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.

Число DDoS-атак на российские игровые сервисы возросло в четыре раза

В 2025 году DDoS-Guard зафиксировала 2,5 млн инцидентов на территории России — лишь на 1,6% больше, чем в 2024-м. Особо эксперты отметили учащение DDoS-атак на игровые порталы и серверы (на 310%), а также на госсервисы (почти на 250%).

Незначительный рост общего показателя по DDoS, по словам аналитиков, связан с тем, что они перестали учитывать хактивистские атаки. В статистику также не вошли мелкие, не критичные инциденты и атаки на ресурсы без спецзащиты, которые тоже участились.

 

Подавляющее большинство (80%) DDoS-атак, как и в 2024 году, пришлось на уровень приложений, однако их плотность заметно увеличилась. В ходе самой мощной атаки L7 эксперты насчитали 859 млн вредоносных запросов.

В разделении по областям хозяйственной деятельности лидерами по числу инцидентов остались телеком и финансы. Бизнес опустился с 3-го на 5-е место, пропустив вперед госсектор и игровые сервисы.

 

Комментируя новую статистику, Денис Сивцов, возглавляющий в DDoS-Guard направление защиты сети на уровне L3-4, объяснил высокую активность дидосеров в игровой индустрии ростом рынка:

«Мы видим колоссальный прирост атак на игровые сервисы, потому что индустрия развивается, в нее вливаются огромные деньги — за новые игровые серверы часто ведется жесткая конкурентная борьба, где DDoS-атаки часто выступают как оружие, чтобы переманивать аудиторию. Дополнительно следует отметить, что в игровых сервисах часто используются собственные самописные сетевые протоколы, поэтому многие стандартные меры защиты не работают там должным образом».

В отчетный период существенно возросла средняя продолжительность DDoS-атак. Большинство зафиксированных инцидентов длились от 20 минут до 1 часа.

При этом применялись различные тактики. В I квартале наблюдались высокопараллельные атаки: злоумышленники несильно, но настойчиво долбили по множеству мелких ресурсов одного владельца. В других случаях DDoS-удар был очень мощный, но кратковременный, с последующей сменой вектора (видимо, из-за отсутствия искомого эффекта).

За год также в полтора раза возросла распределенность атак. Рекорд по числу источников мусорного потока поставил крупнейший IoT-ботнет: в проведенной с его участием атаке было задействовано свыше 2 млн уникальных IP. В разделении по странам наибольшее количество источников вредоносного трафика было выявлено в США, России и Индонезии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru