tumpuan kepada pemalsuan berdasarkan manipulasi teks besar (GPT-3/4/X) dengan rantai pemalsuan yang mengganggu dan sangat mengelirukan. Ini adalah peta lengkap pertama bagi keseluruhan subjek ini yang memberikan penyelidik dan pembuat dasar perspektif tentang hala tuju masa depan.

Kata kunci: analisis bibliometrik, deepfake, kecerdasan buatan, pemalsuan berkuasa AI, pemalsuan dokumen.

ABSTRACT

With 1,248 publications from 2005 to 2025 retrieved from Web of Science database, this study undertook a comprehensive bibliometric analysis of AI-powered document forgery research. The findings indicate fairly rapid growth in this topic, particularly an annual growth rate of 31.7 per cent. United States led with 404 publications while China follows with 320 publications. Four groups were distinguished, being challenged by this study, namely the nature of the risk (deepfakes, identity fraud), methodological tools (machine learning, deep learning), defensive architectures (blockchain, cybersecurity), and forensic analysis (detection methods). Presently, 32.5 per cent international collaboration is highly earn in the study (highest being 42 per cent of the UK). The study posits that almost no real ethical research is associated with the socio-legality of these aspects of nasty and AI document forgery around the world, though that such a wide supply of products should exist at some point in society. Although there are some new frontiers of digital forgery, this study constrains itself to forgeries based on the large (GPT-3/4/X) manipulation of complete texts with disruptive and blazingly deceptive and massive forgeries chaining block. It is the first complete map of the entire subject giving the researchers and market policy-makers a perspective on the causes-finals that are still to come.

Keywords: AI-powered forgery, artificial intelligence, bibliometric analysis, deepfakes, document forgery.