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.

Трояны-кликеры Android.Phantom используют ML и стриминг с помощью WebRTC

Компания «Доктор Веб» предупреждает о появлении новых Android-троянов, предназначенных для накрутки рекламных кликов. Новобранцы необычны тем, что для выполнения своих задач используют машинное обучение и видеотрансляции.

Представители семейства, условно названного Android.Phantom, распространяются через репаки игр и моды популярных приложений.

Несколько троянизированных игровых программ были обнаружены в официальном магазине Xiaomi — GetApps:

  • Creation Magic World (более 32 тыс. загрузок);
  • Cute Pet House (>34 тыс.);
  • Amazing Unicorn Party (>13 тыс.);
  • Академия мечты Сакура (>4 тыс.);
  • Theft Auto Mafia (>60 тыс.);
  • Open World Gangsters (>11 тыс.).

Во всех случаях разработчиком числится китайская компания Shenzhen Ruiren Technology Co., Ltd. Вредоносная составляющая, как выяснилось, была добавлена с обновлением приложений и запускается в параллель с донорским кодом.

 

Первые вредоносные апдейты были опубликованы в конце сентября. Анализ внедренного трояна (Android.Phantom.2.origin) показал, что он может работать в двух режимах: signaling и phantom.

В последнем случае зловред незаметно для жертвы использует встроенный браузер на основе WebView и по команде с C2-сервера загружает целевые сайты для клик-фрода, а также файл JavaScript с готовым сценарием и ML-фреймворком TensorFlow для выявления нужных элементов страниц и автоматизации процесса.

ИИ-модель для TensorFlow загружается с внешнего сервера в директорию установленного приложения. Для защиты C2-коммуникаций используется шифрование (AES-ECB).

В режиме signaling троян использует виртуальный экран и делает скриншоты. Он также использует WebRTC для прямого подключения к своему серверу и запускает видеотрансляцию реального времени, что позволяет оператору удаленно управлять браузером: кликать, скролить, осуществлять ввод в веб-формы.

В середине октября в каталоге Xiaomi GetApps появилось еще одно обновление: в троянизированные игры бы добавлен модуль Android.Phantom.5. На поверку довесок оказался дроппером с встроенной полезной нагрузкой Android.Phantom.4.origin.

Последний состоит из двух идентичных модулей, привязанных к разным внешним источникам, и обеспечивает загрузку менее замысловатых кликеров (просто грузят сайты в WebView и имитируют действия реального посетителя), а также библиотеки с Java API, необходимой для использования WebRTC на Android.

Исследователи обнаружили и другие источники распространения Android.Phantom: сайты Spotify Plus и Pro, Apkmody, Moddroid, их телеграм-каналы, а также серверы Discord, админы которых предлагают сомнительные ссылки для скачивания модов.

 

Анализ троянизированных версий Deezer (аналог Spotify) выявил еще двух представителей нового зловредного семейства: загрузчика Android.Phantom.1.origin и шпиона Android.Phantom.5.origin, собирающего информацию о зараженном устройстве (номер телефона, местоположение, список установленных программ и т. п.).

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru