Chema Alonso, CDCO Telefónica і вядомы эксперт па бяспецы, зорна з'явіўся ў Віртуальны вопыт OpenEXPO 2021, які ён спансаваў у гэтым восьмае выданне мерапрыемства што праводзілася ў Інтэрнэце. У гэтым удзеле ён таксама скарыстаўся магчымасцю абмеркаваць цікавую тэму, такую як фальшывыя падробкі, створаныя ІІ, і новыя праблемы, з якімі кібербяспека сутыкаецца пры дапамозе гэтай практыкі.
Напэўна вы бачылі некалькі відэа, на якіх хтосьці з'яўляецца з тварам іншага чалавека, які кажа альбо робіць тое, чаго не сказаў і не зрабіў чалавек, якому належыць гэты твар. Гэтыя відэа можна атрымаць адносна проста, і яны наводняюць Інтэрнэт, асабліва сацыяльныя сеткі, і выкарыстоўваюцца ў якасці інструментаў для карыстальнікаў. падманы і дэзінфармацыйныя кампаніі.
У OpenEXPO Virtual Experience 2021 яны хацелі прадставіць новыя тэмы ў адпаведнасці з бягучай панарамай тэхналогій і адкрытых крыніц, і сярод іх такія тэхналогіі, як штучны інтэлект, Машыннае або глыбокае навучанне. Chema Alonso засяродзіла ўвагу на фальшывых падробках, якіх можна дасягнуць пры дапамозе гэтых тэхналогій, і на новых праблемах, з якімі сутыкаецца кібербяспека.
Улічваючы рост гэтых падробленых відэа, якія выраслі з 15.000 2019 у 50.000 годзе да амаль 2020 XNUMX у XNUMX годзе і працягваюць расці, гэта выклікае занепакоенасць. Акрамя таго, 96% гэтых фальшывых фальшывак - гэта парнаграфічныя відэа, са сцэнамі відавочнага сэксу з выкарыстаннем твараў знакамітасці, палітыка ці ўплывовай асобы.
Сутыкнуўшыся з гэтай пагрозай, як удакладніў Чема Алонса, неабходна прыняць меры з двух франтоў: судова-медыцынскі аналіз малюнкаў і выманне біялагічных дадзеных. Яго выступленне ў OpenEXPO Virtual Experience 2021 было сканцэнтравана менавіта на гэтым, дзе ён прадэманстраваў убудову для Chrome, якую распрацаваў разам са сваёй камандай для выяўлення DeepFakes.
Для сваёй працы ён абапіраецца 4 асноўныя слупы:
- FaceForensics ++: тэставанне малюнкаў на аснове мадэлі і навучанне ў вашай уласнай базе дадзеных для павышэння эфектыўнасці.
- Выкрыццё відэа DeepFake шляхам выяўлення артэфактаў скрыўлення твару- Выявіце абмежаванні з дапамогай мадэлі CNN, паколькі сучасныя алгарытмы ІІ часта ствараюць выявы з некалькі абмежаваным дазволам.
- Выкрыццё глыбокіх падробак з выкарыстаннем непаслядоўных поз галавы: з дапамогай мадэлі HopeNet можна выявіць неадпаведнасці альбо памылкі ў позах фальшывай мадэлі, якія ўводзяцца пры ўвядзенні сінтэзаванага твару.
- Выяўленыя CNN выявы дзіўна проста выявіць ... пакуль: Можна пацвердзіць, што цяперашнія выявы, атрыманыя CNN, маюць сістэматычныя недахопы.
Больш інфармацыі - Афіцыйны сайт мерапрыемства
Будзьце першым, каб каментаваць