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.

Подпишитесь на новости

ИИ получил доступ, но кто его контролирует? Итоги Айдентити Конф 2026

Корпоративными учетками пользуются уже не только сотрудники и администраторы. ИИ-агенты обращаются к системам, запускают субагентов и совершают реальные действия, иногда с необратимыми последствиями. Как управлять этим доступом, обсудили на Айдентити Конф 2026, которая прошла 7 октября в Москве.

Конференция, организованная при поддержке «Индид», собрала более 500 участников и свыше 30 спикеров. Среди них — представители Сбера, Яндекса, Билайна, Ламоды Тех, Банка ДОМ.РФ и других компаний.

На площадке представили исследование «Индид», основанное на опросе 200 компаний и интервью участников рынка. По его оценке, российский рынок Identity Security в 2025 году вырос более чем на 20%, до 17 млрд рублей.

МФА используют около 70% респондентов, а IdM внедрена лишь в каждой четвертой организации. Около 90% опрошенных сталкивались с угрозами, связанными с айдентити.

Один из главных вопросов — ИИ-агент как новый субъект доступа. Легитимные учетные данные не гарантируют, что агент выполнит именно порученную задачу.

Участники предложили учитывать контекст его действий, выдавать временные привилегии и ограничивать самостоятельность.

Обсудили и практику автоматизации. В Ламоде Тех IdM формирует рекомендации по назначению прав без ИИ. Сначала предложений оказалось слишком много; после ограничения до 20 в рабочий день доля одобренных превысила 70%. В Билайне система выявляет права, назначенные в обход IdM с нарушением модели, отзывает их и сообщает в SOC.

Отдельная дискуссия касалась МФА: второй фактор при входе не закрывает вопрос безопасности всей сессии. Среди направлений развития — устойчивые к фишингу методы, адаптивная аутентификация и отзыв токенов при обнаружении угроз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru