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

Солар представил JSOC One: внешний SOC от 3 млн рублей в год

Кибератаки идут круглосуточно, а специалистов и бюджетов на собственный SOC хватает не всем. Именно этот дефицит подталкивает компании к аутсорсингу безопасности. Об этом рассказали на пресс-конференции Solar JSOC, которую посетил корреспондент Anti-Malware.ru.

«Солар» представил исследование с участием около 100 организаций. Среди опрошенных компаний сегмента B2B 75% готовы передать реагирование внешнему SOC, а 60% называют кадровый голод ключевой проблемой.

У 80% мониторинг ведётся только в режиме 8/5 — по рабочим часам, тогда как атакующие расписание не соблюдают.


На этом фоне компания представила линейку JSOC One. Идея — получить технологии и работу специалистов в одном сервисе, без капитальных затрат на построение собственного центра мониторинга.


На презентации показали три варианта:

  • JSOC One Start — от 3 млн рублей в год: мониторинг и реагирование на конечных точках на базе EDR.
  • JSOC One Smart — от 4,4 млн рублей в год: расширенный мониторинг с использованием EDR и SIEM.
  • JSOC Expert — от 10,8 млн рублей в год: полный аутсорсинг SOC.

По словам представителей компании, подключение занимает один день, срок реагирования составляет до получаса, а предел ответственности — до 30 млн рублей. В сервисах также используется автоматизация с помощью больших языковых моделей.

Предложение адресовано тем, кому нужна защита, но некогда собирать команду, закупать инструменты и сводить их в работающую систему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru