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

ТризТех запатентовала алгоритм классификации трафика для PT NGFW

Компания «ТризТех» получила патент на способ классификации сетевого трафика, который используется в PT NGFW. По словам разработчика, технология помогает сохранять производительность межсетевого экрана при росте числа правил и усложнении политик безопасности.

Задача непростая: каждую сетевую сессию нужно сопоставить с правилами по IP-адресам, портам, протоколам, URL-категориям и пользователям.

Чем больше условий, тем больше работы у процессора. Просто добавлять вычислительные мощности — далеко не единственный выход.

Запатентованный подход позволяет отказаться от последовательного перебора большого количества правил. Для разных признаков создаются отдельные поисковые индексы, а результаты представляются битовыми масками. Затем система объединяет их побитовыми операциями и выбирает подходящее правило с наивысшим приоритетом.

Архитектура также оптимизирована под векторные инструкции, обработку групп данных параллельно. По словам руководителя разработки Алексея Дядина, это снижает вычислительную нагрузку и повышает пропускную способность PT NGFW.

Есть и нюанс: сведения о сессии приходят постепенно. Адреса и порты известны рано, а прикладной протокол или категория URL могут определиться позднее. Если информации недостаточно, система сохраняет контекст и ждёт недостающих данных, избегая ненужных повторных вычислений.

Конкретных результатов сравнительных тестов в сообщении нет: патент фиксирует технический подход, а производительность оценивается на практике. «ТризТех» планирует патентовать и другие разработки для PT NGFW.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru