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.

Хакеры стали жить в сетях российских компаний по 42 дня, это уже норма

Киберпреступники стали дольше и тише работать внутри инфраструктуры российских компаний. По данным «Кода Безопасности», среднее время присутствия злоумышленника в корпоративной сети составляет 42 дня, а в отдельных инцидентах достигает 181 дня. Иными словами, атакующие всё чаще не пытаются сразу устроить громкий сбой, а предпочитают надолго закрепиться в системе и действовать незаметно.

Как отмечают аналитики компании, рынок атак явно смещается от массовых кампаний к более точечным и многоэтапным операциям.

Сейчас уже каждая шестая атака носит целевой характер. Главная цель — не просто нарушить работу организации, а получить как можно больше данных, подготовить почву для дальнейшего ущерба или использовать взломанную инфраструктуру в новых атаках.

Одна из самых заметных тенденций — активное использование легитимного ПО. Злоумышленники всё чаще обходятся без явных вредоносных программ, чтобы не оставлять заметных следов и не привлекать внимание служб ИБ. Такой подход позволяет им дольше оставаться внутри сети жертвы и действовать куда аккуратнее, чем раньше.

Серьёзной проблемой остаётся и компрометация доверенных партнёров. По оценке «Кода Безопасности», до 30% инцидентов начинались именно со взлома подрядчиков, интеграторов или внешних сервисных провайдеров. Используя скомпрометированные учётные записи или каналы удалённого сопровождения, атакующие обходят традиционные средства защиты и могут месяцами оставаться невидимыми для компании.

При этом классический фишинг никуда не делся. С ним, по данным аналитиков, столкнулись более 80% компаний. Но и здесь атаки становятся хитрее: злоумышленники всё активнее подключают искусственный интеллект для создания правдоподобных писем, а также используют фейковые звонки и технику FakeBoss, когда сотрудника пытаются убедить выполнить опасное действие от имени руководителя.

Параллельно никуда не исчезли и DDoS-атаки — более того, они стали заметно сложнее. Число целенаправленных атак на API выросло на 68%, доля многовекторных атак увеличилась с 25% до 52%, а количество ковровых кибератак — сразу на 83%. Росту способствует и расширение ботнетов: за счёт заражения IoT-устройств объём бот-трафика в России увеличился в 1,7 раза.

Последствия таких инцидентов становятся всё болезненнее. Только за полгода в открытом доступе появились 230 новых баз данных российских компаний, в которых содержалось более 767 млн записей пользователей. Это показывает, что речь идёт уже не о единичных утечках, а о системной проблеме.

В «Коде Безопасности» подчёркивают, что логика атак изменилась: теперь злоумышленникам важно не просто затруднить работу компании, а надолго закрепиться в её инфраструктуре, чтобы украсть максимум данных, уничтожить системы или использовать ресурсы жертвы для последующих атак. В таких условиях бизнесу приходится делать ставку не только на базовую защиту, но и на более зрелые ИБ-процессы — с упором на поведенческий анализ, постоянный мониторинг и быструю реакцию на инциденты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru