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.

98% российских компаний имеют теневые ИТ-ресурсы и не знают об этом

Большинство проблем с кибербезопасностью у российских компаний скрывается там, где их меньше всего ждут — в теневых ИТ-активах. По данным BI.ZONE CPT, именно на таких «забытых» ресурсах в 2025 году обнаружено 78% всех уязвимостей, выявленных в ходе проверок.

Эксперты изучили ИТ-инфраструктуру более 200 российских организаций и пришли к неутешительному выводу: только 2% компаний действительно знают обо всех своих ИТ-активах.

В остальных случаях в инфраструктуре обнаруживаются домены, сервисы, IP-адреса, устройства и программные компоненты, о которых службы IT и кибербезопасности либо не знают вовсе, либо не контролируют их должным образом.

Речь идёт о так называемом shadow IT — ресурсах, которые появляются в обход корпоративных регламентов или со временем просто «выпадают» из поля зрения. Чаще всего это веб-сервисы и средства удалённого доступа. По данным BI.ZONE DFIR, именно такие теневые ресурсы присутствовали у 70% компаний, пострадавших в 2025 году от атак с шифрованием.

Проблема усугубляется скоростью, с которой злоумышленники начинают использовать новые уязвимости. Как отмечает Павел Загуменнов, руководитель направления EASM в BI.ZONE, до 60% уязвимостей начинают эксплуатироваться уже в первые часы или дни после появления публичных PoC или эксплойтов. Если же уязвимость находится на ресурсе, о котором никто не знает, она может оставаться открытой годами.

В таких условиях теневые ИТ-активы превращаются в удобную точку входа для атакующих. Получив доступ, они могут надолго «затаиться» внутри инфраструктуры. По данным BI.ZONE DFIR, среднее время незаметного присутствия злоумышленников составляет 42 дня, а в отдельных случаях доходило до 181 дня.

За это время атакующие успевают изучить сеть и выбрать наиболее выгодный способ монетизации — от шифрования данных ради выкупа до продажи доступа на теневых площадках.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru