В Intel создали ИИ-детектор дипфейков реального времени

В Intel создали ИИ-детектор дипфейков реального времени

В Intel создали ИИ-детектор дипфейков реального времени

Компания Intel представила FakeCatcher — новаторскую платформу для распознавания дипфейк-видео в реальном времени. Серверный детектор использует технологии глубокого обучения, выдает результаты за миллисекунды и способен обеспечить точность определения подделок до 96%.

По словам разработчиков, новый подход отличается от большинства аналогов тем, что выявляет признаки, свойственные человеку, а не отличия, выдающие подлог. Оценка производится на основе показаний датчиков, фиксирующих изменения цвета лица, вызванные кровотоком. Используя характерные биосигналы, система создает пространственно-временную карту и с помощью ИИ выдает вердикт.

Концепция распознавания дипфейков по такому принципу была разработана (PDF) несколько лет назад совместно с сотрудниками Университета штата Нью-Йорк в Бингемтоне. Анонсированная реализация использует специализированный софт Intel (OpenVino, OpenCV, Deep Learning Boost и др.) и аппаратуру на базе процессоров Xeon третьего поколения. Набор инструментов устанавливается на сервере и подключается через интерфейс к веб-платформе.

Несомненными достоинствами FakeCatcher являются работа в режиме реального времени и высокая скорость анализа видео — не проходит и секунды, как система возвращает результат. Новинка, по мнению Intel, будет востребована в таких сферах, как модерация контента в соцсетях и проверка подлинности видеоматериалов перед публикацией в СМИ. Платформа также может привлечь внимание НКО, стремящихся вывести полезные технологии в массы.

 

Случаи использования дипфейков пока редки, однако со временем подобный обман может превратиться в серьезную угрозу, поэтому специалисты по ИБ и ученые озаботились созданием новых механизмов контроля идентичности в цифровом пространстве. Работа в этом направлении в основном сосредоточена на распознавании поддельных видео, созданных с помощью ИИ; изредка появляются также разработки, нацеленные на выявление искусных аудиофейков.

Security Vision SIEM научилась находить пропавшие логи и слепые зоны SOC

Security Vision выпустила масштабное обновление своей SIEM-платформы. Теперь она следит не только за злоумышленниками, но и за тем, не перестали ли источники присылать события, не захлебнулись ли правила корреляции в шуме и не зависло ли расследование у аналитика.

Одна из главных новинок — мониторинг стабильности сбора данных. Администратор сможет контролировать каждый источник, задавать допустимые отклонения потока и получать уведомления, если события внезапно пропали.

Другими словами, слепая зона, о которой SOC узнавал после атаки, теперь должна сама поднять тревогу.

Отдельный дашборд покажет качество правил корреляции. Их можно тестировать на смоделированных событиях, а также импортировать и экспортировать в формате Sigma — переносить детекты между системами станет проще.

За поиском нетипичного поведения проследит сервис StatAnalyser: он использует статистические правила и помечает подозрительные инциденты специальным маркером.

Расследования тоже решили избавить от ручной археологии. В карточке инцидента появился инструмент ретроспективного построения цепочки процессов. SIEM выполняет дополнительные запросы, находит родительские процессы, пользовательские сессии и перемещения между хостами. Аналитик получает не россыпь событий, а более цельную картину компрометации.

За самими специалистами система также присмотрит. Новый дашборд контролирует соблюдение SLA при расследовании инцидентов и позволяет провалиться из общей статистики в показатели конкретного аналитика.

В итоге Security Vision пытается собрать работу SOC в один управляемый цикл: проверить, что данные действительно поступают, оценить качество детектов, найти аномалию, восстановить путь атаки и проследить за реакцией команды. SIEM больше не хочет быть складом логов — теперь она метит в диспетчерскую всего расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru