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.

Компании готовы тратить в среднем $2 млн на создание собственного SOC

Компании, которые только собираются строить собственный центр мониторинга кибербезопасности (SOC), в среднем готовы заложить на проект около 2 млн долларов. Такие данные приводит исследовательский центр «Лаборатории Касперского» по итогам глобального опроса организаций со штатом более 500 человек, где SOC пока нет, но его планируют создать в ближайшие два года.

Интересно, что больше половины респондентов (55%) рассчитывают уложиться в бюджет до 1 млн долларов.

При этом почти четверть (24%), наоборот, готовы потратить свыше 2,5 млн долларов. Всё сильно зависит от масштаба бизнеса. Малые компании в среднем ориентируются на сумму до 1,2 млн долларов, средние — примерно на 1,7 млн, а крупные корпорации — уже на 5 млн долларов. И это логично: чем больше инфраструктура и выше требования к защите, тем дороже проект.

Есть и региональные особенности. Например, в Китае и Вьетнаме компании готовы инвестировать в SOC больше, чем в среднем по миру. Это может быть связано с курсом на цифровой суверенитет и развитием собственных решений в сфере кибербезопасности.

По срокам большинство настроено довольно амбициозно. Две трети компаний (66%) рассчитывают развернуть SOC за 6–12 месяцев, ещё 26% закладывают от года до двух. Крупные организации, несмотря на более сложную инфраструктуру, чаще планируют уложиться в более сжатые сроки. На практике это обычно выглядит так: сначала SOC запускают для защиты критически важных систем, а затем постепенно расширяют его охват.

Главный барьер — деньги. Треть компаний (33%) называют основной проблемой высокие капитальные затраты. Почти столько же (28%) признаются, что им сложно оценить эффективность будущего SOC: метрик слишком много — от финансовых и операционных до стратегических, включая соответствие отраслевым стандартам.

Кроме того, бизнес сталкивается со сложностью самих решений: 27% говорят о трудностях управления комплексными системами кибербезопасности, 26% — об интеграции множества технологий. И, конечно, кадровый вопрос никуда не делся: четверть компаний отмечают нехватку квалифицированных специалистов, как внутри организации, так и на рынке в целом.

Как поясняет руководитель Kaspersky SOC Consulting Роман Назаров, бюджет на SOC может заметно отличаться в зависимости от масштаба инфраструктуры и выбранных решений. Первичные инвестиции покрывают лицензии и оборудование, но на этом расходы не заканчиваются — серьёзную долю в общей стоимости владения составляют операционные затраты, прежде всего зарплаты специалистов. По его словам, без чёткого стратегического плана с прописанными этапами и целями построить устойчивую систему кибербезопасности не получится.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru