Российские ученые создали инструмент выявления дипфейк-видео

Российские ученые создали инструмент выявления дипфейк-видео

Российские ученые создали инструмент выявления дипфейк-видео

В Донском государственном техническом университете (ДГТУ, Ростов-на-Дону) создали программу для распознавания видеоконтента, сгенерированного с помощью ИИ. Софт весом 100 Кбайт работает на Windows 7 и выше и выявляет дипфейки с приемлемой точностью.

Программа написана на Python 3.11 в среде разработки IDE Microsoft Visual Studio на архитектуре Inception. Для распознавания лиц была применена модель BlazeFace нейронных сетей ResNeXt и XceptionsNet, которые обучили на Google Cloud Platform.

Инструмент прост в использовании: достаточно скачать подозрительное видео и запустить проверку через командную строку. Программа найдет все кадры с лицами и проанализирует каждый на наличие признаков подделки. Так, дипфейк могут выдать натяжение губ при разговоре, расхождение речи и мимики, а также различные технические нюансы, вплоть до неестественно расположенных пикселей.

Извлеченные из оригинала характеристики обрабатываются генеративно-состязательной сетью (Generative Adversarial Network, GAN). Для вывода предусмотрены три варианта:

  • наложенный на видео вердикт Fake/No Fake;
  • текстовое сообщение с указанием вероятности подделки (в процентах);
  • отображаемые в командной строке покадровые оценки с указанием степени вероятности фейка.

«Стопроцентный результат не гарантирован: у любой программы бывают неточности, — подчеркивают разработчики. — Это связано и с особенностями мимики человека на видео, и с характеристиками самого видео: иногда такие ролики специально делают с плохим качеством, чтобы труднее было определить подделку».

В настоящее время создатели антифейковой программы завершают оформление свидетельства о госрегистрации продукта, правообладателем которого является ДГТУ. По мнению разработчиков, их инструмент будет востребован в сфере цифровой безопасности, в том числе у создателей бесконтактных систем контроля доступа и разблокировки гаджетов.

«Программа по выявлению фейкового видеоконтента станет одним из модулей будущего программного комплекса по противодействию деструктивной информации, — делится дальнейшими планами научный руководитель проекта, профессор Лариса Черкесова. — Эта система позволит охватить все виды мультимедийного контента в интернете: тексты — как печатные, так и рукописные, графические изображения, включая фото- и видеофайлы, а также аудиофайлы».

Из зарубежных разработок такого плана наиболее интересен, пожалуй, FakeCatcher разработки Intel — серверный детектор, способный распознавать дипфейк-видео в реальном времени с точностью до 96%. От большинства аналогов его отличает подход: он ищет признаки, свойственные человеку, а не отличия, выдающие подлог.

Open source под ударом: число вредоносных пакетов превысило 20 тысяч

«Лаборатория Касперского» сообщила о росте числа вредоносных пакетов в проектах с открытым исходным кодом. По данным телеметрии компании, к концу 2025 года по всему миру было обнаружено 19,5 тыс. таких пакетов — на 37% больше, чем годом ранее. В начале 2026 года их число уже превысило 20 тыс.

Open source давно стал обычной частью современной разработки: компании используют готовые библиотеки, фреймворки и утилиты, чтобы быстрее создавать продукты.

Но у этой удобной модели есть и обратная сторона — злоумышленники всё чаще используют популярные экосистемы для атак на цепочки поставок.

Один из свежих примеров — атака Mini Shai-Hulud, которую в мае 2026 года провела группа TeamPCP. Она была нацелена на npm и PyPI. В результате оказались скомпрометированы более 170 пакетов и сотни вредоносных релизов, включая проекты, связанные с TanStack, Mistral AI, UiPath и OpenSearch Project. Основным вектором стала цепочка уязвимостей в сборочном конвейере GitHub Actions.

В 2026 году были и другие заметные атаки. В марте был скомпрометирован Axios — один из популярных HTTP-клиентов для JavaScript. Злоумышленники получили доступ к аккаунту сопровождающего проекта и опубликовали заражённые версии пакета. Вместо прямого внедрения вредоносного кода в Axios они добавили фантомную зависимость, которая разворачивала кросс-платформенный RAT на macOS, Windows и Linux.

В феврале авторы Notepad++ сообщили о компрометации инфраструктуры из-за инцидента на стороне хостинг-провайдера. По данным Kaspersky GReAT, атакующие использовали несколько цепочек заражения, а среди целей были ИТ-поставщики, госучреждения и финансовые организации в Австралии, Латинской Америке и Юго-Восточной Азии.

В апреле злоумышленники взломали официальный сайт разработчика CPU-Z и HWMonitor и подменили легитимные установщики вредоносными. Период компрометации, по оценке исследователей, составил около 19 часов. За это время были выявлены более 150 жертв в разных странах.

В начале мая эксперты также обнаружили вредоносный код в установщиках DAEMON Tools. Заражёнными оказались версии с 12.5.0.2421 до 12.5.0.2434, распространявшиеся с 8 апреля. Всего было атаковано более 2 тыс. пользователей в более чем ста странах. После массового заражения злоумышленники выбрали около десятка организаций для более точечных атак.

В «Лаборатории Касперского» отмечают, что атаки на цепочки поставок остаются одной из самых заметных угроз для организаций. Разработчикам и компаниям рекомендуют внимательнее контролировать используемые опенсорс-компоненты, проверять сборочные конвейеры, отслеживать зависимости, готовить план реагирования на инциденты и не полагаться только на репутацию популярного проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru