Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Социальная сеть Facebook продолжает бороться с недостоверной информацией, для этого в компании вводят все новые меры. На этот раз одной из таких мер стала проверка достоверности информации на фото и видео.

О нововведениях говорится в официальном блоге соцсети. Разработчики реализовали модель на основе машинного обучения, которая будет учитывать различные сигналы взаимодействия вроде обратной связи от пользователей платформы.

Именно за счет использования этой модели социальная сеть планирует выявлять ложный контент. Похожий принцип уже используется при работе с публикациями пользователей или сообществ.

«В выявлении ложного контента нам помогут 27 партнеров в 17 разных странах по всему миру. Будет проводится фактчекинг, что поможет оперативно принимать меры против дезинформации», — пишет компания.

В частности, партнеры, о которых идет речь, имеют опыт объективной оценки медиаконтента вроде фотографий и видео.

В это месяце также стало известно о проблемах Facebook — значительное количество пользователей решили попрощаться с социальной сетью после ряда скандалов, касающихся персональных данных. Соответствующее данные показывает исследование Pew Research Center, которым поделился центр.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru