Ищем Системного администратора в On The Spot📍Минск

Новый инструмент Facebook распознаёт дипфейки и вычисляет источник

Facebook вместе со специалистами из Университета штата Мичиган (MSU) разработала новый метод анализа изображений, подделанных с помощью искусственного интеллекта, который позволяет установить характерные черты причастной к этому ML-модели, пишет The Verge.

Оставить комментарий
Новый инструмент Facebook распознаёт дипфейки и вычисляет источник

Facebook вместе со специалистами из Университета штата Мичиган (MSU) разработала новый метод анализа изображений, подделанных с помощью искусственного интеллекта, который позволяет установить характерные черты причастной к этому ML-модели, пишет The Verge.

Такая технология может пригодиться Facebook, чтобы отслеживать распространителей дипфейков — как простой дезинформации, так и порнографических изображений — в её соцсетях. Разработка инструмента пока не завершена и к развёртыванию он ещё не готов.

Если сейчас системы выявления дипфейков работают только на картинках, модифицированных моделями, с которыми они «познакомились» в процессе обучения, то разработка Facebook и MSU распознаёт архитектурные особенности — или гиперпараметры — неизвестных моделей. Гиперпараметры настраиваются индивидуально для каждой модели и в совокупности оставляют уникальный «отпечаток» на видоизменённых изображениях, по которому можно вычислить их источник.

По словам исследователей, способность устанавливать характеристики неизвестных моделей важна, поскольку инструменты для создания дипфейков очень легко кастомизировать, и это позволяет злоумышленникам заметать следы и не быть пойманными.

«Предположим, злоумышленник сгенерировал множество разных дипфейков и загрузил их на разные платформы под видом разных пользователей. Если использовалась новая AI-модель, которую никто никогда не видел, то раньше мы могли очень мало понять о том, как был создан дипфейк», — говорят исследователи. Теперь же, посмотрев на картинки, загруженные на разные платформы, можно определить, что они были созданы одной и той же моделью. А получив доступ к компьютеру, на котором был сделан дипфейк, можно с уверенностью указать на автора, продолжают учёные.

По их словам, принцип разработки аналогичен тому, как по фотографии на основе анализа оптических дефектов определяется модель камеры, на которую она была снята: «Не каждый может создать свою камеру, но любой человек с достаточным опытом и обычным компьютером может построить модель для порождения дипфейков».

Помимо этого, алгоритм умеет распознавать, с помощью какой из уже известных моделей создан дипфейк и является ли изображение дипфейком в принципе. Исследователи говорят, что на стандартных бенчмарках он показывает выдающиеся результаты, хотя точные цифры не приводятся.

Подписывайтесь на «Что к чему» —
анамнез и главные симптомы беларуского ИТ.
Цифры, графика, ничего лишнего. Выходит раз в 2 недели.
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Читайте также
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Соцсеть на мели: Meta хочет больше платных функций в Facebook, WhatsApp и Instagram
Соцсеть на мели: Meta хочет больше платных функций в Facebook, WhatsApp и Instagram
Соцсеть на мели: Meta хочет больше платных функций в Facebook, WhatsApp и Instagram
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.