Дождитесь окончания загрузки
Модальное окно "Дорогой друг, прими участие в опросе"
preview Артқа

Дипфейкті қалай анықтауға болады?

05.08.2021 • 09:11

Зерттеулерге сүйенсек, дәстүрлі әдістермен және арнайы бағдарламалар арқылы дипфейктерді сәтті анықтау деңгейі айтарлықтай жоғары (95%, Marra et al). Мысалы, сондай алғашқы бағдарламалардың бірі Shallow (http://shallow-ai.com/#/) видеодан бет кескіндерінің кадр кестесін жасайды, содан кейін бағдарламаның мәліметтер базасында сақталған кескіндермен түпнұсқалығын талдайды. Демек бағдарлама кемшіліктерінің бірі - суреттердің шектеулі болуы.

Дипфейктерді өзіңіз анықтай аласыз. Мұқият қараса, қолдан жасалған кескіндерді шын суреттерден айыруға әбденболады. Әуелі, сурет өлшеміне назар аударыңыз. Шынайы жоғары сападағы суреттерді жасау кішкентайларға қарағандаәлдеқайда қиын, сондықтан үлкен суреттерге әлі де сенуге болады. Қабаттасып тұруы, бұлыңғыр болуы, бет пен мойынтүсінің кенеттен ауысып отыруы, беттің екіге бөлінуі және басқа да көптеген ұсақ бөлшек - мұның бәрі дипфейк екенінкөрсетеді.

Екіншіден, табиғи емес асимметрияларды табу үшін адам беттеріне қараңыз: оң көздің кесілген жері сол көздің кесілгенжеріне сай келмеуі мүмкін немесе бастың еңкеюі бет позициясына сай келмейді және тағы басқа. Үшіншіден, киім менаксессуарларға назар аударыңыз, оларды нейрожелілер беттерден гөрі нашар жасайды.

Видеода адам бет-әлпеті уақыт өте келе қалай өзгеретінін бақылауға болады. Видеодағы адам көзін өте сирек немесетабиғи емес түрде ашып-жұмғанын, көздерін әртүрлі бағытта қозғалтатынын немесе мүлдем жыпылықтамайтынынбайқасаңыз, онда бұл - дипфейктің айқын белгісі.

 

Дереккөздер:

Botha, J. and Pieterse, H., 2020, March. Fake News and Deepfakes: A Dangerous Threat for 21st Century Information Security. In ICCWS 2020 15th International Conference on Cyber Warfare and Security (p. 57). Academic Conferences and publishing limited

Guarnera, L., Giudice, O., Nastasi, C. and Battiato, S., 2020. Preliminary Forensics Analysis of DeepFake Images. arXiv preprint arXiv:2004.12626

F. Marra, D. Gragnaniello, D. Cozzolino, and L. Verdoliva, “Detection of gan-generated fake images over social networks,” in 2018 IEEE Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR). IEEE, 2018, pp. 384–389

 

 

Бұл ақпараттық-танымдық платформа Қазақстан, Қырғызстан, Өзбекстан, Тәжікстан жастарына арналған.

Платформа серіктес елдер заңнамасы талаптарын ескере отырып әзірленген. Платформада қолданылатын барлық мысалдар тек оқу мақсатында келтіріледі және заңға қайшы келуді көздемейді. Платформаны қолдана отырып, Сіз өз түсінуіңізді растайсыз және жоғарыда аталған мақсат-міндеттермен келісесіз.