Rủi ro từ Deepfakes và hành vi tự bảo vệ cá nhân

Các tác giả

  • Nguyễn Thu Thủy Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả
  • Đinh Minh Trang Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả
  • Phan Thị Thanh Hoa Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2026.37.01.3

Từ khóa:

Deepfakes, Rủi ro thao túng thông tin, Rủi ro an ninh, Rủi ro riêng tư, Thái độ, Hành vi tự bảo vệ

Tóm tắt

Mục đích của nghiên cứu này là xem xét tác động của cảm nhận rủi ro về công nghệ hoán đổi khuôn mặt Deepfakes đến hành vi tự bảo vệ của người dùng mạng. Nghiên cứu xem xét 3 khía cạnh của rủi ro do Deepfakes mang lại gồm: (1) rủi ro do thao túng thông tin, (2) rủi ro riêng tư, và (3) rủi ro an ninh tác động đến hành vi tự bảo vệ của người tham gia các giao dịch trực tuyến. Lý thuyết hành động hợp lý được sử dụng để khám phá vai trò trung gian của thái độ với hành vi tự bảo vệ trong mối quan hệ trên. Nghiên cứu trên 289 người dùng Internet tại Việt Nam khẳng định nhận thức về rủi ro an ninh và rủi ro riêng tư do công nghệ Deepfakes có tác động trực tiếp và gián tiếp tới hành vi tự bảo vệ của người sử dụng qua biến trung gian thái độ; rủi ro thông tin sai lệch do Deepfakes có tác động tới hành vi nhưng không tác động tới thái độ tự bảo vệ. Những phát hiện này gợi ý một số giải pháp cho các nhà hoạch định chính sách, nhà phát triển công nghệ, và người dùng trong nâng cao nhận thức và thúc đẩy các biện pháp tự bảo vệ trong giao dịch trực tuyến.

Tài liệu tham khảo

Adhikari, K., & Panda, R. K. (2018). Users' information privacy concerns and privacy protection behaviors in social networks. Journal of Global Marketing, 31(2), 96-110. https://doi.org/10.1080/08911762.2017.1412552

Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior. Englewood Cliffs, NJ : Prentice Hall.

Baker, R. K., & White, K. M. (2010). Predicting adolescents’ use of social networking sites from an extended theory of planned behaviour perspective. Computers in Human Behavior, 26(6), 1591-1597. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.06.006

Birrer, A., & Just, N. (2024). What we know and don’t know about deepfakes: An investigation into the state of the research and regulatory landscape. New Media & Society, 27(12), 6819-6838. https://doi.org/10.1177/14614448241253138

Bitton, D. B., Hoffmann, C. P., & Godulla, A. (2025). Deepfakes in the context of AI inequalities: Analysing disparities in knowledge and attitudes. Information, Communication & Society, 28(2), 295-315. https://doi.org/10.1080/1369118X.2024.2420037

Chen, H., Beaudoin, C. E., & Hong, T. (2017). Securing online privacy: An empirical test on Internet scam victimization, online privacy concerns, and privacy protection behaviors. Computers in Human Behavior, 70, 291-302. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.003

Cisco. (2025). Cisco 2025 cybersecurity readiness index: Vietnam edition.

Cochran, J. D., & Napshin, S. A. (2021). Deepfakes: Awareness, concerns, and platform accountability. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 24(3), 164-172. https://doi.org/10.1089/cyber.2020.0100

Culnan, M. J., & Bies, R. J. (2003). Consumer privacy: Balancing economic and justice considerations. Journal of Social Issues, 59(2), 323-342. https://doi.org/10.1111/1540-4560.00067

Dinev, T., & Hu, Q. (2007). The centrality of awareness in the formation of user behavioral intention toward protective information technologies. Journal of the Association for Information Systems, 8(7), 386-408. doi: 10.17705/1jais.00133

Featherman, M. S., & Pavlou, P. A. (2003). Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective. International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 451-474. https://doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00111-3

Fenech, T., & O’Cass, A. (2001). Internet users’ adoption of Web retailing: User and product dimensions. Journal of Product & Brand Management, 10(6), 361-381. https://doi.org/10.1108/EUM0000000006207

Feng, Y., & Xie, W. (2014). Teens’ concern for privacy when using social networking sites: An analysis of socialization agents and relationships with privacy-protecting behaviors. Computers in Human Behavior, 33, 153-162. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.01.009

Ha, S., & Stoel, L. (2009). Consumer e-shopping acceptance: Antecedents in a technology acceptance model. Journal of Business Research, 62(5), 565-571. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2008.06.016

Hadlington, L. (2017). Human factors in cybersecurity: Examining the link between Internet addiction, impulsivity, attitudes towards cybersecurity, and risky cybersecurity behaviours. Heliyon, 3(7), e00346. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2017.e00346

Hair Jr., J. F., Rolph E., Tatham, R. L. & Black, W. C. (2010), Multivariate Data Analysis with Readings. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, USA.

Hanafizadeh, P. & Khedmatgozar, H. (2012). The mediating role of the dimensions of the perceived risk in the effect of customers’ awareness on the adoption of Internet banking in Iran. Electronic Commerce Research, 12. 151-175. https://doi.org/10.1007/s10660-012-9090-z

Herath, T., & Rao, H. R. (2009). Protection motivation and deterrence: A framework for security policy compliance in organisations. European Journal of Information Systems, 18(2), 106-125. https://doi.org/10.1057/ejis.2009.6

Ho, S. S., Lwin, M. O., Yee, A. Z., & Lee, E. W. (2017). Understanding factors associated with Singaporean adolescents' intention to adopt privacy protection behavior using an extended theory of planned behavior. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 20(9), 572-579. https://doi.org/10.1089/cyber.2017.006

Hynek, N., Gavurova, B., & Kubak, M. (2025). Risks and benefits of artificial intelligence deepfakes: Systematic review and comparison of public attitudes in seven European Countries. Journal of Innovation & Knowledge, 10(5), 100782. https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100782

Jacoby, J., & L.B. Kaplan, (1972). The Components of Perceived Risk. ACR Special Volumes.

Kietzmann, J., Lee, L. W., McCarthy, I. P., & Kietzmann, T. C. (2020). Deepfakes: Trick or treat?. Business Horizons, 63(2), 135-146. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.11.006

Klobas, J. E., McGill, T., & Wang, X. (2019). How perceived security risk affects intention to use smart home devices: A reasoned action explanation. Computers & Security, 87, 101571. https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101571

Kokolakis, S. (2017). Privacy attitudes and privacy behaviour: A review of current research on the privacy paradox phenomenon. Computers & Security, 64, 122-134. https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.07.002

Malhotra, N. K., Kim, S. S., & Agarwal, J. (2004). Internet users' information privacy concerns (IUIPC): The construct, the scale, and a causal model. Information Systems Research, 15(4), 336-355. https://doi.org/10.1287/isre.1040.0032

Mamonov, S., & Benbunan-Fich, R. (2018). The impact of information security threat awareness on privacy-protective behaviors. Computers in Human Behavior, 83, 32-44. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.01.028

Matli, W. (2024). Extending the theory of information poverty to deepfake technology. International Journal of Information Management Data Insights, 4(2), 100286. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2024.100286

Meng, X., & Feng, B. (2022). Online taxi users' optimistic bias: China youths' digital travel and information privacy protection. Frontiers in Psychology, 13, 1049925. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.1049925

Miltgen, C. L., & Smith, H. J. (2015). Exploring information privacy regulation, risks, trust, and behavior. Information & Management, 52(6), 741-759. https://doi.org/10.1016/j.im.2015.06.006

Mühlbacher, A. C., Juhnke, C., Beyer, A. R., & Garner, S. (2016). Patient-focused benefit-risk analysis to inform regulatory decisions: The European Union perspective. Value in Health, 19(6), 734-740. 10.1016/j.jval.2016.04.006

Mustak, M., Salminen, J., Mäntymäki, M., Rahman, A., & Dwivedi, Y. K. (2023). Deepfakes: Deceptions, mitigations, and opportunities. Journal of Business Research, 154, 113368. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.113368

Nguyễn Giang Trường. (2024). Thực trạng về vấn đề bảo vệ dữ liệu cá nhân, kinh nghiệm một số quốc gia, khu vực và đề xuất hoàn thiện pháp luật ở Việt Nam hiện nay. Tạp chí Công thương 12(1), 70-75.

Park, Y. J. (2013). Digital literacy and privacy behavior online. Communication Research, 40(2), 215-236. https://doi.org/10.1177/0093650211418338

Peña-Alonso, U., Peña-Fernández, S., & Meso-Ayerdi, K. (2025). Journalists’ perceptions of artificial intelligence and disinformation risks. Journalism and Media, 6(3), 133. https://doi.org/10.3390/journalmedia6030133

Peña-García, N., Gil-Saura, I., Rodríguez-Orejuela, A., & Siqueira-Junior, J. R. (2020). Purchase intention and purchase behavior online: A cross-cultural approach. Heliyon, 6(6), e04284. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04284

Peng, L., Cui, G., Zhuang, M., & Li, C. (2016). Consumer perceptions of online review deceptions: An empirical study in China. Journal of Consumer Marketing, 33(4), 269-280. https://doi.org/10.1108/JCM-04-2015-1384

Pham, M. P. (2020). Interdependence between banking earnings, banking security and growth achievement: Case study in the ASEAN community. Journal of Economics and Development, 22(2), 249-264. https://vjol.info.vn/index.php/KTQD/article/view/51043

Ruyter, D. K., Wetzels, M., & Kleijnen, M. (2001). Customer adoption of e‐service: An experimental study. International Journal of Service Industry Management, 12(2), 184-207. https://doi.org/10.1108/09564230110387542

Sharma, K., Qian, F., Jiang, H., Ruchansky, N., Zhang, M., & Liu, Y. (2019). Combating fake news: A survey on identification and mitigation techniques. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 10(3), 1-42. https://doi.org/10.1145/3305260

Susser, D., Roessler, B., & Nissenbaum, H. (2019). Online manipulation: Hidden influences in a digital world. Georgetown Law Technology Review, 4, 1-45.

Tay, S. W., Teh, P. S., & Payne, S. J. (2021). Reasoning about privacy in mobile application install decisions: Risk perception and framing. International Journal of Human-Computer Studies, 145, 102517. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2020.102517

Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A test of competing models. Information Systems Research, 6(2), 144-176. https://doi.org/10.1287/isre.6.2.144

van den Broeck, E., Poels, K., & Walrave, M. (2015). Older and wiser? Facebook use, privacy concern, and privacy protection in the life stages of emerging, young, and middle adulthood. Social Media and Society, 1(2). https://doi.org/10.1177/2056305115616149

van Schaik, P., Jansen, J., Onibokun, J., Camp, J., & Kusev, P. (2018). Security and privacy in online social networking: Risk perceptions and precautionary behaviour. Computers in Human Behavior, 78, 283-297. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.10.007

Vasist, P. N., & Krishnan, S. (2022). Deepfakes: An integrative review of the literature and an agenda for future research. Communications of the Association for Information Systems, 51(1), 14. https://doi.org/10.17705/1CAIS.05126

Tải xuống

Đã Xuất bản

2026-03-02

Số

Chuyên mục

Bài nghiên cứu

Cách trích dẫn

Nguyễn Thu, T., Đinh Minh, T., & Phan Thị Thanh, H. (2026). Rủi ro từ Deepfakes và hành vi tự bảo vệ cá nhân . Tạp Chí Nghiên cứu Kinh Tế Và Kinh Doanh Châu Á, 37(1), 34-49. https://doi.org/10.24311/jabes/2026.37.01.3

Các bài báo tương tự

21-30 của 351

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.