Банк России выпустил рекомендации по выявлению дипфейков

Банк России выпустил рекомендации по выявлению дипфейков

Банк России выпустил рекомендации по выявлению дипфейков

Регулятор предупредил о возросшей активности мошенников, которые начали использовать нейросети для генерации сообщений с использованием дипфейков, полученных ими разными путями.

«В коротком фальшивом видеоролике виртуальный клон реального человека рассказывает якобы о своей проблеме (болезнь, ДТП, увольнение) и просит перевести деньги на определенный счет».

«В некоторых случаях мошенники создают дипфейки работодателей, сотрудников государственных органов или известных личностей из той сферы деятельности, в которой трудится их потенциальная жертва», — так в сообщении, которое размещено в официальном телеграм-канале Банка России описывают типичные схемы злоумышленников.

Мошенники часто используют для рассылки сообщений взломанные учетные записи или их «клоны» с использованием в качестве аватаров фото реальных людей.

Сотрудники регулятора рекомендуют проверять любые просьбы о переводе денег. Например, попытаться связаться с тем человеком, который просит о помощи.

Если возможности позвонить нет, то можно задать в сообщении личный вопрос, ответ на который знает только тот знакомый, который обратился за помощью. Среди характерных признаков дипфейка в Банке России также назвали монотонную речь, неестественную мимики и дефекты звука.

Недавно мы рассуждали, «могут ли дипфейки сделать биометрическую идентификацию бесполезной», а также объясняли, «в чём опасность голосовых дипфейков и атак с их использованием».

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru