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.

ФБР показало, как легко вычислить авторов ИИ-порно

В США начали применять закон Take It Down Act против создателей и распространителей сексуализированных ИИ-дипфейков. Первые дела показывают интересную вещь: некоторым авторам такого контента даже не пришлось особенно прятаться.

ФБР арестовало двух мужчин после проверки порносайтов и поиска по хештегам вроде AI и Deepfakes.

Одним из подозреваемых стал 20-летний Артуро Эрнандес. По версии следствия, он опубликовал 113 альбомов со сгенерированными ИИ сексуализированными изображениями и видео примерно 50 женщин.

Среди пострадавших были политики, актрисы, музыканты, а также непубличные женщины, в том числе знакомые подозреваемого по школе и Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России).

Следователи вышли на Эрнандеса через геолокацию, PayPal, IP-адреса и данные Apple. Отдельно они нашли связь между ним и одной из жертв: он был подписан на её Instagram и, по данным следствия, сохранял у себя изображение, которое затем использовалось для создания ИИ-порнографии. Контент с этим изображением посмотрели более 36 тыс. раз.

Второй задержанный — 51-летний Корнелиус Шеннон — якобы опубликовал около 360 ИИ-альбомов с изображениями примерно 90 женщин. Эти материалы набрали более 2 млн просмотров. По версии следствия, установить его личность оказалось несложно: на аккаунте использовалась фотография, которую сопоставили с данными DMV и снимками наблюдения.

Если обвинения подтвердятся, обоим грозит до двух лет лишения свободы за нарушение Take It Down Act. Закон требует удалять несанкционированные интимные изображения, включая дипфейки, и даёт регуляторам инструменты для давления на платформы и сервисы.

Проблема в том, что сам закон не останавливает первичную публикацию. Жертве всё равно приходится искать изображения, подавать жалобы и добиваться удаления. Критики также опасаются, что механизм могут использовать для злоупотреблений и автоматического сноса нежелательного контента.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru