为了防止语音克隆技术的滥用，需要结合技术保障、法律框架和检测工具。技术措施包括嵌入水印、强制身份验证以及限制对授权用户的访问。例如，一些语音克隆平台使用密码哈希技术将不可见的标识符插入到生成的音频中，使其可追溯。开发人员还可以实施多因素身份验证或 API 密钥，以确保只有经过验证的用户才能访问高级功能。此外，实时同意验证系统可以阻止克隆尝试，除非提供明确许可，例如要求将实时语音样本与预先批准的身份进行匹配。
法律和监管措施发挥着关键作用。《欧盟通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等法律规定了处理生物识别数据（包括声纹）的透明度和用户同意。在美国，拟议的《禁止伪造法案》旨在惩罚未经授权的深度伪造，包括语音克隆。ElevenLabs 和 Resemble AI 等公司现在要求用户在克隆声音之前提交同意证明。行业合作，例如语音身份研究咨询小组，也制定了道德准则，鼓励开发人员采用选择加入策略和审计跟踪来跟踪滥用情况。
检测工具和公众意识进一步降低风险。像 Pindrop 的反欺骗工具这样的 AI 驱动系统会分析音频中是否存在合成伪影，例如不自然的停顿或频谱不一致，以标记克隆内容。YouTube 和 TikTok 等平台使用自动过滤器来检测和删除未经授权的语音克隆。开发人员可以集成来自 AWS Fraud Detector 等服务的 API 来验证音频的真实性。公众教育活动，例如联邦贸易委员会关于语音网络钓鱼的警告，帮助用户识别诈骗。通过结合这些方法——技术控制、法律责任和主动检测——开发人员可以减少损害，同时保留语音克隆用于辅助功能或创意项目的合法用途。