Hobo
Пришло время поговорить о том, что такое «deepfake» и как распознать мошенника на видео. Сегодня, во время бурного развития искусственного интеллекта в сфере высоких технологий эта тема актуальна как никогда. И ещё не известно, куда нас всё это заведёт, потому что, увы, новыми технологиями во всю пользуются и мошенники.
Содержание:
Феномен deepfake: распознавание поддельных видео
В эпоху digital-технологий одной из наиболее серьёзных проблем становится распространение deepfake-контента — поддельных аудио, видео и изображений. Лица и голоса реальных людей подменяются искусственно созданными с помощью инструментов машинного обучения. Создание deepfake становится всё более простым и доступным, что представляет серьёзную угрозу для достоверности информации в медиапространстве.
Что такое deepfake
Термин «deepfake» происходит от сочетания слов «deep learning» (глубокое обучение) и «fake» (подделка). Deepfake — это медиаконтент, в котором с помощью технологий искусственного интеллекта лицо и голос одного человека подменяются на другое.
Это может быть видео, где известная личность будто бы говорит или делает то, чего на самом деле не было. Или фотография, на которой человек изображён в ситуации, в которой он никогда не был. Совсем недавно все видели рекламу Мегафона, где якобы Брюс Виллис расписывает преимущества данного сотового оператора.
Основная технология создания deepfake — это так называемые «генеративно-состязательные сети» (GAN). Две нейронные сети, «генератор» и «дискриминатор», обучаются на реальных данных, после чего «генератор» начинает создавать реалистичные, но полностью синтетические медиафайлы. Сложность и реалистичность deepfake растёт с каждым годом, и уже становится сложно отличить подделку от оригинала даже для профессионалов.
Распознавание deepfake
Существует ряд методов, с помощью которых можно попытаться распознать поддельный контент:
- Анализ движения. В deepfake-видео часто можно заметить неестественные движения лица, несинхронность движений губ с аудио, мерцание или искажение отдельных частей кадра. Профессионально созданные deepfake становятся всё более незаметными, но признаки подделки всё же могут проявляться.
Взглянем на такую формулу: x(t) = A \cos(\omega t + \phi). Данная формула непосредственно не связана с дипфейками. Это общее математическое выражение, описывающее гармонические колебания.
Однако, в контексте дипфейков, подобные математические модели иногда используются для анализа и синтеза видео- и аудиоданных, которые могут быть использованы в дипфейках.
Например, при создании дипфейковых видео, могут применяться технологии компьютерной графики и машинного обучения, которые основываются на математическом моделировании движения объектов, выражаемом в том числе с помощью гармонических функций. Это помогает более реалистично синтезировать движение лица, жесты, мимику и другие элементы, необходимые для создания достоверного дипфейкового контента.
Так что хотя данная конкретная формула напрямую не связана с дипфейками, общие математические модели, описывающие колебательные процессы, могут найти некоторое применение в технологиях создания дипфейков.
- Анализ текстуры. В поддельных изображениях и видео могут присутствовать артефакты, аномальные текстуры кожи, волос, одежды, фона. Специальные алгоритмы анализа текстур помогают выявлять такие несоответствия.
- Анализ метаданных. В оригинальных медиафайлах сохраняются метаданные о времени съёмки, использованной камере, геолокации и пр. Отсутствие или подозрительные значения метаданных могут указывать на поддельный контент.
- Анализ мимики и физиологии. Искусственно созданные лица и движения могут отличаться от естественных из-за неточностей в моделировании мимики, мышечных движений, кровотока под кожей и других физиологических процессов.
- Специализированные детекторы. Исследователи разрабатывают всё более продвинутые алгоритмы машинного обучения, способные распознавать deepfake с высокой точностью на основе комплексного анализа визуальных, звуковых и других характеристик.
Противодействие распространению deepfake
Для борьбы с deepfake-контентом эксперты предлагают комплексный подход, включающий:
- Развитие методов автоматического обнаружения поддельных медиафайлов.
- Повышение медиаграмотности и цифровой грамотности населения.
- Законодательные меры и ужесточение ответственности за создание и распространение deepfake.
- Внедрение технологий заверения подлинности контента (например, блокчейн).
Лично я пока что не попадал в сети кибер-мошенников, работающих по схеме deepfake. Сталкивался лишь с альтернативно одарёнными ребятами (однако ж посланными в известном направлении), втирающими по телефону какую-то дичь про необходимость продления сим-карты или утечку моих персональных банковских данных.
Deepfake представляют серьёзную угрозу доверию к информации в современном мире. Быстрое развитие этих технологий требует от нас постоянного совершенствования методов обнаружения поддельного контента, а также повышение уровня медиаграмотности общества. Только комплексный подход поможет эффективно противостоять растущему распространению deepfake.
Всем WEB!
