Правительство взялось за борьбу с видеофейками

Правительство взялось за борьбу с видеофейками

Правительство взялось за борьбу с видеофейками

К 2030 году в России появится пять систем для распознавания видеофейков в СМИ и социальных сетях. К 2025 году такие системы должны выявлять не менее 70% фейков. На это власти планируют выделить гранты.

Планы правительства профинансировать разработку пяти программ по распознаванию сгенерированного контента (deep fakes) значатся в “дорожной карте” развития “Национального общесистемного ПО”, принятой в декабре.

На проекты планируется выделить гранты, их развитием займется Фонд содействия инновациям, пишет “Ъ”.

Из документа следует, что к 2025 году необходимо представить решение, которое будет способно распознать не менее 70% поддельного контента.

Пользователями технологии, по мнению Минцифры, могут стать новостные, медиа и PR-агентства, которые нуждаются в проверке достоверности информации. Полезна она будет и пользователям, сомневающимся в подлинности аудио- и визуального контента.

Конкретные проекты в рамках дорожной карты их реализации и объемы финансирования будут определены позже, добавили в министерстве.

На рынке давно есть проблема выявления “дипфейков”, говорят в RecFaces (разрабатывает программы биометрической идентификации на основе искусственного интеллекта). Но там не считают инициативу реализуемой, поскольку формат поддержки проектов в “дорожной карте” предполагает наличие “якорного” заказчика, а в данном случае его пока нет.

В RecFaces также отметили, что существует профессиональный и любительский сгенерированный контент:

“Если для любительского контента точности распознавания в 70% может хватить, то для профессионального, с актерами и видеомонтажерами, этого недостаточно, поскольку нужно анализировать дополнительные данные”.

По оценке RecFaces, разработка ПО, которое сможет различать профессиональный сгенерированный контент, может обойтись в миллиарды рублей.

Прежде всего точность в 70% означает, что примерно в каждом третьем случае нейросеть будет ошибаться, подчеркивает исполнительный директор по стратегии и инновационному развитию блока кибербезопасности МТС Евгений Черешнев.

“Глобально это не поможет бороться с фейками. Кроме того, было бы правильнее не создавать технологию с нуля. В условиях современной геополитической обстановки у нас нет трех лет на решение задачи”, — говорит эксперт.

Добавим, тема борьбы с “дипфейками” уже не раз поднималась в этом году. Роскомнадзор заинтересовался разработкой НИУ ИТМО в области распознавания лжи по видеозаписи, "ВКонтакте" представила собственную функцию “Дипфейк”, а в аналитическом отчёте “Прогноз влияния перспективных технологий на ландшафт угроз кибербезопасности” от Сбера технологии Deepfake поставлены в первый ряд опасностей в перспективе ближайших пяти лет.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru