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.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru